Bottom-up modeling, a tool for decision support for long-term policy on energy and environment: the TIMES model applied to the energy intensive industries
Modélisation bottom-up, un outil d'aide à la décision long terme pour les mesures politiques en matière d'énergie et d'environnement : le modèle TIMES appliqué aux industries grandes consommatrices d'énergie
Résumé
Among the energy users in France and Europe, some industrial sectors are very important and should have a key role when assessing the final energy demand patterns in the future. The aim of our work is to apply a prospective model for the long range analysis of energy/technology choices in the industrial sector, focussing on the energy-intensive sectors. The modelling tool applied in this study is the TIMES model (family of best known MARKAL model). It is an economic linear programming model generator for local, national or multi regional energy systems, which provides a technology-rich basis for estimating energy dynamics over a long term, multi period time. We illustrate our work with nine energy-intensive industrial sectors: paper, steel, glass, cement, lime, tiles, brick, ceramics and plaster. It includes a detailed description of the processes involved in the production of industrial products, providing typical energy uses in each process step. In our analysis, we identified for each industry, several commercially available state-of-the-art technologies, characterized and chosen by the Model on the basis of cost effectiveness. Furthermore, we calculated potential energy savings, carbon dioxide emissions' reduction and we estimated the energy impact of a technological rupture. This work indicates that there still exists a significant potential for energy savings and carbon dioxide emissions' reduction in all industries.
Le travail de thèse consiste à construire un modèle pour une prospective énergétique à long terme dans le but d'estimer l'effet des politiques énergétiques et environnementales sur les choix technologiques futures des secteurs industriels. L'accent a été mis sur les industries grandes consommatrices d'énergie (IGCE), pour 29 pays européen et pour un horizon de temps allant jusqu'à 2050. L'outil de modélisation appliqué dans cette étude est le modèle TIMES (famille du modèle MARKAL, il s'agit d'un générateur de modèle d'optimisation de type Bottom-up basé sur la programmation linéaire). L'étude est réalisée dans le cadre d'un partenariat entre EDF R&D et le Centre de Mathématiques appliquées (CMA) de l'Ecole des Mines de Paris. Dans notre analyse, nous avons identifié pour chaque secteur industriel, plusieurs technologies concurrentes. Elles sont choisies par le modèle sous la base de leur coût global actualisé en intégrant l'ensemble des contraintes (prix d'énergie, taxe sur le CO2, plafond sur les émissions...). La capacité à installer dépend étroitement de la demande finale qu'il faut satisfaire pour chaque période sur l'ensemble de l'horizon de temps considéré. Selon les contraintes imposées, les résultats obtenus permettent de :
- tracer l'image de l'industrie (profil de production technologique),
- calculer les consommations énergétiques et les potentiels d'économies d'énergies réalisables,
- estimer les émissions de dioxyde de carbone résultantes. Ce travail indique qu'il existe encore un important potentiel d'économies d'énergie et de réductions des émissions de dioxyde de carbone dans l'ensemble des secteurs industriels.
- tracer l'image de l'industrie (profil de production technologique),
- calculer les consommations énergétiques et les potentiels d'économies d'énergies réalisables,
- estimer les émissions de dioxyde de carbone résultantes. Ce travail indique qu'il existe encore un important potentiel d'économies d'énergie et de réductions des émissions de dioxyde de carbone dans l'ensemble des secteurs industriels.