mitigation and provided the most effective solutions for all the environmental indicators that were studied. The environmental optimization cost 1.4 € per kg CO₂ eq. saved for a mitigation of 12% of the GHG emissions compared to an economic optimization. If a carbon price of 100€ per tonne of CO₂ eq. were applied, the new economic optimization cost would be 0.04 € per kg CO₂ eq. saved for a mitigation of 2.5% of the GHG emissions. Hence, embedding the costs of the environmental impacts in the electricity price enhances the ecological efficiency of economic demand-side management strategies, simplifies the decision based on several criteria but depends on subjective choices. Finally, a day-ahead optimization model was developed based on forecasts of European generation factors to obtain realistic performances. Despite the uncertainties related to electricity generation and consumption, an effectiveness of 71% was reached using forecasted consumption factors.

### 4.1.7 Acknowledgement

The authors thank NSERC, Ericsson, and Varitron Technologies for funding the project CRDPJ 469977.

### 4.1.8 References

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# CHAPITRE 5 RÉSULTATS COMPLÉMENTAIRES

Seule l'approche attributionnelle est traitée dans l'article. Ainsi, la partie suivante contient les résultats des modèles de l'approche conséquentielle développés, les régressions multilinéaires des deux approches, les optimisations associées à ces modèles et une comparaison des résultats des approches attributionnelle et conséquentielle.

## 5.1.1 Conséquences environnementales des consommations électriques

Les parties 5.1.1.1 et 5.1.1.2 montrent les technologies affectées par les variations des consommations avec deux horizons de temps et deux modèles différents. La partie 5.1.1.3 montre les coefficients d'impacts des technologies affectées par des consommations prospectives en France.

### 5.1.1.1 Technologies affectées en absence d'imprévus

La Figure 3 représente une journée moyenne avec une résolution temporelle de 30 minutes des contributions des technologies affectées par des variations de consommations de 30 minutes en absence d'imprévus ainsi que du niveau de consommation en France entre 2012 et 2014.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 3 : Journée moyenne des technologies affectées sur 30 minutes en absence d'imprévus en France entre 2012 et 2014</figcaption></figure>
On remarque que plus le niveau de consommation est faible, plus la contribution du nucléaire dans les technologies affectées est forte. De même, plus le niveau de consommation est fort, plus la contribution de l'hydraulique dans les technologies affectées est forte. Le coefficient de corrélation, qui représente la corrélation entre deux variables, de la contribution du nucléaire avec le niveau des consommations est de -0,51. Celui de la contribution de l'hydraulique avec le niveau des consommations est 0,29. Ainsi, la corrélation est relativement faible pour les deux technologies même si elle est plus importante pour le nucléaire. L'explication d'une contribution plus forte du nucléaire dans les technologies affectées est que la nuit lorsque le niveau de consommation est bas, les niveaux de variations sont aussi bas et comme le nucléaire est une source de base, son niveau de production et donc sa capacité d'adaptation est la même au fil de la journée. Ainsi, le nucléaire contribue plus à des niveaux faibles de consommations et de variations de consommations durant la nuit.

Les moyennes mensuelles des contributions des technologies affectées sur un horizon de temps de 30 minutes définies par un modèle ne supposant aucun imprévu en France entre 2012 et 2014 sont représentées Figure 4.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 4 : Moyennes mensuelles des technologies affectées sur 30 minutes en absence d'imprévus en France entre 2012 et 2014</figcaption></figure>
Selon ce modèle, entre 2012 et 2014 en France, l'hydraulique est la source de production qui a la plus adapté les variations des consommations sur 30 minutes avec 45,9 % des capacités affectées. La deuxième source est le nucléaire avec 34,1 %.

La distribution des contributions du fioul dans les technologies affectées possède l'écart type relatif le plus grand avec 364 % sans posséder la moyenne la plus basse tandis que l'hydraulique possède un écart-type relatif de 58 %. La moyenne des écarts-types relatifs des distributions des contributions des différentes technologies est de 159 %. Si on étudie les écarts-types relatifs au niveau horaire, c'est-à-dire en calculant les écarts-types relatifs des distributions agrégées au niveau horaire, on obtient une moyenne des écarts-types relatifs de 155 %. Ainsi, l'agrégation horaire n'améliore pas significativement les résultats.

La moyenne des technologies affectées sur un horizon de temps de 1 heure définies par un modèle ne supposant aucun imprévu en France entre 2012 et 2014 comparée à celle sur un horizon de temps de 30 minutes est représentée Figure 5.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 5 : Comparaison des moyennes des technologies affectées en absence d'imprévus pour 1 heure et 30 minutes entre 2012 et 2014 en France</figcaption></figure>

Pour un horizon de temps d'une heure, l'hydraulique est toujours la technologie affectée la plus importante avec 50 % des capacités affectées. On remarque que les technologies affectées sont relativement semblables entre un horizon de temps de 30 minutes et un horizon de temps de 1 heure pour le modèle sans imprévus et que les distributions des contributions de ces technologies ont les mêmes étalements.
### 5.1.1.2 Technologies affectées avec imprévus

La Figure 6Figure 3 représente une journée moyenne avec une résolution temporelle de 30 minutes des contributions des technologies affectées par des variations de consommations de 30 minutes avec imprévus ainsi que du niveau de consommation en France entre 2012 et 2014.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 6 : Journée moyenne des technologies affectées sur 30 minutes avec imprévus en France entre 2012 et 2014</figcaption></figure>

Le modèle avec imprévus offre des résultats très similaires au modèle sans imprévus. Ainsi, une journée type semble nous indiquer que plus la consommation est basse, plus la contribution du nucléaire dans les technologies affectées est forte. Une analyse de corrélation donne un coefficient de corrélation entre la contribution du nucléaire et le niveau de consommation de -0,45, soit du même ordre de grandeur que pour le modèle sans imprévus. Ainsi, il existe une corrélation faible entre la contribution du nucléaire dans les technologies affectées et le niveau de consommation.

Les moyennes des contributions des technologies affectées sur des horizons de temps de 30 minutes et de 1 heure définies par le modèle avec imprévus en France entre 2012 et 2014 sont représentées Figure 7.Figure 5
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 7 : Comparaison des moyennes des technologies affectées avec imprévus pour 1 heure et 30 minutes entre 2012 et 2014 en France</figcaption></figure>

L'hydraulique est toujours la technologie affectée possédant la plus grande contribution avec 48 % et 52 % pour les horizons de temps de 30 minutes et de 1 heure respectivement. De plus, les moyennes des écarts-types relatifs des distributions des contributions des différentes technologies affectées sont de 223 % et 221 % pour les horizons de temps de 30 minutes et de 1 heure respectivement. Pour le modèle qui considère des imprévus dans les variations des technologies contrôlables, les horizons de temps ont peu d'influence sur les résultats. De plus, l'agrégation horaire des distributions des contributions des technologies affectées avec une résolution temporelle de 30 minutes donne une moyenne des écarts-types relatifs de 217 %. Ainsi, de même que pour le modèle sans imprévus, l'agrégation horaire des résultats ne diminue pas l'étalement des distributions.

Les différences entre le modèle sans imprévus et avec imprévus résident dans les technologies qui sont considérées comme imprévues dans le modèle avec imprévus et qui ne le sont pas dans le modèle sans imprévus. Le Tableau 5 recense les contributions des différentes sources de production d'électricité des technologies considérées comme imprévues dans le modèle avec imprévus et qui ne sont pas considérées comme imprévues dans le modèle sans imprévus pour 1 heure et 30 minutes.

<caption>Tableau 5 : Contributions des différentes sources des technologies imprévues pour 1 heure et 30 minutes entre 2012 et 2014</caption>
<table><thead><tr><th>Source</th><th>Fioul</th><th>Charbon</th><th>Gaz</th><th>Nucléaire</th><th>Hydraulique</th><th>EnR thermique</th></tr></thead><tbody><tr><td>Contribution des technologies imprévues sur 30 minutes</td><td>5,2 %</td><td>16,5 %</td><td>16,5 %</td><td>33,4 %</td><td>24,5 %</td><td>3,9 %</td></tr><tr><td>Contribution des technologies imprévues sur 1 heure</td><td>5,9 %</td><td>17,8 %</td><td>15,3 %</td><td>36,8 %</td><td>20,1 %</td><td>4,1 %</td></tr></tbody></table>

Le nucléaire est la technologie principale qui est considérée comme imprévue dans le modèle avec imprévus. Les sources fossiles représentent 39 % des technologies imprévues. On remarque que les technologies considérées comme imprévues sur les deux horizons de temps sont relativement les mêmes.

### 5.1.1.3 Coefficients d'impacts des consommations prospectives

Une analyse statistique des coefficients d'impacts des technologies affectées en France entre 2012 et 2015 pour les quatre catégories orientées dommages, les modèles avec et sans imprévus et les deux horizons de temps d'1 heure et de 30 minutes est représentée Figure 8.

<figure><img src="image_17.png" /></figure>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 8 : Analyses statistiques des coefficients d'impacts des technologies des modèles avec et sans imprévus et sur des horizons de temps d'1 heure et de 30 minutes</figcaption></figure>

Cette analyse représente les valeurs des premiers, deuxièmes et troisièmes quartiles ainsi que les maximums et minimums des coefficients d'impacts des technologies affectées. Les maximums pour les catégories orientées dommages changements climatiques et santé humaine représentent des instants où le charbon a la plus grande contribution dans les technologies affectées, de l'ordre de 90 % dans les différents modèles. Pour la catégorie orientée dommages ressources, les maximums sont atteints lorsque le charbon ou le nucléaire ont les plus grandes contributions dans les technologies affectées. De plus, les coefficients d'impacts de la catégorie orientée dommages changements climatiques possèdent les écarts-types relatifs les plus importants avec 116 % et 120 % pour des variations de 1 heure et de 92 % et 94 % pour des variations de 30 minutes pour les modèles sans imprévus et avec imprévus respectivement. Ainsi, comme pour les coefficients d'impacts de l'approche attributionnelle, la catégorie orientée dommages changements climatiques possède la plus grande variabilité temporelle à cause d'ensembles de technologies affectées très différents au fil du temps.

Les distributions des différents coefficients d'impacts des technologies affectées sont similaires entre les modèles. Comme les sources fossiles représentent près de 40 % des technologies imprévues, le modèle avec imprévus possède des coefficients d'impacts plus faibles dans toutes les catégories orientées dommages mais de l'ordre de quelques pourcents. Ainsi, les analyses de
sensibilités réalisées sur les hypothèses des technologies affectées et des horizons temps montrent
que ces hypothèses ne sont pas des points sensibles de l'étude pour les coefficients d'impacts.

De plus, on remarque que les distributions des coefficients d'impacts sont plus étalées pour
l'approche conséquentielle que pour l'approche attributionnelle. Ceci s'explique par des variations
d'ensembles de technologies affectées plus importantes pour l'approche conséquentielle que pour
l'approche attributionnelle.

5.1.2 Prévisions des coefficients des approches attributionnelle et conséquentielle

Cette partie contient les résultats des régressions linéaires utilisées pour développer les modèles de prévisions des indicateurs environnementaux des programmes de gestion des consommations énergétiques.

5.1.2.1 Régressions multilinéaires pour les coefficients d'impacts de l'approche
attributionnelle

Les Tableau 6 et Tableau 7 résument les données utilisées, les nombres d'observations, les
variables indépendantes utilisées ainsi que les résultats pour les régressions de chaque pays de
l'approche attributionnelle. L'annexe F contient les paramètres des résultats des régressions, les
graphiques nécessaires aux vérifications des hypothèses et des commentaires sur les vérifications
des hypothèses.
<table><caption>Tableau 6 : Régressions multilinéaires des taux d'émissions de production</caption><thead><tr><th></th><th>France</th><th>Grande-Bretagne</th><th>Allemagne</th><th>Belgique</th><th>Italie</th><th>Espagne</th></tr></thead><tbody><tr><th>Données</th><td>2012 à 2015</td><td>2012 à 2015</td><td>2015</td><td>2012 à 2014</td><td>2012 à 2014</td><td>2012 à 2015</td></tr><tr><th>Nombre d'observations</th><td>58416</td><td>433504</td><td>2554</td><td>10519</td><td>26293</td><td>443635</td></tr><tr><th>Variables indépendantes</th><td>Consommation (MW),<br>production d'ERI (MW),<br>capacité thermique<br>installée (en<br>% de la capacité<br>totale)</td><td>Production (MW),<br>production d'ERI (MW)</td><td>Production (MW),<br>production d'ERI (MW)</td><td>Production (MW),<br>production d'ERI (MW)</td><td>Production (MW),<br>production d'ERI (MW)</td><td>Consommation (MW),<br>production d'ERI (MW)</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 7 : Résultats des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</caption><thead><tr><th></th><th>France</th><th>Grande-Bretagne</th><th>Allemagne</th><th>Belgique</th><th>Italie</th><th>Espagne</th></tr></thead><tbody><tr><th>R<sup>2</sup></th><td>0,754</td><td>0,896</td><td>0,960</td><td>0,403</td><td>0,847</td><td>0,582</td></tr><tr><th>A<sub>0</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / h)</th><td>-1,19E+07</td><td>-5,69E+06</td><td>-3,13E+06</td><td>-1,68E+05</td><td>-9,15E+05</td><td>3,93E+05</td></tr><tr><th>A<sub>consommation</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / MWh)</th><td>1,76E+02</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4,18E+02</td></tr><tr><th>A<sub>production</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / MWh)</th><td></td><td>8,16E+02</td><td>9,11E+02</td><td>2,34E+02</td><td>6,42E+02</td><td></td></tr><tr><th>A<sub>production ERI</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / MWh)</th><td>-2,34E+02</td><td>-5,83E+02</td><td>-9,02E+02</td><td>-6,09E+02</td><td>-6,48E+02</td><td>-6,35E+02</td></tr><tr><th>A<sub>Capacité thermique installée mensuelle</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / h)</th><td>3,14E+07</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

L'Équation 14 donne un exemple de calcul des émissions de production à l'instant « t » pour la France à partir des résultats des régressions multilinéaires

Équation 14 : Régression multilinéaire des taux d'émissions de production à l'instant « t » en France

$$TE_{production,FR,t} = A_0 + A_{consommation,FR} * P_{consommation,FR,t} + A_{ProductionERI,FR} * P_{ERI,FR,t} + A_{Cap th ins mensuelle} * Capacité_{thermique inst mens}$$

Où :
* $TE_{production,FR,t}$ est le taux d'émissions de la production en France à l'instant « t » en kg CO$_2$ eq. / h ;

* $A_i$ est le coefficient de régression de la variable indépendante « i » inscrit dans le Tableau 7 ;

* $P_{consommation,FR,t}$ est l'estimation de la puissance de la consommation en France à l'instant « t » en MW;

* $P_{ERI,FR,t}$ est l'estimation de la puissance des sources renouvelables intermittentes en France à l'instant « t » en MW;

* Capacité$_{thermique inst mens}$ est la capacité thermique installée mensuelle du mois en cours en % de la capacité totale installée.

