Le 02/12/2012 par hlecadre :
Le stage proposé se déroulera au Centre de Mathématiques Appliquées (CMA) de MINES ParisTech, situé à Sophia Antipolis.
L'objectif de ce stage est de prouver, en construisant et en analysant un modèle du marché de capacités tel celui qui est actuellement débattu en France, que celui-ci pourrait permettre d'assurer la sécurité du système électrique en complétant la rémunération des capacités de pointe. Pour cela, nous nous appuierons sur des outils mathématiques issus de l'optimisation, de la théorie des jeux et de l'apprentissage statistique. Des simulations du déroulement du jeu seront réalisées avec Matlab/R.
Contexte économique: le marché de capacités
La loi Nome [1] votée par le gouvernement en novembre 2010, vise à accélérer la libéralisation du marché de l'énergie et impose la création d'un marché de capacités en 2015 dont le but sur le long terme, est d'équilibrer l'offre et la demande. Cette décision fait suite au rapport Sido-Poignant [2] qui mettait en avant la croissance inquiétante des
pointes de consommation électriques en France. Le marché ne semble pas rémunérer suffisamment les investissements dans les capacités
de pointe i.e., la production de pointe et les interruptions volontaires de consommation aussi appelées effacements. Le marché ne rémunérant que l'énergie produite, l'investissement dans les capacités de production est insuffisant. Ce qui peut conduire en cas de manque de capacité, à l'effondrement du réseau électrique, intolérable pour les consommateurs et engendrant un coût exorbitant pour les fournisseurs. Le principe d'un marché de capacités est de fournir l'assurance que le système électrique dispose d'une capacité suffisante pour couvrir les besoins des consommateurs en période de pointe, soit en obligeant les fournisseurs à apporter la preuve qu'ils disposent de suffisamment de capacité, soit en élaborant un mécanisme supplémentaire nécessitant l'intervention du gestionnaire du réseau de façon à garantir l'équilibre entre l'offre et la demande.
Objectifs
Nous décrivons à présent les axes suivant lesquels nous proposons de décomposer le travail. Les axes (2) et (3) supposent un cadre statique tandis que l'axe (4) introduit de la dynamicité dans le jeu.
(1) Poser le cadre du jeu i.e., définir les agents, l'espace des actions, les utilités ainsi que la représentation de l'information.
(2) Si les capacités produites sont observables, alors il s'agit de résoudre un jeu non coopératif dont il faudra caractériser les équilibres (existence, nombre)
Dans un marché centralisé, un agent indépendant fixe le (les) prix de l' (des) énergie(s) de façon à ajuster la production à la demande des fournisseurs (prix du marché) ou choisit de maximiser le bien être social (prix régulé)
Dans un marché décentralisé, les fournisseurs négocient directement avec les producteurs sur les quantités achetées et les prix. Dans ce cas, la théorie du Nash bargaining multilatéral [3] semble appropriée et permettra de plus, de tenir compte des rapports de force entre fournisseurs et producteurs.
(3) Si les capacités produites ne sont pas observables, il s'agira sous l'hypothèse d'un marché centralisé, de construire un mécanisme maximisant le bien être des agents et les forçant à réveler leur vrai niveau de production. Cette approche est connue sous le nom de mechanism design en théorie des jeux [3], [4]. Puis, sous l'hypothèse d'un marché décentralisé, de concevoir un système d'enchères entre fournisseurs et producteurs.
(4) Enfin, de la dynamicité pourra être introduite en itérant le jeu sous information partielle sur les capacités. Des techniques d'apprentissage peuvent permettre aux agents de prédire les capacités disponibles en fonction des observations dont ils disposent (par exemple des pénalités imposées aux fournisseurs). L'apprentissage actif, la prédiction par suites individuelles/fusion d'avis d'experts, etc., pourront être
utilisés par les agents pour affiner leurs prédictions. Ce dernier axe nous permettra d'appréhender le rôle du temps dans le processus de certification sur les capacités que les fournisseurs s'engagent à libérer en période de pointe.
Références
[1] Loi Nome, http://www.cre.ft/dossiers/la-loi-nome
[2] Rapport Sido-Poignant, http://www.developpement-durable.gouv.fr/
[3] Myerson R., Game Theory: Analysis of Conlfict, Harvard University Press, 2004
[4] Nisan N., Roughgarden T., Tardos E., Vazirani V. V., Algorithmic Game Theory, Cambridge University Press, 2007
Contact
Envoyer cv et lettre de motivation à Hélène Le Cadre (helene.le_cadre@mines-paristech.fr) avant le 15/01/2013. Une poursuite en thèse est possible en fonction des résultats obtenus au cours du stage.
Le 26/12/2012 par hlecadre :
Le stage est déjà pourvu. Merci de ne plus envoyer de candidature.
