Impact of demand response on investment in smart grid

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire visent à évaluer des économies d'investissement inhérentes à l'implémentation du pilotage de charge. Pour ce faire, l'approche que nous avons proposée s'inscrit dans l'analyse de l'adéquation des infrastructures électriques avec les projections de la demande. Dans cette perspective, les travaux de modélisation que nous avons développés s'articulent en trois étapes. Premièrement, la capacité du pilotage de charge à modifier les appels des consommateurs a été évaluée. Le modèle que nous proposons tient à la fois compte des effets de bord des effacements de consommation et des limites de disponibilité des flexibilités des consommateurs. Sur la base de cette modélisation, nous avons proposé un modèle évaluant l'apport de ce pilotage pour l'équilibre offre-demande à long terme. Ce modèle quantifie les économies d'investissement dans les capacités de production que pourraient permettre des flexibilités au sein de la demande électrique. Enfin, nous avons complété cette approche en évaluant l'impact de ces flexibilités dans le dimensionnement des réseaux électriques. L'application de nos modèles à un scénario énergétique élaboré au sein du projet GreenLys a permis de dégager quelques conclusions importantes. Ainsi, l'essentiel des économies d'infrastructures induites par le pilotage de charge concerne les capacités de production. Néanmoins, une utilisation des flexibilités des consommateurs optimale pour l'équilibre offre-demande se traduit localement par des coûts d'infrastructure accrus. En particulier, nos simulations mettent en évidence qu'un tel pilotage de charge, optimal à l'échelle nationale, induit localement une augmentation des transits sur les heures les plus chargées de l'année. Aussi, nous avons montré que des modifications ponctuelles des programmes d'appel optimaux pour l'équilibre offre-demande suffisent à dégager des bénéfices pour l'ensemble du système électrique. Dans le cadre de notre étude, ces modifications sont motivées par les situations de défaillance probable des réseaux. Ces défaillances résultent de la concomitance d'aléas climatiques et techniques défavorables. L'analyse que nous avons produite révèle qu'en l'absence de prise en compte de la situation spécifique des réseaux de distribution, les intersaisons et les heures creuses pourraient devenir plus critiques dans la gestion de ces réseaux qu'elles ne le sont aujourd'hui.The research presented in this report aims to evaluate investment savings related to the implementation of direct load control. To this end, the proposed approach fits into the framework of system adequacy analysis. In this perspective, the models that we have developed are structured in three stages. First, the ability of the direct load control to change consumer demand has been evaluated. The model we have proposed takes into account the side effects of load shedding and the limits of the consumer availability . Based on this model, we have proposed a model in order ro assess the contribution of this control to the long-term supply-demand balance. This model quantifies the investment savings in production capacity led by electric demand flexibilities. Finally, we completed this approach by evaluating the impact of these flexibilities in the design of electrical networks. These models have been applied to an energy scenario that has been developped in the GreenLys project. The simulations led to indentifysome important conclusions. Thus, most of the infrastructure savings induced by direct load controls deal with production capacities. Nevertheless, the optimal use of flexibilities optimal for consumer supply-demand balance is reflected locally by an increase in networks costs. In particular, our simulations show that such a load control strategy, which is optimal on the national level, locally induces an increase in power flows during the most loaded period of the year. Also, we have shown that slight modifications in consumers call programs are sufficient to generate profits for the entire electrical system. In the context of our study, these changes are motivated by the possible networks failures. These failures result from the conjunction of unfavorable climatic and technical hazards. The analysis that we have produced shows that misconsidering the specific situation of distribution networks could lead the shoulder season and the off-peak hours to become more critical in the management of these networks