À cause du manque de données primaires, seulement 2554 observations sont disponibles en Allemagne pour 6 mois de l'année 2015. Ceci peut expliquer le coefficient de détermination de 0,960 puisque la période d'étude est beaucoup plus courte que les autres régressions. La régression en Belgique possède le coefficient de détermination le plus bas avec 0,403. Les coefficients des variables indépendantes « Production » et « Production ERI » sont, en valeurs absolues, proches pour l'Allemagne et l'Italie, de l'ordre de 1 % de différence. Ceci indique que ces deux variables ont des poids similaires dans la régression. Or la production totale moins la production d'énergies renouvelables intermittentes équivaut à la production des technologies contrôlables. Ainsi, pour l'Allemagne et l'Italie, les coefficients d'émissions de production sont presque linéairement dépendants du niveau de la production contrôlable. En effet, les régressions linéaires du taux d'émissions en fonction du niveau de production des technologies contrôlables donnent des coefficients de détermination de 0,951 et 0,840 pour l'Allemagne et l'Italie. Ceci indique que quel que soit le niveau de production des technologies contrôlables, la composition du mix technologique est relativement constante. La raison de cette constance est explicable en Italie par l'agrégation des nombreuses technologies en une catégorie « Thermique ».

À partir des prévisions des taux d'émissions de production, des profils de consommations une journée à l'avance de la France, la Grande-Bretagne, l'Allemagne, la Belgique, l'Italie et l'Espagne et des estimations une journée à l'avance des importations et des exportations en France, les coefficients d'émissions de consommation en France sont développés une journée à l'avance. Ces
prévisions sont calculées et comparées aux coefficients d'émissions rétrospectifs de 2015. Le calcul du coefficient de détermination pour l'année 2015 du modèle de prévisions des coefficients d'émissions de consommation en France est de 0,831. On remarque que le coefficient de détermination des prévisions des coefficients de consommation est plus élevé que celui des prévisions des taux d'émissions de production en France.

### 5.1.2.2 Régressions multilinéaires pour les coefficients d'émissions de l'approche conséquentielle

Les résultats des régressions multilinéaires des émissions des technologies affectées en France entre 2012 et 2014 selon les différents modèles pour un horizon de temps de 30 minutes sont inscrits aux Tableau 8 et Tableau 9. L'annexe F contient les paramètres des résultats des régressions et les graphiques nécessaires aux vérifications des hypothèses.

<table><caption>Tableau 8 : Régressions multilinéaires des émissions des technologies affectées</caption><thead><tr><th></th><th>Sans imprévus – 30 minutes</th><th>Avec imprévus – 30 minutes</th></tr></thead><tbody><tr><td>Données</td><td>2012 à 2015</td><td>2012 à 2015</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>70096</td><td>70096</td></tr><tr><td>Variables indépendantes</td><td>Sommes des valeurs absolues des variations des technologies contrôlables, niveau de consommation en « t »</td><td>Sommes des variations des technologies contrôlables prévues, niveau de consommation en « t »</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 9 : Résultats des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle</caption><thead><tr><th></th><th>Sans imprévus – 30 minutes</th><th>Avec imprévus – 30 minutes</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coefficient de détermination (R<sup>2</sup>)</td><td>0,296</td><td>0,501</td></tr><tr><td>A<sub>0</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq.)</td><td>-72989,238</td><td>8039,545</td></tr><tr><td>A<sub>consommation</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / MW)</td><td>1,684</td><td>-0,155</td></tr><tr><td>A<sub>var tot production cont</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / MWh)</td><td>107,853</td><td></td></tr><tr><td>A<sub>var production cont prev</sub> (kg CO<sub>2</sub> eq. / MWh)</td><td></td><td>130,356</td></tr></tbody></table>

Les régressions linéaires des émissions des technologies affectées en France par rapport aux variations des technologies contrôlables ont des pouvoirs prédictifs faibles. Le modèle avec imprévus possède une régression avec un pouvoir prédictif plus élevé. Ceci peut être expliqué par
la considération en valeur absolue des variations dans le modèle sans imprévus qui peut lisser les tendances des technologies contrôlables.

A partir des régressions linéaires des émissions des technologies affectées précédentes et des prévisions une journée à l'avance des profils de production, nous obtenons des coefficients de détermination pour les coefficients d'émissions des différents modèles très proches de 0, entre 1,3E-05 et 1,7E-02. Ainsi les pouvoirs prédictifs des régressions linéaires pour les coefficients d'émissions des technologies affectées sont très faibles.

### 5.1.3 Optimisation des consommations énergétiques

#### 5.1.3.1 Optimisation des consommations énergétiques avec une approche conséquentielle

Les solutions optimales de gestion des consommations entre 2012 et 2014 basées sur les coefficients d'impacts de la catégorie orientée dommages changements climatiques des technologies affectées des deux modèles pour les deux horizons de temps sont comparées au scénario de référence et aux scénarii des pire cas Tableau 10.

<table><caption>Tableau 10 : Optimisation des consommations énergétiques pour la catégorie changements climatiques utilisant l'approche conséquentielle</caption><thead><tr><th rowspan="2">Horizon de temps</th><th rowspan="2">Scénario</th><th colspan="2">Émissions des consommations (kg CO<sub>2</sub> eq.)</th></tr><tr><th>Modèle sans imprévus</th><th>Modèle avec imprévus</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">30 minutes</td><td>Scénario de référence</td><td>173</td><td>143</td></tr><tr><td>Scénario optimal</td><td>25,6</td><td>7,77</td></tr><tr><td>Scenario du pire cas</td><td>588</td><td>706</td></tr><tr><td rowspan="3">1 heure</td><td>Scénario de référence</td><td>167</td><td>144</td></tr><tr><td>Scénario optimal</td><td>24,2</td><td>7,53</td></tr><tr><td>Scenario du pire cas</td><td>573</td><td>691</td></tr></tbody></table>

Les réductions associées aux solutions optimales des deux modèles pour chaque horizon de temps sont entre 95 % et 98 % par rapport aux scénarii du pire cas et entre 85 % et 95 % par rapport au scénario de référence. Les solutions optimales des deux modèles pour chaque horizon de temps possèdent une correspondance de solutions de 6,6 % et 6,9 %. De plus, si on mesure les impacts des solutions optimales du modèle avec imprévus avec les coefficients d'émissions du modèle sans imprévus, on obtient des émissions de l'ordre de 130 kg CO₂ eq. soit des réductions de l'ordre de 26 % par rapport au scénario de référence. De même, les solutions optimales du modèle sans
imprévus mesurées avec les indicateurs du modèle avec imprévus donnent des émissions de l'ordre de 19 kg CO₂ eq. soit des réductions de l'ordre de 92 % par rapport au scénario de référence. Ainsi, les coefficients d'émissions du modèle sans imprévus concordent avec les optimisations du modèle avec imprévus. À l'inverse, les solutions basées sur le modèle avec imprévus offrent des optimisations limitées sur le modèle sans imprévus. Cela s'explique par le fait que dans le modèle avec imprévus, 40 % que des technologies imprévues proviennent de sources fossiles comme montré Tableau 5. Ainsi, les coefficients d'émissions du modèle avec imprévus durant ces instants sont plus bas que les coefficients d'émissions du modèle sans imprévus qui prend en compte les technologies polluantes. Finalement, on remarque dans les deux cas que les réductions des émissions sont similaires pour les deux horizons de temps. Ainsi des consommations de 30 minutes ou de 1 heure offrent les mêmes résultats.

Les réductions des solutions optimales comparées au scénario de référence et aux scénarii du pire cas de toutes les catégories orientées dommages sont inscrites Tableau 11 pour le modèle sans imprévus et Tableau 12 pour le modèle avec imprévus pour un horizon de temps de 30 minutes.

<table><caption>Tableau 11 : Résultats des scénarii optimaux comparés au scénario de référence et aux scénarii du pire cas pour le modèle sans imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes</caption><thead><tr><th>Catégorie orientée dommages</th><th>Réduction du scénario optimal par rapport au scénario de référence</th><th>Réduction du scénario optimal par rapport au scénario du pire cas</th></tr></thead><tbody><tr><td>Changements climatiques</td><td>85,21 %</td><td>95,65 %</td></tr><tr><td>Santé humaine</td><td>66,52 %</td><td>88,48 %</td></tr><tr><td>Qualité des écosystèmes</td><td>45,70 %</td><td>73,31 %</td></tr><tr><td>Ressources</td><td>77,12 %</td><td>91,38 %</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 12 : Résultats des scénarii optimaux comparés au scénario de référence et aux scénarii du pire cas pour le modèle avec imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes</caption><thead><tr><th>Catégorie orientée dommages</th><th>Réduction du scénario optimal par rapport au scénario de référence</th><th>Réduction du scénario optimal par rapport au scénario du pire cas</th></tr></thead><tbody><tr><td>Changements climatiques</td><td>94,56 %</td><td>98,90 %</td></tr><tr><td>Santé humaine</td><td>74,60 %</td><td>93,66 %</td></tr><tr><td>Qualité des écosystèmes</td><td>51,70 %</td><td>80,37 %</td></tr><tr><td>Ressources</td><td>93,12 %</td><td>97,87 %</td></tr></tbody></table>
Ainsi, la catégorie orientée dommages changements climatiques possède les solutions optimales avec les réductions les plus importantes. Ceci s'explique par des coefficients d'émissions qui possèdent la plus grande variabilité temporelle comme montré dans la partie précédente.

La correspondance d'une solution optimale d'un programme de gestion des consommations basé sur une catégorie orientée dommages avec la solution optimale d'un second programme basé sur une autre catégorie représente, en pourcentage, les instants où les consommations coïncident. Ainsi, si deux indicateurs environnementaux ont une correspondance des solutions optimales de 50 %, cela indique que 50 % des consommations optimisées selon un premier indicateur sont aux mêmes instants que les consommations optimisées selon le deuxième indicateur. Nous analysons les correspondances des solutions optimales basées sur les différentes catégories orientées dommages pour des consommations de 30 minutes pour le modèle sans imprévus Tableau 13 et pour le modèle avec imprévus Tableau 14. Des résultats équivalents sont obtenus pour un horizon de temps de 1 heure.

<table><caption>Tableau 13 : Correspondances des solutions optimales des différentes catégories orientées dommages pour le modèle sans imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes</caption><tr><td>Changements climatiques</td><td>100%</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Santé humaine</td><td>55,8%</td><td>100%</td><td></td></tr><tr><td>Qualité des écosystèmes</td><td>32,9%</td><td>60,6%</td><td>100%</td></tr><tr><td>Ressources</td><td>29,1%</td><td>52,0%</td><td>82,4%</td></tr><tr><td>Catégorie problème</td><td>Changements climatiques</td><td>Santé humaine</td><td>Qualité des écosystèmes</td><td>100%</td></tr></table>

<table><caption>Tableau 14 : Correspondances des solutions optimales des différentes catégories orientées dommages pour le modèle avec imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes</caption><tr><td>Changements climatiques</td><td>100%</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Santé humaine</td><td>78,9%</td><td>100%</td><td></td></tr><tr><td>Qualité des écosystèmes</td><td>67,5%</td><td>85,3%</td><td>100%</td></tr><tr><td>Ressources</td><td>74,4%</td><td>85,8%</td><td>83,1%</td></tr><tr><td>Catégorie problème</td><td>Changements climatiques</td><td>Santé humaine</td><td>Qualité des écosystèmes</td><td>100%</td></tr></table>

Les correspondances des solutions optimales sont une première indication de la corrélation des solutions proposées par les différents indicateurs environnementaux. Cependant, cette indication
n'est pas suffisante puisque elle ne montre pas que les consommations optimisées selon un premier indicateur réduisent les impacts calculés selon un second indicateur. Ainsi, le Tableau 15 et le Tableau 16 présentent les résultats des solutions optimales sur chaque catégorie orientée dommages analysées avec les indicateurs des autres catégories orientées dommages pour les modèles avec et sans imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes. L'horizon de temps d'1 heure offre des résultats équivalents.

