Quantitative Energy Economics [ LINMA2415 ]

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• Maîtrise de l'anglais du niveau du cours LANGL1330
• Optimisation
• Théorie microéconomique
• Langages de programmation mathématique AMPL et/ou Mosel (non obligatoire mais conseillé)

• Conception des marchés de l'énergie
• Economie des marchés de l'énergie
• Application de la recherche opérationnelle aux marchés de l'énergie
• Problèmes actuels (énergies renouvelables, gestion de la demande, investissement capacitaire, gestion du risque)

Eu égard au référentiel AA, ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :

• AA1.1, AA1.2, AA1.3
• AA2.2, AA2.5

Acquis d'apprentissage transversaux :

• expliquer l'architecture des marchés de l'énergie, y compris les marchés en temps réel et les marchés à terme
• formuler des modèles de programmation mathématique qui décrivent les marchés de l'énergie et des interventions réglementaires
• formuler des modèles de programmation mathématique qui décrivent la gestion du risque dans les marchés de l'énergie
• mettre en oeuvre des modèles de programmation mathématique en langage AMPL qui décrivent les marchés de l'énergie et les pratiques de la gestion du risque
• mettre en oeuvre des algorithmes en langage AMPL qui peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes quantitatifs qui se posent dans les marchés de l'énergie
   

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».

• Examen écrit
• Un projet et des devoirs réguliers

2 heures de cours magistraux par semaine, et 2 heures de TP par semaine. Devoirs et projets seront évalués par l'enseignant et/ou l'assistant.

• Introduction à la modélisation du marché de l'énergie
• Les marchés de l'électricité (unit commitment,  contraintes de transport, sécurité du réseau et réserves)
• Modèles d'équilibre
• Planification de l'investissement
• Smart grids (intégration de l'énergie éolienne/solaire,  réponse à la demande)
• Méthodes quantitatives (conditions KKT, modèles MILP,  modélisation de l'aversion au risque, programmation stochastique)

• Notes de cours
• Impressions de manuels ou articles fournies au cours. Quelques lectures qui pourraient être utiles en tant que support : Steven S. Stoft, "Power System Economics" / Daniel S. Kirschen, Goran Strbac, "Power System Economics"

Néant