Règles de décision pour la gestion du risque : Application à la gestion hebdomadaire de la production électrique.

In this Phd, we focus on the problem of weekly risk management in electric production. In the first part of this work, we investigate how to take into account stochastic inflows in the optimal management of a hydraulic valley. Our model is based on robust optimization and linear decision rules. A validation procedure based on simulation over random scenarios shows that we are able to postpone constraints violations of volume at very low cost. The second part deals with the problem of active management of electrical power margin, defined as the difference between the total offer and the total demand, considering the different random parameters which affect the electrical system. The objective is to determine optimal solutions to be taken in order to satisfy the demand in 99% of the cases. In that purpose, we propose a new open-looped formulation, based on the stochastic process of power margin and on the use of probabilistic constraints. To be able to solve this problem, we generate power margin's scenarios using more realistic methods than those used in exploitation. At last, a closed-loop approach, based on the heuristicNous étudions dans cette thèse le problème de gestion du risque physique en production électrique à l'horizon hebdomadaire. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l'intégration de l'aléa d'apport hydraulique dans la gestion locale d'une vallée hydraulique. Cette approche est menée à l'aide de l'optimisation robuste et de règles de décision linéaires. Les résultats de multiples modes de simulation montrent que ces approches permettent de réduire notoirement les déversés en comparaison des modèles déterministes appliqués en exploitation, moyennant une faible augmentation du coût. La deuxième problématique traitée est la gestion active de la marge de production, définie comme l'écart entre l'offre totale et la demande totale, compte tenu des aléas affectant le système électrique. Il s'agit de déterminer quelles décisions optimales prendre, selon un certain critère économique, pour se couvrir contre un risque trop élevé de non-satisfaction de la demande dans au moins 99% des situations. Pour cela, une formulation inédite en boucle ouverte, basée sur le processus stochastique de marge de production et des contraintes en probabilité est proposée. Pour les besoins de cette formulation, nous générons des scénarios à l'aide de techniques plus réalistes qu'en exploitation. Enfin, une résolution moins anticipative est étudiée en appliquant l'heuristique «Programmation Stochastique avec Règles de Décision Constantes par Morceaux» introduite par Thénié et Vial. Les premiers résultats sont très encourageants en comparaison avec les modèles en boucle ouverte