<table><caption>Tableau 15 : Comparaison des différents scénarii optimaux en fonction de tous les indicateurs environnementaux de l'approche conséquentielle pour le modèle sans imprévus pour un horizon de temps de 30 minutes</caption><thead><tr><th colspan="5">Impacts des consommations selon l'indicateur</th></tr><tr><th></th><th></th><th>C<sub>CC</sub><br>(kg CO<sub>2</sub> eq)</th><th>C<sub>SH</sub><br>(DALY)</th><th>C<sub>QE</sub><br>(PDF.m<sup>2</sup>.an)</th><th>C<sub>R</sub><br>(MJ)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Scénario</td><td>CC</td><td>25,57</td><td>4,73E-05<br>+12,2 %</td><td>14,64<br>+34,8 %</td><td>3750,54<br>+204,7 %</td></tr><tr><td>SH</td><td>29,84<br>+16,7 %</td><td>4,21E-05</td><td>11,51<br>+6 %</td><td>1769,07<br>+43,7 %</td></tr><tr><td>QE</td><td>41,39<br>+61,9 %</td><td>4,58E-05<br>+8,7 %</td><td>10,86</td><td>1274,91<br>+3,6 %</td></tr><tr><td>R</td><td>44,26<br>+73,1 %</td><td>4,79E-05<br>+13,8 %</td><td>10,95<br>+0,9 %</td><td>1230,73</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 16 : Comparaison des différents scénarii optimaux en fonction de tous les indicateurs environnementaux de l'approche conséquentielle pour le modèle avec imprévus pour un horizon de temps de 30 minutes</caption><thead><tr><th colspan="5">Impacts des consommations selon l'indicateur</th></tr><tr><th></th><th></th><th>C<sub>CC</sub><br>(kg CO<sub>2</sub> eq)</th><th>C<sub>SH</sub><br>(DALY)</th><th>C<sub>QE</sub><br>(PDF.m<sup>2</sup>.an)</th><th>C<sub>R</sub><br>(MJ)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Scénario</td><td>CC</td><td>7,77</td><td>2,87E-05<br>+4,2 %</td><td>9,52<br>+8,5 %</td><td>777,59<br>+145,3 %</td></tr><tr><td>SH</td><td>8,59<br>+10,7 %</td><td>2,75E-05</td><td>8,86<br>+1 %</td><td>374,30<br>+18,1 %</td></tr><tr><td>QE</td><td>10,33<br>+33 %</td><td>2,79E-05<br>+1,5 %</td><td>8,78</td><td>332,36<br>+4,9 %</td></tr><tr><td>R</td><td>9,95<br>+28,1 %</td><td>2,81E-05<br>+2 %</td><td>8,83<br>+0,6 %</td><td>316,93</td></tr></tbody></table>

Les correspondances des solutions sont plus importantes dans le modèle avec imprévus. De même, les solutions optimales de tous les indicateurs possèdent de meilleures performances sur les différentes catégories orientées dommages pour le modèle avec imprévus. L'une des explications
provient du nucléaire qui représente entre 33 % et 37 % des technologies imprévues. En effet, la production d'électricité à partir du nucléaire possède l'un des facteurs d'impacts le plus faible comparé aux autres technologies contrôlables sur la catégorie changements climatiques avec 15 kg CO₂ eq. / MWh mais l'un des facteurs le plus élevé sur la catégorie ressources avec 13208 MJ / MWh. Ainsi, lorsque le nucléaire est une technologie affectée importante, les coefficients d'impacts sur la catégorie changements climatiques sont faibles et ceux sur la catégorie ressources sont élevés. Considérer le nucléaire comme une technologie imprévue dans le modèle avec imprévus permet de diminuer la contribution de cette technologie dans les ensembles des technologies affectées. Ainsi, le modèle avec imprévus diminue l'influence des facteurs d'impacts très différents pour le nucléaire sur les évaluations environnementales des solutions optimales. Le nucléaire est aussi la raison pour laquelle les solutions optimales basées sur la catégorie changements climatiques possèdent des impacts élevés lorsque mesurées par les coefficients de la catégorie ressources.

Les stratégies de gestion des consommations basées sur les prévisions des coefficients d'émissions des technologies affectées de l'approche conséquentielle en 2015 possèdent des correspondances de solutions entre 2 % et 4 % avec les stratégies basées sur les données réelles. De plus, les solutions optimales prévues une journée à l'avance ne permettent pas de réductions significatives par rapport au cas de référence avec des émissions supérieures ou inférieures en fonction du modèle et de l'horizon de temps. Ainsi les modèles de prévisions des coefficients d'émissions des technologies affectées possèdent des faibles pouvoirs prédictifs pour les coefficients et pour les solutions optimales.

### 5.1.3.2 Comparaison de l'approche attributionnelle avec l'approche conséquentielle

L'objectif de cette partie est de comparer les solutions optimales obtenues avec l'approche attributionnelle avec ceux obtenues avec l'approche conséquentielle pour les modèles avec et sans imprévus. La comparaison est réalisée en analysant les impacts des solutions optimales de chaque approche en fonction des indicateurs de l'autre approche pour chaque catégorie d'impacts. Les horizons de temps de 1 heure et de 30 minutes sont comparés sur la catégorie changements climatiques avec le Tableau 17 et le Tableau 18. Pour les autres catégories, seulement l'horizon de temps de 1 heure est considéré dans le Tableau 19, le Tableau 20 et le Tableau 21.
<table><caption>Tableau 17 : Impacts des différents scénarii optimaux de la catégorie changements climatiques des deux approches d'ACV pour des consommations de 30 minutes mesurée par les deux approches</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Impacts des consommations selon l'indicateur (kg CO<sub>2</sub> eq)</th></tr><tr><th>C<sub>marg,ss imp,1h</sub></th><th>C<sub>marg,imp,1h</sub></th><th>C<sub>conso,CC</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Solution optimale</td><td>ACV-C, sans imprévus</td><td>25,6</td><td>19,3</td><td>84,2</td></tr><tr><td>ACV-C, avec imprévus</td><td>128</td><td>7,77</td><td>89,4</td></tr><tr><td>ACV-A, CC</td><td>160</td><td>149</td><td>66,3</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 18 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie changements climatiques pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Impacts des consommations selon l'indicateur (kg CO<sub>2</sub> eq)</th></tr><tr><th>C<sub>marg,ss imp,1h</sub></th><th>C<sub>marg,imp,1h</sub></th><th>C<sub>conso,CC</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Solution optimale</td><td>ACV-C, sans imprévus</td><td>24,2</td><td>18,7</td><td>84,2</td></tr><tr><td>ACV-C, avec imprévus</td><td>130,5</td><td>7,5</td><td>88,8</td></tr><tr><td>ACV-A, CC</td><td>145,4</td><td>124,6</td><td>67,2</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 19 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie santé humaine pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Impacts des consommations selon l'indicateur (DALY)</th></tr><tr><th>C<sub>marg,ss imp,1h</sub></th><th>C<sub>marg,imp,1h</sub></th><th>C<sub>conso,SH</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Solution optimale</td><td>ACV-C, sans imprévus</td><td>4,14E-05</td><td>3,67E-05</td><td>9,70E-05</td></tr><tr><td>ACV-C, avec imprévus</td><td>9,28E-05</td><td>2,74E-05</td><td>9,78E-05</td></tr><tr><td>ACV-A, CC</td><td>1,12E-04</td><td>1,04E-04</td><td>9,02E-05</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 20 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie qualité des écosystèmes pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Impacts des consommations selon l'indicateur (PDF.m<sup>2</sup>.an)</th></tr><tr><th>C<sub>marg,ss imp,1h</sub></th><th>C<sub>marg,imp,1h</sub></th><th>C<sub>conso,SH</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Solution optimale</td><td>ACV-C, sans imprévus</td><td>10,83</td><td>10,09</td><td>28,97</td></tr><tr><td>ACV-C, avec imprévus</td><td>16,75</td><td>8,79</td><td>29,36</td></tr><tr><td>ACV-A, CC</td><td>19,74</td><td>18,47</td><td>27,69</td></tr></tbody></table>

<caption>Tableau 21 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie ressources pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure</caption>
<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Impacts des consommations selon l'indicateur (MJ)</th></tr><tr><th>C<sub>marg,ss imp,1h</sub></th><th>C<sub>marg,imp,1h</sub></th><th>C<sub>conso,SH</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Solution optimale</td><td>ACV-C, sans imprévus</td><td>1223,8</td><td>901,8</td><td>12035,0</td></tr><tr><td>ACV-C, avec imprévus</td><td>3941,2</td><td>326,2</td><td>12151,7</td></tr><tr><td>ACV-A, CC</td><td>5316,1</td><td>4674,6</td><td>11508,4</td></tr></tbody></table>

Les solutions des programmes de gestion des consommations de 1 heure basées sur les indicateurs utilisant l'approche conséquentielle du modèle sans imprévus possèdent des impacts élevés pour chaque indicateur utilisant l'approche attributionnelle en augmentant les impacts de 25 %, 7,5 %, 4,6 % et 4,6 % par rapport aux résultats optimaux des catégories changement climatique, santé humaine, qualité des écosystèmes et ressources respectivement. Des résultats équivalents sont obtenus pour le modèle avec imprévus avec des augmentations de 32 %, 8,4 %, 6 % et 5,6 % sur les mêmes catégories d'impacts respectivement. Les correspondances des solutions entre les scénarii optimaux basés sur les indicateurs utilisant l'approche conséquentielle et ceux utilisant l'approche attributionnelle sont entre 1 % et 8 % pour des consommations de 30 minutes et de 1 heure. Ainsi les consommations programmées durant les minimums journaliers des coefficients d'impacts de consommation de l'approche attributionnelle affectent des ensembles de technologies relativement polluantes. De même, les consommations programmées durant les ensembles de technologies affectées les plus favorables écologiquement interviennent durant des coefficients d'impacts de consommation non minimaux. Les deux approches offrent des solutions différentes qui sont discutées dans la partie 6.2.

De plus, les impacts des solutions optimales basées sur l'approche attributionnelle sont plus faibles pour des consommations de 30 minutes comparés aux consommations de 1 heure. Ceci est dû à la résolution temporelle de 30 minutes des indicateurs. En effet, le minimum journalier des coefficients d'émissions est atteint une fois par jour, ainsi comme les impacts des consommations sur 1 heure considèrent deux coefficients qui se suivent, l'optimisation pour des consommations de 30 minutes est plus efficace selon notre modèle. Les solutions optimales pour les consommations sur 30 minutes ou sur 1 heure possèdent entre 60 % et 70 % les mêmes instants de début de consommation.
# CHAPITRE 6 DISCUSSION GÉNÉRALE

Pour faire suite aux discussions contenues dans l'article de la partie Chapitre 4, le Chapitre 6 mène des discussions sur les résultats des approches attributionnelle et conséquentielle, les modèles de prévisions développés, la place des deux approches dans les optimisations énergétiques et des recommandations pour des évaluations plus performantes.

## 6.1 Technologies affectées

### 6.1.1 Importations et exportations

La première hypothèse faite pour définir les technologies affectées dans l'approche conséquentielle est que les variations des consommations sont répondues par des variations de production. Or entre 2012 et 2015, les variations des échanges entre la France et ses pays voisins ont représenté 25 % des variations des consommations. Les variations des échanges sont soit une augmentation ou une réduction des importations soit une augmentation ou une réduction des exportations. Ainsi les échanges ne devraient pas être négligés dans les conséquences des variations des consommations.

Cependant, la réelle difficulté de la considération des échanges dans les technologies affectées se trouve dans le lien de cause à effet qui existe entre variations des consommations et variations des échanges. En effet, les échanges d'électricité dépendent de plusieurs paramètres externes et peuvent avoir un intérêt économique pour les opérateurs des réseaux électriques. Si un pays voisin est prêt à acheter l'énergie à un prix élevé, l'opérateur sera plus enclin à la lui livrer même si son niveau de consommation est élevé. De même si un opérateur est prêt à payer pour exporter son énergie, ce qui arrive en Allemagne avec des prix négatifs à cause d'une trop forte intégration d'énergies renouvelables intermittentes [105], alors les opérateurs voisins importeront de l'énergie même si leur niveau de consommation est bas. Ainsi, les raisons motivant les échanges ne sont pas systématiquement liées aux variations des consommations. Il faudrait connaitre les stratégies des opérateurs des réseaux électriques et des opérateurs voisins pour connaitre les conséquences des variations des consommations ainsi que les technologies affectées qui y répondront dans le pays exportateur. Ces considérations peuvent changer les ensembles des technologies affectées obtenus dans nos modèles.
### 6.1.2 Technologies contrôlables et non contrôlables

Cette problématique de cause à effet est le cœur de l'approche conséquentielle. Dans cette étude, il est supposé que les conséquences des variations des consommations sont des variations de technologies contrôlables. Or certaines sources des technologies de production possèdent une variabilité naturelle, comme l'hydraulique au fil de l'eau, qui limite leur contrôle. De plus, des solutions techniques existent pour rendre les sources d'énergies renouvelables intermittentes flexibles en cas de surproduction. En pivotant les pales des éoliennes ou en changeant la surface ensoleillée des panneaux solaires [12], les technologies basées sur les ERI peuvent être contrôlées. Ainsi les conséquences des consommations sont délicates à obtenir et toutes les technologies de production pourraient être considérées.

Dans notre étude, nous avons considéré deux modèles pour discuter des imprévus. Le premier considère que tous les imprévus de production qui interviennent sur les réseaux électriques sont négligés. Ces imprévus peuvent être des coupures de lignes de transmissions, des activités de maintenance ou des problèmes techniques sur une ou plusieurs centrales. Ils impliquent que les variations des technologies contrôlables ne sont pas dues aux variations des consommations ainsi le modèle sans imprévus surévalue les contributions des technologies contrôlables dans les ensembles des technologies affectées. Un deuxième modèle considère les imprévus en supposant que toutes les variations des technologies inversées aux consommations globales sont des imprévus. Or ce modèle est basé sur les variations globales des consommations et parait négliger les variations locales des consommations. Ainsi, les deux modèles présentent des simplifications fortes des opérations du réseau électrique mais il parait difficile d'isoler précisément les technologies affectées par des variations de consommations sans connaitre avec précision l'ensemble du réseau. L'analyse de sensibilité réalisée sur les technologies affectées par ces deux modèles montre que malgré des hypothèses fortes, des moyennes de contributions stables des technologies affectées sont obtenues. Cependant, les différences entre les deux modèles sont importantes lorsqu'il s'agit de l'optimisation des consommations. Ainsi les imprévus des technologies de production sont un point sensible d'une étude en temps-réel et l'acquisition des imprévus qui interviennent sur le réseau est un point essentiel si l'on veut limiter la sensibilité des modèles.
### 6.1.3 Agrégations technologique et spatiale

Pour l'approche conséquentielle, la principale limite de cette étude réside dans l'agrégation des données. Cette agrégation se trouve sous les formes technologique et spatiale. L'agrégation technologique consiste à fusionner certaines technologies en des catégories qui perdent les détails des productions au niveau des centrales. Lorsque les différentes technologies de production possèdent des coefficients d'impacts relativement similaires, cela peut ne pas être dommageable sur les résultats, comme en France. Mais lorsque cette agrégation comprend des technologies très différentes sur le plan environnemental, comme en Italie où les sources « biomasse » et « charbon » sont dans la même catégorie, les différences sont notables. L'agrégation des centrales par type de technologie fait en sorte que les variations de chaque centrale sont négligées. La précision de l'ensemble des variations de chaque centrale peut changer les contributions des technologies affectées dans les deux modèles développés.

