Découplage des semaines pour la gestion de stock dans le réseau électrique

RTE réalise des études prospectives sur le réseau électrique afin de donner un éclairage objectif sur les évolutions du système électrique français à mettre en œuvre dans le cadre de la transition énergétique.  Pour mener ces études à bien, RTE s’appuie notamment sur deux logiciels développés au sein de la R&D :

• Antares-Simulator permet de réaliser l’équilibre offre-demande du réseau à moindre coût.
• Xpansion permet d’effectuer des études d’investissement sur le réseau en exploitant les solutions de problèmes d’équilibre offre-demande données par Antares-Simulator.

Avec une intégration de plus en plus forte des énergies renouvelables dans le mix électrique, les leviers de flexibilité (vus comme des “stocks” d’électricité) revêtent une importance grandissante pour pallier l’intermittence de la production renouvelable. La qualité de la modélisation de ces stocks dans les études prospectives est donc un enjeu essentiel.

Problématique du stage :

Antarès-Simulator résout un problème d’optimisation linéaire qui consiste à trouver un plan de production et de transport d’électricité qui minimise le coût du système pour une année donnée. Le problème annuel d’Antares-Simulator est décomposé en 52 problèmes hebdomadaires résolus au pas horaire.

Afin de garantir des temps de calcul acceptables, il est nécessaire de résoudre ces problèmes hebdomadaires en parallèle, ce qui n’est possible que lorsque ces derniers sont découplés. Cette contrainte est encore plus forte pour les études d’investissement qui font de nombreux appels aux problèmes hebdomadaires d’Antarès-Simulator.

Le seul couplage entre problèmes hebdomadaires provient de la gestion des stocks saisonniers (hydraulique, gaz) : le stock à la fin de la semaine n est égal au stock au début de la semaine n+1. Aujourd’hui une heuristique pré-alloue pour chaque semaine la quantité de stock à utiliser ce qui permet le découplage. Cependant cette heuristique a quelques défauts : en particulier la gestion du stock n’est pas modélisée correctement lors d’événements extrêmes (où l’on voudrait déstocker plus que la quantité pré-allouée).

Objectifs du stage :

Le stage a pour objectif d’étudier une nouvelle méthodologie, qui reprend des idées de l’heuristique mais de manière plus flexible afin de déterminer de manière plus pertinente les niveaux de stock au début de chaque semaine et permettre la décomposition du problème. Cette méthode doit aussi permettre de réaliser des investissements sur les stocks ce qui n’est pas possible avec les approches actuelles. Le stagiaire sera amené à :

• Réaliser un état de l’art des méthodes de modélisation des stocks saisonniers, prendre en main l’heuristique actuelle ainsi que la méthodologie étudiée, et comprendre leurs avantages/inconvénients.
• Réaliser un prototype de cette nouvelle approche.
• Mettre en œuvre et valider le prototype sur des cas tests utilisant des données issues d’études prospectives réalisées par RTE.
• Analyser et mettre en regard les résultats du prototype avec ceux obtenues par les approches actuelles.

Profil souhaité :

• Maîtrise des méthodes d’optimisation linéaire et des méthodes de décomposition (Benders).
• Capacité d’analyse et de prise de recul sur les modèles mathématiques.
• Connaissance d’un langage de programmation au choix (Python, Julia, …).
• Connaissances de base sur le fonctionnement du système électrique.
• Capacité de communication écrite et orale.

Organisation :

Durée de 6 mois, date de démarrage flexible au printemps 2022.

Lieu : Immeuble Window 7C, Place du Dôme 92073 La Défense

Contact : Manuel Ruiz (manuel.ruiz@rte-france.com), Thomas Bittar (thomas.bittar@rte-france.com)