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Avec l’injection croissante de nouvelles énergies renouvelables, le maintien et la mise à disposition d’une énergie de réglage sont de plus en plus importants. Cette dernière sert à stabiliser le réseau en cas de besoin. Si la consommation est supérieure à l’injection, de l’énergie doit être produite en plus. Si la consommation est inférieure à l’injection, la production doit être réduite. Les exploitants de centrales peuvent signaler leur disponibilité à produire sur demande plus ou moins d’énergie, à la journée ou à la semaine, sur le marché des services-système (marché de l’énergie de réglage). Cela dit, la question est de savoir à quel prix ces services-système doivent être fournis et comment les suppléments et les éventuelles demandes doivent être répartis de manière optimale entre les installations de production. A cet égard, l’optimisation numérique peut être d’une grande utilité.

Calcul des coûts d’opportunité

Etant donné qu’il est difficile d’établir des pronostics de prix pour le marché des services-système, on choisit une approche basée sur les coûts d’opportunité pour générer des propositions d’offres dans ce domaine (quantités, prix). On optimisera ainsi une centrale ou un portefeuille au moyen de diverses prescriptions de services-système, avant de comparer cette version optimisée avec une optimisation sans maintien.

Les coûts d’opportunité sont obtenus à partir des différentes recettes des profils respectivement avec et sans maintien, la différence devant être couverte par le prix de la puissance. On peut ainsi établir une courbe des offres avec les prix des quantités correspondantes. La courbe orange (voir graphique 1) représente l’utilisation sans maintien, la bleue l’utilisation avec maintien (+/- 50 MW). Avec le maintien, on a un mode de conduite inefficace, qui réduit le rendement au comptant d’environ 35 000 EUR. Ce manque à gagner sur le marché spot doit être compensé par des recettes sur celui des services-système. Dans le cas des centrales hydrauliques, le montant des coûts d’opportunité dépend de nombreux facteurs, tels que les prix du marché, la disponibilité des machines, la situation des afflux et les réserves. Tous ces facteurs peuvent être pris en compte dans le calcul des coûts d’opportunité.

Répartition optimale des suppléments

Les logiciels modernes d’optimisation permettent de répartir de manière optimale les réserves entre les machines préqualifiées. Une répartition optimisée est par ailleurs également possible au sein du portefeuille des centrales, ce qui réduit considérablement les coûts d’opportunité. Le graphique 2 illustre la réduction des coûts d’opportunité lorsqu’une puissance de réserve d’un total de +/- 100 MW est maintenue ou optimisée en étant répartie sur deux installations. Les coûts du maintien baissent alors d’environ 55 000 EUR/MW/semaine

Conclusion:

Les logiciels modernes d’optimisation n’offrent pas seulement la possibilité de définir les coûts de fourniture de services-système en tenant compte de tous les principaux facteurs, mais permettent aussi de répartir de manière optimale la puissance de réserve entre les turbines et pompes préqualifiées du portefeuille des centrales. Cela réduit les coûts d’opportunité dans le cadre du maintien et augmente les recettes des marchés de l’énergie de réglage.

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Anton Lüthi

Anton Lüthi

En tant qu’Operations Research Analyst, le physicien est responsable de l’optimisation numérique quotidienne de toutes les centrales électriques flexibles chez BKW. Dans ce rôle, il développe et entretient les modèles d’optimisation et maintient le paysage d’optimisation au goût du jour.

Juerg Eschmann

Juerg Eschmann

En tant que chef Asset Optimisation & Analysis, il est responsable de la gestion optimale de toutes les centrales thermiques et à accumulation par pompage de BKW. Il développe et exploite des modèles d’économie énergétique et des études de marché en vue de leur commercialisation.