L'agrégation spatiale des données par opérateur implique que des variations de consommations dans le sud de la France auront les mêmes conséquences que des variations de consommations dans le nord. Or la spatialisation a son importance dans les conséquences des variations des consommations et de production. Par exemple, si une résidence d'une zone A fait un appel d'énergie électrique entre les instants « t » et « t + h » répondu par une technologie A et qu'une résidence d'une zone B fait un appel d'énergie entre les instants « t » et « t + h» répondu par une technologie B, alors au niveau global, l'appel d'énergie total est répondu par les technologies A et B sans distinction spatiale. Cet exemple pratique devient réaliste si l'on considère des millions de résidences et des centaines de centrales. Ainsi, il ne parait pas pertinent de considérer au niveau global des technologies affectées lorsque les consommations sont localisées. Cet aspect est le point central qui explique l'imprédictibilité au niveau global des technologies affectées et des coefficients d'émissions.

En analogie avec le prix nodal décrit dans la revue de littérature, une solution pour définir les conséquences des variations des consommations des bâtiments localement est de développer les impacts marginaux nodaux. Les impacts marginaux nodaux donneraient les conséquences d'un incrément d'une certaine quantité d'énergie à chaque point du réseau à chaque instant. Cependant, une grande quantité de données est requise pour développer les impacts marginaux nodaux à
différents points du réseau ainsi que la connaissance des stratégies des opérateurs. Ce travail devrait
se faire en collaboration avec les opérateurs des réseaux électriques.

6.1.4 Amélioration de l'identification des technologies affectées en ACV

La Figure 9 montre les moyennes des contributions des technologies affectées par des variations de consommations sur 1 heure définies selon le modèle sans imprévus pour la France, la Grande – Bretagne, l’Allemagne, la Belgique, l’Italie et l’Espagne entre 2012 et 2015.

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Figure 9 : Moyennes des contributions des technologies affectées en Europe avec le modèle sans imprévus sur 1 heure entre 2012 et 2015

La source nommée « Thermique » pour l'Italie est l'agrégation de plusieurs sources d'énergies comme le charbon, gaz ou fioul. La production de cette catégorie est composée en moyenne de 57 % de production basée sur du gaz naturel entre 2012 et 2014. Cependant il est impossible de connaitre la composition des technologies de la catégorie « Thermique » lors des variations. Sur un horizon de temps d'1 heure en Europe, l'hydraulique est la source d'énergie qui contribue le plus aux adaptations des consommations avec une moyenne de 35 % des capacités affectées suivie par le gaz et le charbon.

Malgré toutes les limites décrites dans les parties précédentes, nous avons montré que l'hydraulique est une technologie affectée à court terme importante dans plusieurs pays. Or cette technologie est rarement citée dans les études qui se contentent de discuter du gaz, du fioul ou du charbon [88].
L'hypothèse importante qui justifie ces choix est que l'ordre de mérite économique des centrales est respecté, ainsi les technologies adaptent les consommations en fonction de leur coût. Notre étude a démontré que ces technologies ne sont pas nécessairement celles qui répondent le plus aux variations de la demande, ce qui démontre que l'ordre de mérite économique n'est pas respecté. Ceci s'explique par une grande complexité d'opérations des réseaux électriques. Une étude des variations des technologies affectées telle que développée dans ce mémoire devrait être réalisée en amont des analyses de cycle de vie qui utilisent une approche conséquentielle dynamique pour la production d'électricité.

## 6.2 Optimisation des consommations énergétiques : Intérêts et défis des approches

Cette étude permet de montrer la place des différentes approches d'ACV dans l'optimisation des consommations énergétiques. L'approche attributionnelle permet l'évaluation des impacts des équilibres à des instants donnés du réseau. Cette évaluation peut-être globale, en considérant tous les moyens de production de tous les consommateurs à des échelles internationales, ou locale, en considérant la production et les échanges des consommateurs d'une zone isolée. Quelle que soit l'échelle spatiale sélectionnée, l'approche attributionnelle répartit équitablement les impacts sur l'ensemble des consommateurs présents dans cette zone. Ainsi, les programmes de gestion des consommations utilisant cette approche cherchent à optimiser les équilibres à l'échelle sélectionnée en considérant toutes les consommations, les importations et les exportations et en considérant chaque consommateur équivalent. Ces aspects sont nécessaires afin de ne pas décaler les consommations lors d'importations basées sur de la génération carbonée et permet une optimisation locale qui ne va pas à l'encontre d'une optimisation globale. Cependant, plusieurs limites de l'approche attributionnelle de cette étude ne permettent pas d'affirmer que cette approche est la plus efficace pour l'optimisation des consommations énergétiques. Tout d'abord, elle manque de considération pour les conséquences des consommations en temps réel. En effet, la décision des consommations se fait sur la base de l'indication de la qualité de l'électricité avant la consommation et de la prévision de la qualité pour le reste de la journée. Ainsi la stratégie basée sur ces indicateurs ne s'intéresse pas aux technologies qui vont s'adapter pour répondre aux consommations. De même, la qualité considérée des importations est la moyenne des technologies de production du pays exportateur, or ce pays peut justement exporter une production spécifique plutôt que d'autres.
De plus, la résolution temporelle des indicateurs a une influence directe sur les décisions des optimisations en fonction des durées des consommations. Dans notre étude, la résolution de 30 minutes offre les meilleurs résultats pour des consommations de 30 minutes puisque les minimums sont atteints sur une période de 30 minutes. Une résolution plus fine de l'ordre de la minute aurait permis d'annihiler les différences entre les consommations de 30 minutes et de 1 heure. Finalement, pour être réellement efficace, l'approche attributionnelle doit connaitre l'ensemble des consommations à venir, incluant les autres optimisations des consommations énergétiques, avec une résolution très fine de l'ordre de la minute afin d'établir une optimisation qui évite le déplacement des pics de charges.

D'un autre côté, l'approche conséquentielle à court terme de cette étude reste à une échelle globale en considérant que l'ensemble des technologies affectées sont dues à l'ensemble des consommateurs. Cette démarche permet d'étudier globalement les technologies affectées par des consommations dans un pays mais peut se révéler inefficace pour améliorer le fonctionnement du réseau électrique à travers les optimisations des consommations. En effet, chaque point de consommation est relié à une localité qui possède son propre équilibre et ses propres technologies affectées. Ainsi, il parait plus réaliste de proposer des optimisations locales pour réaliser une optimisation globale sur les réseaux. Mais les conséquences directes des variations des consommations sont très complexes et requièrent les données et les stratégies des opérateurs de réseau.

Les approches attributionnelle et conséquentielle développées dans ce mémoire considèrent des technologies responsables des consommations différentes et sont donc difficilement comparables. Notre travail a permis de montrer que les solutions optimales obtenues par les deux approches sont en effet bien différentes. Cependant, malgré leurs considérations différentes, les deux approches ont une portée équivalente en considérant que chaque consommateur a une responsabilité équivalente des impacts et des conséquences. Cette équité est inclue dans l'approche attributionnelle mais paraît non optimale dans l'approche conséquentielle comme expliqué précédemment. Ainsi, aucune des deux approches développées ne parait être optimale pour les programmes de gestion des consommations qui demandent une localisation précise. Cependant, si l'on recherche un indicateur rapide à mettre en place globalement, il nous parait plus cohérent d'utiliser les indicateurs de l'approche attributionnelle plutôt que ceux de l'approche conséquentielle globale. En effet, ils ne souffrent pas du manque de données que possède
l'approche conséquentielle globale de notre étude, représentent des équilibres réels établis
contrairement aux ensemble de technologies affectées qui dépendant de paramètres sensibles et
considèrent les importations et les exportations de l'énergie. De plus, l'hypothèse, que moins la
production est problématique environnementalement à un instant donné moins les consommations
prospectives seront problématiques, est cohérente.

L'approche attributionnelle se rapporte plus à une information instantanée, tel le coût d'un bien, que le consommateur peut obtenir facilement et l'approche conséquentielle localisée à une information plus complexe et complète, comme le coût marginal de production, que seuls les opérateurs des réseaux peuvent développer et utiliser pour optimiser leur gestion de la production et des consommations.

## 6.3 ACV conséquentielle à court et long terme

L'approche conséquentielle développée dans cette étude s'intéresse aux conséquences
environnementales à court terme des programmes de gestion des consommations. L'objectif des
programmes que nous avons développés est de minimiser les conséquences environnementales des
technologies affectées par des consommations. Or, cette vision à court terme manque d'une vision
à long terme pour évaluer les performances des programmes de gestion des consommations. En
effet, le réel objectif de ces programmes est de limiter la production carbonée en augmentant
l'intégration des énergies renouvelables intermittentes. Notre travail ne permet pas de quantifier
sur le long terme l'efficience de nos solutions optimisées à court terme. Ainsi, nous ne pouvons
pas définir quelle approche d'optimisation à court terme entre attributionnelle et conséquentielle
offre de meilleure performance à long terme. Une ACV conséquentielle à long terme doit être
développée pour les programmes de gestion des consommations afin de conclure sur leur
performance environnementale. Cette ACV conséquentielle aurait comme objectif d'étudier les
technologies affectées par les programmes de gestion des consommations. Pour être efficace, elle
devra considérer l'optimisation dynamique des consommations afin d'analyser les indicateurs qui
offrent les meilleures solutions. Ainsi, les approches attributionnelle et conséquentielle peuvent se
compléter en proposant des indicateurs dynamiques d'optimisation basés sur l'approche
attributionnelle évaluer par une ACV conséquentielle à long terme. Il faudra aussi considérer l'effet
rebond des consommateurs associé aux réductions des prix de l'électricité consommée. En effet,
une partie des gains sera annihilée par des consommations supplémentaires des consommateurs.
Les technologies qui répondront à ces nouvelles consommations devront être étudiées.

## 6.4 Incertitudes de l'évaluation environnementale

La méthode d'évaluation des impacts choisie dans cette étude est la méthode Impacts 2002+. Plus particulièrement, ce sont les quatre catégories d'impacts orientées dommages qui sont sélectionnées. Comme cela est recommandé par les normes ISO, d'autres méthodes d'évaluation des impacts, telles que ReCiPe [106] ou des méthodes régionalisées telle que Impact World+ [107], pourraient être utilisées pour confirmer les résultats. Des méthodes temporalisées à partir d'inventaires dynamiques des émissions permettraient d'aboutir à une véritable ACV dynamique [108].

La base de données d'inventaire « ecoinvent « V3.1 est utilisée dans cette étude. Les processus régionalisés ont toujours été favorisés mais quand ils n'étaient pas disponibles, des processus globaux ont été utilisés. De plus, les données obtenues des différents opérateurs des réseaux et les facteurs de contributions des technologies dans les sources possèdent certaines marges d'incertitudes dépendamment des sources. Comme il difficile d'estimer ces marges, il pourrait être pertinent d'appliquer des simulations de Monte Carlo sur les différents paramètres d'inventaires.
Finalement, l'accès aux données de production détaillée en Allemagne permettrait de limiter les estimations réalisées.

## 6.5 Approche attributionnelle des consommations électriques

L'une des principales limites de l'approche attributionnelle développée dans notre étude réside dans les frontières des échanges sélectionnées. En effet, nous avons considéré les importations et les exportations directes de la France avec ses voisins mais nous n'avons pas considéré les importations et les exportations des pays voisins à la France. Or ces échanges peuvent, comme démontré dans notre étude avec la France, influencer la qualité de l'énergie consommée et exportée. Cette considération permettrait d'inclure la Suisse dans les frontières des échanges malgré son solde d'échanges très élevé. Ainsi, il serait pertinent de développer une approche itérative pour comptabiliser les impacts des imports dans les exports. Une solution pourrait être de développer pour chaque pays les coefficients d'impacts des consommations en prenant comme première hypothèse que les impacts des importations correspondent aux impacts de la production du pays
exportateur. Puis de remplacer les coefficients d'impacts de production de chaque pays exportateur avec les coefficients d'impacts de consommation respectifs. Ceci nous donnerait de nouveaux coefficients d'impacts de consommation que l'on pourrait remplacer à nouveau dans les équations précédentes. Il faudrait ensuite faire converger les suites développées et étudier l'influence de l'hypothèse initiale sur les résultats finaux. Une telle méthodologie nécessite un accès à une large base de données en temps réel de la production d'électricité dans de nombreux pays.

## 6.6 Limites des modèles de prévisions

Les régressions multilinéaires utilisées dans cette étude ont donné des résultats très différents en fonction des pays. Ainsi, dans l'approche attributionnelle, les coefficients de détermination sont compris entre 0,403 et 0,960 pour un coefficient de détermination des coefficients d'émissions des consommations de 0,831 et dans l'approche conséquentielle les coefficients de détermination sont proches de 0 pour les coefficients d'émissions des technologies affectées. De nombreuses solutions ont été recherchées pour tenter d'améliorer ces régressions. Des tests consistant à séparer les observations en fonction du temps, par exemple en saison, en mois ou en créneau horaire ou en fonction du niveau des consommations ou de production, par exemple haut, moyen et bas ont été réalisés afin d'améliorer les régressions sur les groupements obtenus. Aucune solution n'a amélioré les résultats des régressions. De plus, on a pu remarquer que bien souvent quand les variables indépendantes possédaient des coefficients inversés très proches en valeurs absolues, des régressions linéaires avec la variable indépendante qui correspond à la soustraction des deux variables précédemment étudiées donnaient des résultats très similaires. Les limites du pouvoir prédictif des solutions mathématiques utilisées proviennent sans doute de la complexité des réseaux. Comme chaque observation dépend des observations précédentes, des méthodes comme les réseaux de neurones artificiels, l'analyse des séries temporelles ou l'apprentissage machine (« Machine learning ») pourraient obtenir des pouvoirs prédictifs supérieurs. Dans le cadre de l'approche conséquentielle, la première amélioration reste la désagrégation spatiale des données primaires.

## 6.7 Temps de retour environnemental des TIC

Les programmes de gestion des consommations nécessitent de nouvelles infrastructures basées sur les TIC. Or ces infrastructures possèdent des impacts qui peuvent ne pas être négligeables comparés
aux gains des programmes de gestion des consommations. Il serait ainsi pertinent d'évaluer les impacts associés à ces infrastructures et de les comparer aux gains offerts par les programmes de gestion des consommations à long terme. Comme plusieurs solutions technologiques existent, cette évaluation permettrait d'implémenter les technologies qui possèdent le temps de retour environnemental le plus faible. C'est-à-dire la technologie qui serait écologiquement rentabilisée la plus rapidement. Cette étude demande une définition précise des infrastructures à installer ainsi qu'un large accès aux données, points problématiques dans l'évaluation environnementale des TIC. Néanmoins, elle parait nécessaire pour évaluer les véritables performances des programmes de gestion des consommations et pour savoir si de telles solutions sont recommandables d'un point de vue environnemental à grande échelle.
# CHAPITRE 7 CONTRIBUTIONS ET CONCLUSIONS

## 7.1 Contributions

Les contributions de cette étude sont multiples. Tout d'abord, nous avons montré l'influence de la considération dynamique des échanges dans les impacts environnementaux des consommations électriques avec l'approche attributionnelle. Cet aspect est important au sein de différents services et produits puisque de nombreuses phases consomment de l'électricité. De plus, nous avons montré que la considération des échanges est nécessaire lors d'optimisations de consommations électriques en temps réel. En effet, un décalage des consommations lors d'importations d'énergie polluante ne permet pas de réduire à une échelle globale les impacts des consommations.

D'autres contributions concernent l'approche conséquentielle de l'ACV. En effet, lors d'ACV-C dynamique à court terme, rares sont les études qui considèrent l'hydraulique comme une source qui adapte les variations des consommations. Or cette source représente une grande part des capacités affectées en France, en Grande-Bretagne, en Allemagne, en Belgique, en Italie et en Espagne, soit dans tous les pays étudiés. De plus, nous avons proposé une solution pour évaluer les technologies affectées dynamiquement par les consommations sans faire l'hypothèse d'un ordre économique respecté au sein des différents systèmes. Malgré les limites de notre modèle, si des données localisées et complètes sont fournies, notre méthodologie est applicable à de nombreux systèmes qui cherchent à minimiser les impacts des consommations telles que les voitures électriques, ou qui cherchent à maximiser les intérêts environnementaux de l'injection d'énergies renouvelables ou de moyens de stockage.

## 7.2 Conclusions

Des indicateurs environnementaux pour analyser les performances de programmes de gestion des consommations sont développés en France entre 2012 et 2015. Deux approches d'analyse de cycle de vie des consommations électriques sont analysées dans cette étude. La première approche, appelée attributionnelle, étudie à chaque instant les équilibres des réseaux en considérant les importations et les exportations afin d'établir des coefficients d'impacts révélateurs de la qualité de l'énergie consommée. Les impacts de la production d'électricité des pays exportant en France, soit la Grande-Bretagne, l'Allemagne, la Belgique, l'Italie et l'Espagne, sont considérés avec une
résolution temporelle de 30 minutes. Ainsi entre 2012 et 2014, la qualité moyenne de l'énergie
consommée en France a été 21,8 % plus émettrice de GES que la qualité moyenne de l'énergie
produite. Ces augmentations sont respectivement de l'ordre de 3,6 %, 4,3 % et 1,7 % pour les
catégories d'impacts de la santé humaine, la qualité des écosystèmes ou l'utilisation des ressources.
Les indicateurs utilisant l'approche attributionnelle permettent à des stratégies de gestion des
consommations de réduire l'empreinte carbone des consommations flexibles de 38,5 %. De plus,
chaque indicateur possède un certain pouvoir d'optimisation sur les autres indicateurs, même si les
indicateurs basés sur les émissions de GES et les impacts sur la santé humaine offrent les meilleurs
compromis. Cependant cette minimisation des impacts est peu corrélée à une minimisation du coût
de l'électricité consommée. Ainsi les solutions optimales pour l'environnement vont à l'encontre
d'un fonctionnement technique et économique optimal. L'une des solutions pour lier les différents
aspects des fonctionnements des réseaux électriques est d'internaliser les coûts des impacts
environnementaux au sein d'un indicateur économique holistique. En réalisant ce travail avec un
prix du carbone des émissions de GES, notre optimisation économique s'est révélée plus efficace
sur l'environnement.

La deuxième approche d'analyse de cycle de vie appelée conséquentielle étudie dynamiquement les technologies affectées par des variations de consommations. Deux modèles sont développés à partir de données globales. Le premier considère que l'ensemble des technologies contrôlables sont les conséquences des variations des consommations. Le deuxième modèle suppose que certaines technologies sont des imprévus et ne peuvent être considérées comme des technologies affectées. Entre 2012 et 2014, en France, en Italie et en Espagne l'hydroélectricité est la technologie qui a le plus adapté les variations des consommations. Les programmes de gestion des consommations utilisant les indicateurs de l'approche conséquentielle permettent des réductions d'émissions de GES de 98 % sur les technologies affectées par les consommations. Cependant, les deux modèles offrent des solutions différentes et l'utilisation de l'approche conséquentielle à court terme au niveau global souffre d'un manque de détails technologiques. Pour devenir performantes écologiquement, les stratégies de gestion des consommations devraient être développées en collaboration avec les opérateurs des réseaux et intégrer leurs conséquences économiques et environnementales sur le long terme.

Ce travail met en exergue les rôles différents des approches conséquentielle et attributionnelle dans l'analyse de cycle de vie. Une approche couplant les conséquences à long terme de
l'implémentation d'un programme utilisant des données dynamiques moyennées serait révélatrice des performances environnementales des programmes de gestion des consommations.
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[85] M. Pehnt, M. Oeser, and D. J. Swider, "Consequential environmental system analysis of expected offshore wind electricity production in Germany," *Energy*, vol. 33, pp. 747-759, 5// 2008.

[86] R. Harmsen and W. Graus, "How much CO2 emissions do we reduce by saving electricity? A focus on methods," *Energy Policy*, vol. 60, pp. 803-812, 9// 2013.

[87] M. B. Amor, P. Lesage, P.-O. Pineau, and R. Samson, "Can distributed generation offer substantial benefits in a Northeastern American context? A case study of small-scale renewable technologies using a life cycle methodology," *Renewable and Sustainable Energy Reviews*, vol. 14, pp. 2885-2895, 12// 2010.

[88] B. V. Mathiesen, M. Münster, and T. Fruergaard, "Uncertainties related to the identification of the marginal energy technology in consequential life cycle assessments," *Journal of Cleaner Production*, vol. 17, pp. 1331-1338, 10// 2009.

[89] T. Dandres, R. Farrahi Moghaddam, K. Khoa Nguyen, Y. Lemieux, M. Cheriet, and R. Samson, "Consideration of marginal electricity in real-time minimization of telco cloud emissions," *Journal of Industrial Ecology*.

[90] K. Siler-Evans, I. S. L. Azevedo, and M. G. Morgan, "Marginal emissions factors for the US electricity system," *Environmental science & technology*, vol. 46, pp. 4742-4748, 2012.

[91] A. D. Hawkes, "Long-run marginal CO2 emissions factors in national electricity systems," *Applied Energy*, vol. 125, pp. 197-205, 7/15/2014.

[92] Office fédéral de l'énergie (OFEN), "Statistique suisse de l'électricité 2014," Conféderation Suisse,, Bern2014.

[93] O. Jolliet, M. Margni, R. Charles, S. Humbert, J. Payet, G. Rebitzer, et al., "IMPACT 2002+: A new life cycle impact assessment methodology," *IMPACT 2002+*, 2003.
[94] RTE. (2016, 21/03/2016). éco2mix.

[95] ELIA. (2016, 21/03/2016). Grid data - Data download page. Available: http://www.elia.be/en/grid-data/data-download

[96] TERNA. (2016, 21/03/2016). Transparency Report. Available: http://www.terna.it/en-gb/sistemaeletrico/transparencyreport.aspx

[97] BM Reports. (2016, 21/03/2016). Data Download. Available: http://www.bmreports.com/bsp/additional/soapserver.php

[98] Red Electrica De Espana. (2016, 21/03/2016). Spanish Peninsula - Electricity demand tracking in real time. Available: https://demanda.ree.es/movil/peninsula/demanda/total

[99] EEX. (2016, 21/03/2016). Power - Germany. Available: https://www.eex-transparency.com/homepage/power/germany

[100] ENTSOE. (2016, 21/03/2016). Total Load - Day Ahead / Actual. Available: https://transparency.entsoe.eu/load-domain/r2/totalLoadR2/show

[101] TENNET. (2016, 21/03/2016). Network figures - Overview.

[102] 50 Hertz. (2016, 21/03/2016). Grid data. Available: http://www.50hertz.com/en/Grid-Data

[103] Amprion. (2016, 21/03/2016). Grid data. Available: http://www.amprion.net/en/grid-data

[104] Transnet BW. (2016, 21/03/2016). Key figures. Available: https://www.transnetbw.com/en/key-figures

[105] ENTSOE. (2016, 21/03/2016). Day-ahead Prices. Available: https://transparency.entsoe.eu/transmission-domain/r2/dayAheadPrices/show

[106] M. Goedkoop, R. Heijungs, M. Huijbregts, A. De Schryver, J. Struijs, and R. van Zelm, "ReCiPe 2008," A life cycle impact assessment method which comprises harmonised category indicators at the midpoint and the endpoint level, vol. 1, 2009.

[107] C. Bulle, M. Margni, S. Humbert, R. Rosenbaum, and O. Jolliet, "Impact World+," ed, 2014.

[108] A. Levasseur, P. Lesage, M. Margni, L. Deschenes, and R. J. Samson, "Considering time in LCA: dynamic LCA and its application to global warming impact assessments," Environmental science & technology, vol. 44, pp. 3169-3174, 2010.
# ANNEXES

## ANNEXE A – TECHNOLOGIES DE PRODUCTION D'ÉLECTRICITÉ EN FRANCE

<table><caption>Tableau 22 : Détails des technologies de production d'électricité par source d'énergie en France</caption><thead><tr><td>Source d'énergie</td><td>Technologie</td></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Fioul</td><td>Turbine à combustion (TAC)</td></tr><tr><td>Cogénérations</td></tr><tr><td>Autres</td></tr><tr><td rowspan="4">Gaz</td><td>Turbine à combustion (TAC)</td></tr><tr><td>Cogénérations</td></tr><tr><td>Cycle combiné (CCG)</td></tr><tr><td>Autres</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulique</td><td>File de l'eau et éclusée</td></tr><tr><td>Lacs</td></tr><tr><td>STEP turbinage</td></tr><tr><td rowspan="3">EnR thermique</td><td>Déchets</td></tr><tr><td>Biomasse</td></tr><tr><td>Biogaz</td></tr></tbody></table>
ANNEXE B – MODÈLE DE PRODUCTION DÉTAILLÉE
D'ÉLECTRICITÉ EN ALLEMAGNE

<table><caption>Tableau 23 : Moyennes et minimums des technologies de production de base entre janvier 2012 et décembre 2014 en Allemagne</caption><thead><tr><td>Date</td><td>Moyenne Biomasse (GW)</td><td>Minimum Nucléaire (GW)</td><td>Moyenne Nucléaire (GW)</td><td>Moyenne Hydraulique (GW)</td><td>Minimum charbon (GW)</td><td>Moyenne Charbon (GW)</td></tr></thead><tbody><tr><td>janv-12</td><td>4.5</td><td>8</td><td>12</td><td>2</td><td>10</td><td>15</td></tr><tr><td>févr-12</td><td>4.5</td><td>11</td><td>12</td><td>2</td><td>14</td><td>17</td></tr><tr><td>mars-12</td><td>4.5</td><td>8</td><td>12</td><td>2</td><td>8</td><td>16</td></tr><tr><td>avr-12</td><td>4.5</td><td>6</td><td>8</td><td>2</td><td>10</td><td>15</td></tr><tr><td>mai-12</td><td>4.5</td><td>7</td><td>9</td><td>3</td><td>11</td><td>14</td></tr><tr><td>juin-12</td><td>4.5</td><td>6</td><td>9</td><td>3</td><td>12</td><td>15</td></tr><tr><td>juil-12</td><td>4.5</td><td>5</td><td>9</td><td>3</td><td>12</td><td>15</td></tr><tr><td>août-12</td><td>4.5</td><td>10</td><td>12</td><td>3</td><td>11</td><td>14</td></tr><tr><td>sept-12</td><td>4.5</td><td>10</td><td>12</td><td>2</td><td>12</td><td>15</td></tr><tr><td>oct-12</td><td>4.5</td><td>5</td><td>12</td><td>2</td><td>13</td><td>15</td></tr><tr><td>nov-12</td><td>4.5</td><td>6</td><td>12</td><td>2</td><td>13</td><td>16</td></tr><tr><td>déc-12</td><td>4.5</td><td>8</td><td>10.5</td><td>2</td><td>8</td><td>15</td></tr><tr><td>janv-13</td><td>5</td><td>8</td><td>12</td><td>1.8</td><td>9</td><td>16</td></tr><tr><td>févr-13</td><td>5</td><td>9</td><td>12</td><td>1.8</td><td>12</td><td>17</td></tr><tr><td>mars-13</td><td>5</td><td>10</td><td>12</td><td>1.8</td><td>12</td><td>17</td></tr><tr><td>avr-13</td><td>5</td><td>8</td><td>10</td><td>1.8</td><td>12</td><td>16</td></tr><tr><td>mai-13</td><td>5</td><td>7</td><td>9</td><td>1.8</td><td>9</td><td>14</td></tr><tr><td>juin-13</td><td>5</td><td>6</td><td>9</td><td>1.8</td><td>9</td><td>15</td></tr><tr><td>juil-13</td><td>5</td><td>8</td><td>9</td><td>1.8</td><td>10</td><td>15</td></tr><tr><td>août-13</td><td>5</td><td>9</td><td>9</td><td>1.8</td><td>9</td><td>15</td></tr><tr><td>sept-13</td><td>5</td><td>4</td><td>10</td><td>1.8</td><td>10</td><td>15</td></tr><tr><td>oct-13</td><td>5</td><td>7.5</td><td>11</td><td>1.8</td><td>10</td><td>15</td></tr><tr><td>nov-13</td><td>5</td><td>9</td><td>11</td><td>1.8</td><td>12</td><td>16</td></tr><tr><td>déc-13</td><td>5</td><td>8</td><td>12</td><td>1.8</td><td>6</td><td>16</td></tr><tr><td>janv-14</td><td>5</td><td>9</td><td>12</td><td>1.5</td><td>10</td><td>16</td></tr><tr><td>févr-14</td><td>5</td><td>8</td><td>12</td><td>1.5</td><td>10</td><td>16</td></tr><tr><td>mars-14</td><td>5</td><td>8</td><td>12</td><td>1.5</td><td>8</td><td>16</td></tr><tr><td>avr-14</td><td>5</td><td>8</td><td>10</td><td>1.5</td><td>9</td><td>15</td></tr><tr><td>mai-14</td><td>5</td><td>7</td><td>8</td><td>1.5</td><td>7</td><td>15</td></tr><tr><td>juin-14</td><td>5</td><td>7</td><td>9</td><td>4</td><td>10</td><td>15</td></tr><tr><td>juil-14</td><td>5</td><td>7</td><td>8</td><td>4</td><td>7</td><td>14</td></tr><tr><td>août-14</td><td>5</td><td>8</td><td>9</td><td>4</td><td>6</td><td>14</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 24 : Minimums et contributions des technologies de pointes en Allemagne entre janvier 2012 et décembre 2014</caption><tr><td>sept-14</td><td>5</td><td>7</td><td>10</td><td>3</td><td>11</td><td>16</td></tr><tr><td>oct-14</td><td>5</td><td>9</td><td>12</td><td>2</td><td>8</td><td>17</td></tr><tr><td>nov-14</td><td>5</td><td>9</td><td>12</td><td>2</td><td>13</td><td>18</td></tr><tr><td>déc-14</td><td>5</td><td>8</td><td>12</td><td>2</td><td>6</td><td>15</td></tr></table>

<table><thead><tr><td>Date</td><td>Minimum Gaz (GW)</td><td>Gaz</td><td>Minimum Charbon (GW)</td><td>Charbon</td></tr></thead><tbody><tr><td>janv-12</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>févr-12</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>mars-12</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>avr-12</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>mai-12</td><td>4</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>juin-12</td><td>4</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>juil-12</td><td>3</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>août-12</td><td>3</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>sept-12</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>oct-12</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>nov-12</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>déc-12</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>janv-13</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>févr-13</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>mars-13</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>avr-13</td><td>6</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>mai-13</td><td>4</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>juin-13</td><td>4</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>juil-13</td><td>3</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>août-13</td><td>3</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>sept-13</td><td>6</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>oct-13</td><td>6</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>nov-13</td><td>7</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>déc-13</td><td>7</td><td>20%</td><td>3</td><td>80%</td></tr><tr><td>janv-14</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>févr-14</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>mars-14</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>avr-14</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>mai-14</td><td>4</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>juin-14</td><td>4</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>juil-14</td><td>3</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 25 : Résultats de la production d'électricité du modèle de 2012 à 2014</caption><tr><td>août-14</td><td>3</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>sept-14</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>oct-14</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>nov-14</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr><tr><td>déc-14</td><td>7</td><td>30%</td><td>3</td><td>70%</td></tr></table>

<table><caption>Tableau 26 : Statistiques réelles de la production d'électricité par source en Allemagne<fnref n="20" /></caption><thead><tr><td>Année</td><td>Production totale (TWh)</td><td>Éolien (TWh)</td><td>Solaire (TWh)</td><td>Nucléaire (TWh)</td><td>Lignite (TWh)</td><td>Charbon (TWh)</td><td>Gaz (TWh)</td></tr></thead><tbody><tr><td>2012</td><td>580</td><td>45</td><td>27</td><td>92</td><td>151</td><td>126</td><td>71</td></tr><tr><td>2013</td><td>570</td><td>45</td><td>29</td><td>89</td><td>150</td><td>120</td><td>68</td></tr><tr><td>2014</td><td>571</td><td>50</td><td>32</td><td>94</td><td>144</td><td>116</td><td>67</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><td>Année</td><td>Production totale (TWh)</td><td>Éolien (TWh)</td><td>Solaire (TWh)</td><td>Nucléaire (TWh)</td><td>Lignite (TWh)</td><td>Charbon (TWh)</td><td>Gaz (TWh)</td></tr></thead><tbody><tr><td>2012</td><td>ND</td><td>ND</td><td>ND</td><td>ND</td><td>ND</td><td>ND</td><td>ND</td></tr><tr><td>2013</td><td>639</td><td>52</td><td>31</td><td>97</td><td>161</td><td>127</td><td>68</td></tr><tr><td>2014</td><td>628</td><td>57</td><td>36</td><td>97</td><td>156</td><td>119</td><td>61</td></tr></tbody></table>

<footnote n="20">²⁰https://www.destatis.de/EN/FactsFigures/EconomicSectors/Energy/Production/Tables/GrossElectricityProduction.html</footnote>
ANNEXE C – PROCESSUS ET FACTEURS DE CONTRIBUTION

<table><caption>Tableau 27 : Facteurs de contribution pour les technologies des données primaires françaises</caption><thead><tr><th>Technologie</th><th>Facteur</th><th>Processus (ecoInvent "Cut-off")</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fioul - TAC</td><td>1</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Fioul - Cogén.</td><td>1</td><td>heat and power co-generation, diesel, 200kW electrical, SCR-NOx reduction, cut-off, S</td></tr><tr><td>Fioul - Autres</td><td>1</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Gaz - TAC</td><td>1</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Gaz - Cogén.</td><td>1</td><td>heat and power co-generation, natural gas, conventional power plant, 100MW electrical, cut-off, S - GLO</td></tr><tr><td>Gaz - CCG</td><td>1</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td rowspan="2">Gaz - Autres</td><td>0.25</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>0.75</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Hydraulique - Fil de l'eau + éclusée</td><td>1</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Hydraulique - Lacs</td><td>1</td><td>electricity production, hydro, reservoir, alpine region, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Hydraulique - STEP turbinage</td><td>1</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S - GLO</td></tr><tr><td>EnR thermique - Déchets</td><td>1</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, S - GLO</td></tr><tr><td>EnR thermique - Biomasse</td><td>1</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>EnR thermique - Biogaz Charbon</td><td>1</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Charbon</td><td>1</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>Nucléaire</td><td>1</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td rowspan="3">Éolien</td><td>0.08</td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>0.9</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>0.02</td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td rowspan="2">Solaire</td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, multi-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, multi-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 28 : Facteurs de contribution des technologies aux sources d'énergie en France</caption><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, single-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, single-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp flat-roof installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp flat-roof installation, single-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, a-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, a-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, CdTe, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, CIS, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, multi-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, multi-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, single-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td></td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 570kWp open ground installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>Source d'énergie</th><th>Facteur</th><th>Technologie</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Fioul</td><td>0.07</td><td>Fioul - TAC</td></tr><tr><td>0.70</td><td>Fioul - Cogén.</td></tr><tr><td>0.23</td><td>Fioul - Autres</td></tr><tr><td rowspan="4">Gaz</td><td>0.003</td><td>Gaz - TAC</td></tr><tr><td>0.60</td><td>Gaz - Cogén.</td></tr><tr><td>0.32</td><td>Gaz - CCG</td></tr><tr><td>0.077</td><td>Gaz - Autres</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulique</td><td>0.678</td><td>Hydraulique - Fil de l'eau + éclusée</td></tr><tr><td>0.244</td><td>Hydraulique - Lacs</td></tr><tr><td>0.078</td><td>Hydraulique - STEP turbinage</td></tr><tr><td rowspan="2">EnR thermique</td><td>0.566</td><td>EnR thermique - Déchets</td></tr><tr><td>0.214</td><td>EnR thermique - Biomasse</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 29 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux types de production en Grande-Bretagne</caption><tr><td></td><td>0.220</td><td>EnR thermique - Biogaz</td></tr><tr><td>Charbon</td><td>1</td><td>Charbon</td></tr><tr><td>Nucléaire</td><td>1</td><td>Nucléaire</td></tr><tr><td>Eolien</td><td>1</td><td>Eolien</td></tr><tr><td>Solaire</td><td>1</td><td>Solaire</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>Type de production</th><th>Facteur</th><th>Processus « ecoinvent « ("Cut-off")</th></tr></thead><tbody><tr><td>Charbon</td><td>1</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Nucléaire</td><td>1</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="3">Cycle Combiné</td><td>0.992</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.006</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.002</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="4">Éolien</td><td>0.09</td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.182</td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.25</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, offshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.478</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Hydraulique</td><td>1</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Fioul</td><td>1</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="3">Turbine à combustion</td><td>0.992</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.006</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.002</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="2">Autre</td><td>0.65</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.35</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Pompage</td><td>1</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S - GB</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 30 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en Italie</caption><thead><tr><th>Source d'énergie</th><th>Facteur</th><th>Technologie</th><th>Processus (« ecoinvent « V3.1 « Cut-off »)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Géothermie</td><td>1</td><td></td><td>electricity production, geothermal, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulique</td><td>0.245</td><td>Réservoir</td><td>electricity production, hydro, reservoir, alpine region, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.302</td><td>STEP</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.453</td><td>File de l'eau</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>Solaire</td><td>1</td><td>Photovoltaïque</td><td>electricity production, photovoltaic, 570kWp open ground installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td rowspan="3">Éolien</td><td>0.343</td><td></td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.594</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.063</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td rowspan="10">Thermique</td><td>0.20</td><td>Charbon</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.5725</td><td>Gaz naturel, TAC</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0215</td><td>Gaz dérivé</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0292</td><td>Fioul</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0959</td><td>Autre (solide)</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0199</td><td>Autre (gaz)</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0099</td><td>Déchets solides</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, U</td></tr><tr><td>0.0118</td><td>Biomasse</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0211</td><td>Biogaz</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0142</td><td>Bio liquide</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - IT</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 31 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en Belgique</caption><thead><tr><th>Source d'énergie</th><th>Facteur</th><th>Technologie</th><th>Processus (« ecoinvent « “Cut-off”)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Fioul</td><td>0.0968</td><td>Diesel (D)</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.9032</td><td>Turbine à combustion</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="3">Charbon</td><td>0.0165</td><td>Gaz pulvérisé - Cogénération</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.7464</td><td>Classique</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.2371</td><td>Jet turbo</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="5">Gaz</td><td>0.0466</td><td>Gaz de haut fourneau - Classique</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.7274</td><td>Cycle combiné</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td>0.0593</td><td>Classique</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0454</td><td>Turbine à combustion</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.1213</td><td>Cogénération</td><td>heat and power co-generation, natural gas, combined cycle power plant, 400MW electrical, cut-off, S</td></tr><tr><td>Nucléaire</td><td>1</td><td></td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>Hydraulique</td><td>1</td><td></td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="4">Éolien</td><td>0.0991</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0300</td><td></td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0290</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, offshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.8418</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="2">Autre</td><td>0.5464</td><td>Biomasse</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0292</td><td>Biogaz - Cycle combiné</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 32 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en Espagne</caption><tr><td></td><td>0.3221</td><td>Déchets</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, U</td></tr><tr><td></td><td>0.1022</td><td>Cogénération</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - BE</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>Source d'énergie</th><th>Facteur</th><th>Technologie</th><th>Processus (« ecoinvent « « Cut-off »)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Nucléaire</td><td>0.85</td><td>Eau pressurisée</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.15</td><td>Eau bouillante</td><td>electricity production, nuclear, boiling water reactor, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td rowspan="3">Charbon</td><td>0.975</td><td>Classique</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.019</td><td>Gaz pulvérisé</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.006</td><td>Gaz de haut fourneau</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>Fioul</td><td>1</td><td>Turbine à combustion</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>Gaz</td><td>1</td><td>Cycle combiné</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulique</td><td>0.60</td><td>File de l'eau</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.30</td><td>Réservoir</td><td>electricity production, hydro, reservoir, non-alpine region, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.10</td><td>STEP</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S</td></tr><tr><td>Solaire</td><td>1</td><td>Photovoltaïque</td><td>electricity production, photovoltaic, 570kWp open ground installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td rowspan="3">Éolien</td><td>0.015</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.3774</td><td></td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.6076</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td rowspan="2">Auto production</td><td>0.018</td><td>Biogaz</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.070</td><td>Biomasse</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - ES</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 33 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en Allemagne</caption><tr><td></td><td>0.030</td><td>Déchets</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, U</td></tr><tr><td></td><td>0.800</td><td>Cogénération</td><td>heat and power co-generation, natural gas, combined cycle power plant, 400MW electrical, cut-off, S</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>Source d'énergie</th><th>Technologie</th><th>Facteur</th><th>Processus (« ecoinvent « « Cut-off »)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Base</td><td>Biomasse</td><td>0.426</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Hydraulique - File de l'eau</td><td>0.161</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Hydraulique - Réservoir</td><td>0.032</td><td>electricity production, hydro, reservoir, non-alpine region, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Fioul</td><td>0.056</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Déchets</td><td>0.060</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Éolien</td><td>Autre</td><td>0.265</td><td>electricity production, geothermal, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td rowspan="4">Éolien</td><td></td><td>0.087</td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td></td><td>0.162</td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td></td><td>0.748</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td></td><td>0.002</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, offshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Solaire</td><td>Photovoltaïque</td><td>1</td><td>Voir processus solaire France</td></tr><tr><td rowspan="2">Nucléaire</td><td>Eau bouillante</td><td>0.213</td><td>electricity production, nuclear, boiling water reactor, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Eau pressurisée</td><td>0.787</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Lignite</td><td>Classique</td><td>1</td><td>electricity production, lignite, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Gaz</td><td>Turbine à combustion</td><td>1</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Charbon</td><td>Classique</td><td>1</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - DE</td></tr></tbody></table>
# ANNEXE D – PERTES ET FACTEURS DES PROCESSUS DE TRANSMISSION

<table><caption>Tableau 34 : Facteurs de transmission et de pertes pour les pays à l'étude</caption><thead><tr><td>Pays</td><td>Market for transmission network, electricity, high voltage (km/kWh)</td><td>Market for transmission network, long-distance (km/kWh)</td><td>Facteur perte</td></tr></thead><tbody><tr><td>France</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02574</td></tr><tr><td>Grande-Bretagne</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02886</td></tr><tr><td>Italie</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.0234</td></tr><tr><td>Espagne</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02028</td></tr><tr><td>Belgique</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.01872</td></tr><tr><td>Allemagne</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02067</td></tr></tbody></table>
# ANNEXE E – CADRE THÉORIQUE DES RÉGRESSIONS
MULTILINÉAIRES

## Définition et utilité

Les régressions multilinéaires servent à prédire la valeur d'une variable à partir d'observations de plusieurs variables. La variable dépendante est la variable que l'on veut prédire et les variables indépendantes sont les variables d'entrées du modèle. La forme de la régression est représentée par l'Équation 15.

$$Y = \frac{a_0 + a_1 * X_1 + \dots + a_n * X_n + \epsilon}{Y^*}$$

Équation 15 : Régression multilinéaire à « n » variables indépendantes.

Où :

* Y est le vecteur contenant les mesures de la variable dépendante observée ;

* Y* est le vecteur contenant les prédictions de la variable dépendante ;

* $a_i$ est un scalaire constant, coefficient linéaire du vecteur de la variable indépendante observée $X_i$ ;

* $\epsilon$ est le vecteur contenant les erreurs résiduelles de la régression.

Les régressions multilinéaires sont réalisées à partir des observations des variables Y et $X_i$ afin d'obtenir les coefficients $a_i$. Le logiciel SPSS est utilisé pour réaliser ces régressions.

## Hypothèses du cadre théorique<fnref n="21" />

Lorsqu'une régression multilinéaire est conduite, les résultats doivent vérifier plusieurs hypothèses afin d'être jugés pertinents.

* Tout d'abord, une relation linéaire entre la variable dépendante et chaque variable indépendante doit être visuellement obtenue. Pour cela il suffit de tracer un graphique de la variable dépendante en fonction de la variable indépendante.

<footnote n="21">²¹Tirées de : https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/linear-regression-using-spss-statistics.php</footnote>
* Les données prédites ne doivent pas contenir de valeurs aberrantes, c'est-à-dire qu'aucune valeur observée ne doit différer trop significativement de la valeur calculée par la régression linéaire. Cette hypothèse est vérifiée si les erreurs Studentisées (Studentized Deleted Residuals SDR) sont inférieures en valeur absolue à 3.

* Les erreurs doivent avoir une distribution qui suit la loi Normale. Cette hypothèse est vérifiée en traçant l'histogramme des erreurs normalisées.

* Il doit y avoir indépendance des observations, c'est-à-dire que les observations ne s'influencent pas les unes avec les autres. Cette hypothèse est vérifiée si le coefficient de Durbin-Watson est compris entre 1,5 et 2,5.

* La variance des erreurs de la régression doit être la même pour chaque observation, autrement dit il doit y avoir homoscédasticité. Cette hypothèse est vérifiée si le graphique des résidus de Student avec les valeurs prédites non-normalisées est homogène des deux côtés de la ligne du zéro.

* Aucun point ne doit être trop influent. Cette propriété est vérifiée si les coefficients de l'effet levier (leverage value LV) sont inférieurs à 0,5 et si les distance de Cook (Cook's distance CD) sont inférieures à 1.
# ANNEXE F – RÉSULTATS DES RÉGRESSIONS MULTILINÉAIRES

## Résultats des coefficients de génération utilisant l'approche attributionnelle

<table><caption>Tableau 35 : Résultats des paramètres des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</caption><thead><tr><th></th><th>France</th><th>Grande-Bretagne</th><th>Allemagne</th><th>Belgique</th><th>Italie</th><th>Espagne</th></tr></thead><tbody><tr><td>Durbin-Watson</td><td>0,027</td><td>0,186</td><td>0,169</td><td>0,004</td><td>0,001</td><td>0,003</td></tr><tr><td>Max abs(SDR)</td><td>3,534</td><td>3,234</td><td>3,817</td><td>2,746</td><td>3,403</td><td>4,126</td></tr><tr><td>Max LV et CD</td><td>0 ; 0,001</td><td>0 ; 0</td><td>0,006 ; 0,013</td><td>0 ; 0</td><td>0,001 ; 0,002</td><td>0 ; 0</td></tr></tbody></table>

Commentaires sur la vérification des hypothèses :

* Une relation linéaire visuelle existe entre les taux d'émissions de GES et le niveau de la production / consommation pour tous les pays sur la Figure 10. Cette estimation visuelle est moins claire entre les taux d'émissions de GES et le niveau de production d'ERI sauf pour l'Allemagne et l'Italie.

* Les erreurs Studentisées (Studentized Deleted Residuals SDR) sont en général supérieures en valeur absolue à 3 sauf pour la Belgique. Ce qui indique que des erreurs importantes existent entre les prévisions et les observations.

* La Figure 11 montre les distributions des erreurs des régressions. Ces distributions peuvent être approximées par la loi Normale.

* Le coefficient de Durbin-Watson est toujours inférieur à 1 pour toutes les régressions. Ainsi, les observations ne sont pas indépendantes. Ceci est normal puisque la valeur d'un taux d'émissions à un instant donné dépend du taux d'émissions précédent. Les technologies de production ne possèdent généralement pas de grandes variations entre plusieurs instants qui se suivent. La régression multilinéaire ne considère pas l'ordre chronologique sauf à travers ces variables indépendantes. C'est une première limite aux régressions.
* L'homoscédasticité<fnref n="22" /> représentée Figure 12 n'est pas complètement vérifiée pour les différentes régressions. Les graphiques pour la France et l'Espagne montrent des faiblesses d'homogénéité pour les valeurs prédites les plus faibles. On remarque que les erreurs pour ces valeurs prédites sont plutôt positives ce qui indique que plus les taux d'émissions calculés sont bas, plus ils ont tendance à surévaluer les observations.

* Pour toutes les régressions, aucun point n'a trop d'influence sur la régression parce que les valeurs des effets levier (leverage value LV) et des distance de Cook (Cook's distance CD) sont inférieures à 0,5 et 1.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 10 : Graphiques des variables dépendantes en fonction des variables indépendantes des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</figcaption></figure>

<footnote n="22">²² Explication tirée de : https://www.statisticssolutions.com/homoscedasticity/</footnote>
Allemagne

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Belgique

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Italie

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
Espagne

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 11 : Distributions des erreurs des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</figcaption></figure>

France

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Allemagne

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Italie

Grande-Bretagne

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Belgique

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Espagne
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 12 : Graphiques des résidus de Student en fonction des valeurs prédites non-normalisées des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
<figure><img src="image_34.png" /></figure>

## Résultats des coefficients de génération utilisant l'approche attributionnelle

<table><caption>Tableau 36 : Résultats des paramètres des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle</caption><thead><tr><td></td><td>Sans imprévus – 30 minutes</td><td>Avec imprévus – 30 minutes</td></tr></thead><tbody><tr><td>Durbin-Watson</td><td>1,047</td><td>1,505</td></tr><tr><td>Max abs(SDR)</td><td>12,3</td><td>10,1</td></tr><tr><td>Max LV et CD</td><td>0,001 ; 0,009</td><td>0,004 ; 0,001</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 13 : Graphiques des variables dépendantes en fonction des variables indépendantes des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</figcaption></figure>
Avec imprévus – 30 minutes

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Figure 14 : Distributions des erreurs des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle</figcaption></figure>

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 15 : Graphiques des résidus de Student en fonction des valeurs prédites non-normalisées des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle</figcaption></figure>
Sans imprévus – 30 minutes

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

Avec imprévus – 30 minutes

<figure><img src="image_39.png" /></figure>
# ANNEXE G – SCRIPTS DU LOGICIEL SAHI

## Récupération des données de production solaire en Allemagne sur le site EEX.

```javascript
//URL http://www.eex-transparency.com/homepage/power/germany/production/usage/actual-solar-power-generation-/actual-solar-power-generation-table-
var $data = [];
var $mois;
var $jour = 31;
for (var $k=0; $k<20; $k++){
    _click(_ textbox(1));
    $mois = _beenText(_span("ui-date picker-month"));
    if ($mois=="January" || $mois=="March" || $mois=="May" || $mois=="July" || $mois=="August" || $mois=="October" || $mois=="December"){
        $jour = 31;
    } else if($mois=="February"){
        $jour = 28;
    }else {
        $jour =30;}
        for (var $j=0; $j < $jour ; $j++){
            _click(_ textbox(1));
            _click(_ link(486 + $j));
            _wait(10);
            if (_isVisible(_paragraph("There is no data reported.")) ==false) {
                for (var $i=0; $i<50; $i++) {
                    $data[$i] =
                        [ _getCellText(_cell(5*$i)), _getCellText(_cell(5*$i+1)), _getCellText(_cell(5*$i+2)), _getCellText(_cell(5*$i+3)), _getCellText(_cell(5*$i+4))]}
                    _click(_ link(474));
                    for (var $i=0; $i<46; $i++) {
                        $data[$i+50] =
                            [ _getCellText(_cell(5*$i)), _getCellText(_cell(5*$i+1)), _getCellText(_cell(5*$i+2)), _getCellText(_cell(5*$i+3)), _getCellText(_cell(5*$i+4))]}
                        _writeCSVFile($data, "data.csv", false); }
                    _click(_ textbox(1));
                    _click(_ span("Prev"));
                    _click(_ link(486)); }
```

## Récupération des données de production éolienne en Allemagne sur le site EEX.

```javascript
//URL http://www.eex-transparency.com/homepage/power/germany/production/usage/actual-solar-power-generation-/actual-solar-power-generation-table-
var $data = [];
var $mois;
var $jour = 31;
for (var $k=0; $k<20; $k++){
    _click(_ textbox(1));
```
```javascript
$mois = _getText(_span("ui-date picker-month"));
if ($mois=="January" || $mois=="March" || $mois=="May" || $mois=="July" || $mois=="August"
    || $mois=="October" || $mois=="December") {
    $jour = 31;
} else if($mois=="February") {
    $jour = 28;
} else {
    $jour =30;}
for (var $j=0; $j < $jour; $j++) {
    _click(_textbox(1));
    _click(_link(486 + $j));
    _wait(10);
    if (_isVisible(_paragraph("There is no data reported.")) ==false) {
        for (var $i=0; $i<50; $i++) {
            $data[$i] =
                [ _getCellText(_cell(5*$i)), _getCellText(_cell(5*$i+1)), _getCellText(_cell(5*$i+2)), _getCellText(_cell(5*$i+3)), _getCellText(_cell(5*$i+4)) ]
                _click(_link(474));
        for (var $i=0; $i<46; $i++) {
            $data[$i+50] =
                [ _getCellText(_cell(5*$i)), _getCellText(_cell(5*$i+1)), _getCellText(_cell(5*$i+2)), _getCellText(_cell(5*$i+3)), _getCellText(_cell(5*$i+4)) ]
                _writeCSVFile($data, "data.csv", false); }
            _click(_textbox(1));
            _click(_span("Prev"));
            _click(_link(486)); }
```

## Récupération des données de production détaillée en Allemagne sur le site EEX.

```javascript
//URL http://www.eex-transparency.com/homepage/power/germany/production/usage/actual-
production-of-generating-units-100-mw-/actual-production-of-generating-units-100-mw-table-
var $data = [];
var $mois;
var $jour = 31;
for (var $k=0; $k<20; $k++) {
    _click(_textbox(1));
    $mois = _getText(_span("ui-date picker-month"));
    if ($mois=="January" || $mois=="March" || $mois=="May" || $mois=="July" || $mois=="August"
        || $mois=="October" || $mois=="December") {
        $jour = 31;
    } else if($mois=="February") {
        $jour = 28;
    } else {
        $jour =30;}
    for (var $j=0; $j < $jour; $j++) {
        _click(_textbox(1));
        _click(_link(485 + $j));
```
```javascript
_wait(10);
if (_isVisible(_paragraph("There is no data reported.")) == false) {
  for (var $i = 0; $i < 24; $i++) {
    $data[$i] =
      [getCellText(_cell(12*$i)), _getCellText(_cell(12*$i+1)), _getCellText(_cell(12*$i+2)), _getCellText(_cell(12*$i+3)), _getCellText(_cell(12*$i+4)), _getCellText(_cell(12*$i+5)), _getCellText(_cell(12*$i+6)), _getCellText(_cell(12*$i+7)), _getCellText(_cell(12*$i+8)), _getCellText(_cell(12*$i+9)), _getCellText(_cell(12*$i+10)), _getCellText(_cell(12*$i+11))]
    _writeCSVFile($data, "data.csv", false); }
    click(_textbox(1));
    click(_span("Prev"));
    click(_link(485));
```

## Récupération des données de prix de l'électricité en France sur le site ENTSO-E.

```javascript
//UR https://transparency.entsoe.eu/transmission-
domain/r2/dayAheadPrices/show?name=&defaultValue=false&viewType=TABLE&areaType=B
ZN&atch=false&dateTime.timeTime=06.01.2015+00:00|CET|DAY&biddingZone.values=CTY|1
0YFR-RTE----C!BZN|10YFR-RTE------
C&dateTime.timezone=CET_CEST&dateTime.timezone_input=CET+(UTC+1)+/+CEST+(UTC
+2)
var $data = [];
for (var $j=0; $j<400; $j++) {
  for (var $i=0; $i<24; $i++) {
    $data[$i] = [getCellText(_textbox(1)), _getCellText(_cell(2*$i)), _getCellText(_span(5+$i))]
    _writeCSVFile($data, "data.csv", false);
    click(_div("date picker-arrow-right"));
```
# ANNEXE H – SCRIPTS VBA

## Recherche du minimum journalier de l'indicateur

Sub Optimisation_min()
Dim k As Long
'k indice des lignes de sheet
Dim min As Single
Dim i As Integer
Dim j As Integer
Dim col As Integer
col = 15
k = 2
i = 0
While Not IsEmpty(Sheets("Optimisation aACV 1 h").Cells(k, 1).Value)
    i = 0
    j = 0
    Range(Cells(k, col - 2), Cells(k + 47, col - 2)).Select
    min = Application.WorksheetFunction.min(Selection)
    While i < 48 And j = 0
        If Cells(k + i, col - 2).Value = min Then
            Cells(k + i, col).Value = 1
        j = 1
    End If
    i = i + 1
    Wend
    k = k + 48
    Wend
End Sub

## Recherche du maximum journalier de l'indicateur

Sub Optimisation_max()
Dim k As Long
'k indice des lignes de sheet
Dim min As Single
Dim i As Integer
Dim j As Integer
Dim col As Integer
col = 14
k = 2
i = 0
While Not IsEmpty(Sheets("Optimisation aACV 1 h").Cells(k, 1).Value)
    i = 0
    j = 0
    Range(Cells(k, col - 1), Cells(k + 47, col - 1)).Select
    min = Application.WorksheetFunction.max(Selection)
    While i < 48 And j = 0
        If Cells(k + i, col - 1).Value = min Then
Cells(k + i, col).Value = 1
j = 1
End If
i = i + 1
Wend
k = k + 48
Wend
End Sub
# ANNEXE I – ANNEXES DE L’ARTICLE

## Appendix A – Model for detailed electricity production in Germany

Detailed data for electricity generation with a real-time consideration in Germany are not available online. We carried out a model based on the following data:

* Solar, wind and total generation in real-time of the four German operators described Table 6;

* Annual statistics for each source²³;

* Distinctions between base-load generators and peaking plants described Table 7;

* Visual estimations of the minimum, the maximum, the mean of each source and the contribution of each peaking plant per month<fnref n="24" />.

<table><caption>Table 6: Data used per German operator</caption><thead><tr><td>Operator</td><td>URL link</td><td>Data used</td></tr></thead><tbody><tr><td>50 hertz</td><td>http://www.50hertz.com/en/Grid-Data</td><td>« Generation output » ; « Wind power » ; « Photovoltaics »</td></tr><tr><td>Amprion</td><td>http://www.amprion.net/en/grid-data</td><td>« Generation in the control area » ; « Wind power infeed » ; « Photovoltaic infeed »</td></tr><tr><td>TenneT</td><td>https://www.tennettso.de/site/en/Transparency/publications/network-figures/overview</td><td>« Load Curve » ; « Wind energy feed-in » ; « Photovoltaic energy feed-in »</td></tr><tr><td>Transnet BW</td><td>https://www.transnetbw.com/en/key-figures</td><td>« Load Curve » ; « Wind infeed » ; « Photovoltaic infeed »</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Table 7: Description of base-load and peaking power plants</caption><thead><tr><td>Base-load energy sources</td><td>Peaking energy sources</td></tr></thead><tbody><tr><td>Hydraulic, nuclear, biomass, waste, mineral oil products and lignite</td><td>Gas and hard coal</td></tr></tbody></table>

<footnote>23</footnote>

<footnote>https://www.destatis.de/EN/FactsFigures/EconomicSectors/Energy/Production/Tables/GrossElectricityProduction.html</footnote>

<footnote n="24">²⁴http://www.agora-energiewende.de/en/topics/-agothem-/Produkt/produkt/76/Agorameter/</footnote>
## Appendix B – Processes and contribution factors

The contribution factors are based on national reports of electricity generation, national reports of capacity installed, international reports or the processes “Market for electricity production, U” of each country derived from the database ecoInvent. For the transmission network of electricity, the processes “Market for transmission network, long-distance – GLO” and “Market for transmission network, electricity, high voltage – GLO” are used with the same factors encompassed in the ecoInvent database.

### France

<table><thead><tr><th>Technology</th><th>Factor</th><th>Process (ecol invent "Cut-off")</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Oil – Combustion turbine</strong></td><td>1</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Oil – cogeneration</strong></td><td>1</td><td>heat and power co-generation, diesel, 200kW electrical, SCR-NOx reduction, cut-off, S</td></tr><tr><td><strong>Oil – other</strong></td><td>1</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Gas – TAC</strong></td><td>1</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Gas – cogeneration</strong></td><td>1</td><td>heat and power co-generation, natural gas, conventional power plant, 100MW electrical, cut-off, S - GLO</td></tr><tr><td><strong>Gas – Combined cycle</strong></td><td>1</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td rowspan="2"><strong>Gas – other</strong></td><td>0.25</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>0.75</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Hydraulics – run-of-river</strong></td><td>1</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Hydraulics reservoir</strong></td><td>1</td><td>electricity production, hydro, reservoir, alpine region, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Hydraulics pumped storage</strong></td><td>1</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S - GLO</td></tr><tr><td><strong>Thermal – waste</strong></td><td>1</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, S - GLO</td></tr><tr><td><strong>Thermal – Biomass</strong></td><td>1</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Thermal – Biogas</strong></td><td>1</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td><strong>Coal</strong></td><td>1</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - FR</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 8: Contribution factors of processes per technology in France</caption><tr><td>Nuclear</td><td>1</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td rowspan="3">Wind</td><td>0.08</td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>0.9</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td>0.02</td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - FR</td></tr><tr><td rowspan="15">Solar</td><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, multi-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, multi-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, single-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp facade installation, single-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp flat-roof installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp flat-roof installation, single-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, a-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, a-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, CdTe, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, CIS, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, multi-Si, laminated, integrated, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, multi-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 3kWp slanted-roof installation, single-Si, panel, mounted, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.071</td><td>electricity production, photovoltaic, 570kWp open ground installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr></table>
<table><caption>Table 9: Contribution factors of technologies per source in France</caption><thead><tr><th>Source</th><th>Factor</th><th>Technology</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Oil</td><td>0.07</td><td>Oil - combustion turbine</td></tr><tr><td>0.70</td><td>Oil - cogeneration.</td></tr><tr><td>0.23</td><td>Oil - other</td></tr><tr><td rowspan="4">Gas</td><td>0.003</td><td>Gas - combustion turbine</td></tr><tr><td>0.60</td><td>Gas - cogeneration.</td></tr><tr><td>0.32</td><td>Gas - combined cycle</td></tr><tr><td>0.077</td><td>Gas - other</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulics</td><td>0.678</td><td>Hydraulics - run-of-river</td></tr><tr><td>0.244</td><td>Hydraulics - reservoir</td></tr><tr><td>0.078</td><td>Hydraulics - pumped storage</td></tr><tr><td rowspan="3">Thermal</td><td>0.566</td><td>Thermal - waste</td></tr><tr><td>0.214</td><td>Thermal - biomass</td></tr><tr><td>0.220</td><td>Thermal - biogas</td></tr><tr><td>Coal</td><td>1</td><td>Coal</td></tr><tr><td>Nuclear</td><td>1</td><td>Nuclear</td></tr><tr><td>Wind</td><td>1</td><td>Wind</td></tr><tr><td>Solar</td><td>1</td><td>Solar</td></tr></tbody></table>

## Great Britain

<table><thead><tr><th>Source</th><th>Factor</th><th>Process ecolnvent ("Cut-off")</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coal</td><td>1</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Nuclear</td><td>1</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="3">Combined cycle</td><td>0.992</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.006</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.002</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="4">Wind</td><td>0.09</td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.182</td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.25</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, offshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.478</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Hydraulics</td><td>1</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Fuel</td><td>1</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Gas</td><td>0.992</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - GB</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 10: Contribution factors of processes per technology in Great-Britain</caption><tr><td></td><td>0.006</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td></td><td>0.002</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td rowspan="2">Other</td><td>0.65</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>0.35</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - GB</td></tr><tr><td>Pumped storage</td><td>1</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S</td></tr></table>

<table><caption>Italy</caption><thead><tr><th>Source</th><th>Factor</th><th>Technology</th><th>Process (écolnvent V3.1 « Cut-off »)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Geothermal</td><td>1</td><td></td><td>electricity production, geothermal, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulics</td><td>0.245</td><td>Reservoir</td><td>electricity production, hydro, reservoir, alpine region, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.302</td><td>Pumped storage</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S</td></tr><tr><td>0.453</td><td>Run-of-river</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>Solar</td><td>1</td><td>Photovoltaic</td><td>electricity production, photovoltaic, 570kWp open ground installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td rowspan="3">Wind</td><td>0.343</td><td></td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.594</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.063</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td rowspan="6">Thermal</td><td>0.20</td><td>Coal</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.5725</td><td>Gas combustion turbine</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0215</td><td>Other gas</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0292</td><td>Oil</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0959</td><td>Other (solid)</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0199</td><td>Other (liquid)</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - IT</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 11: Contribution factors of processes per source in Italy</caption><tr><td>0.0099</td><td>Waste</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, U</td></tr><tr><td>0.0118</td><td>Biomass</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0211</td><td>Biogas</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - IT</td></tr><tr><td>0.0142</td><td>Bio liquid</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - IT</td></tr></table>

Belgium

<table><thead><tr><th>Source</th><th>Factor</th><th>Technology</th><th>Process (écolnvent "Cut-off")</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Oil</td><td>0.0968</td><td>Diesel</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.9032</td><td>Combustion turbine</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="3">Coal</td><td>0.0165</td><td>Pulverised gas</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.7464</td><td>Classic</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.2371</td><td>Turbo jet</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="5">Gas</td><td>0.0466</td><td>Blast furnace gas</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.7274</td><td>Combined cycle</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td>0.0593</td><td>Classic</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0454</td><td>Combustion turbine</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.1213</td><td>Cogeneration</td><td>heat and power co-generation, natural gas, combined cycle power plant, 400MW electrical, cut-off, S</td></tr><tr><td>Nuclear</td><td>1</td><td></td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>Hydraulics</td><td>1</td><td>Run-of-river</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="2">Wind</td><td>0.0991</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0300</td><td></td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - BE</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 12: Contribution factors of processes per source in Belgium</caption><tbody><tr><td></td><td>0.0290</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, offshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td></td><td>0.8418</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td rowspan="4">Other</td><td>0.5464</td><td>Biomass</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - BE</td></tr><tr><td>0.0292</td><td>Biogas -combined cycle</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td>0.3221</td><td>Waste</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, U</td></tr><tr><td>0.1022</td><td>Cogeneration</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - BE</td></tr></tbody></table>

Spain

<table><thead><tr><th>Source</th><th>Factor</th><th>Technology</th><th>Process (ecolnvent « Cut-off »)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Nuclear</td><td>0.85</td><td>Pressure water</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.15</td><td>Boiling water</td><td>electricity production, nuclear, boiling water reactor, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td rowspan="3">Coal</td><td>0.975</td><td>Classic</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.019</td><td>Coal gas</td><td>treatment of blast furnace gas, in power plant, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.006</td><td>Blast furnace gas</td><td>treatment of coal gas, in power plant, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>Oil</td><td>1</td><td>Combustion turbine</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>Gas</td><td>1</td><td>Combined cycle</td><td>electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW</td></tr><tr><td rowspan="3">Hydraulics</td><td>0.60</td><td>Run-of-river</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.30</td><td>Reservoir</td><td>electricity production, hydro, reservoir, non-alpine region, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.10</td><td>Pumped storage</td><td>electricity production, pumped storage modified, cut-off, S</td></tr><tr><td>Solar</td><td>1</td><td>Photovoltaic</td><td>electricity production, photovoltaic, 570kWp open ground installation, multi-Si, cut-off, S</td></tr><tr><td>Wind</td><td>0.015</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - ES</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 13: Contribution factors of processes per source in Spain</caption><tr><td></td><td>0.3774</td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td></td><td>0.6076</td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td rowspan="4">Other</td><td>0.018</td><td>Biogas</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.070</td><td>Biomass</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - ES</td></tr><tr><td>0.030</td><td>Waste</td><td>electricity, from municipal waste incineration to generic market for electricity, medium voltage, cut-off, U</td></tr><tr><td>0.800</td><td>Cogeneration</td><td>heat and power co-generation, natural gas, combined cycle power plant, 400MW electrical, cut-off, S</td></tr></table>

Germany

<table><thead><tr><th>Source</th><th>Factor</th><th>Technology</th><th>Process (ecolnvent « Cut-off »)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Base</td><td>0.426</td><td>Biomass</td><td>heat and power co-generation, wood chips, 6667 kW, state-of-the-art 2014, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.161</td><td>Hydraulics run-of-river</td><td>electricity production, hydro, run-of-river, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.032</td><td>Hydraulics reservoir</td><td>electricity production, hydro, reservoir, non-alpine region, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.056</td><td>Oil</td><td>electricity production, oil, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.060</td><td>Waste</td><td>heat and power co-generation, biogas, gas engine, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td rowspan="5">Wind</td><td>0.265</td><td>Other</td><td>electricity production, geothermal, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.087</td><td></td><td>electricity production, wind, &gt;3MW turbine, onshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.162</td><td></td><td>electricity production, wind, &lt;1MW turbine, onshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.748</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, onshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.002</td><td></td><td>electricity production, wind, 1-3MW turbine, offshore, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Solar</td><td>1</td><td>Photovoltaic</td><td>See French processes of solar</td></tr><tr><td rowspan="2">Nuclear</td><td>0.213</td><td>Boiling water</td><td>electricity production, nuclear, boiling water reactor, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>0.787</td><td>Pressure water</td><td>electricity production, nuclear, pressure water reactor, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Lignite</td><td>1</td><td>Classic</td><td>electricity production, lignite, cut-off, S - DE</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 14: Contribution factors of processes per source in Germany</caption><tr><td>Gas</td><td>1</td><td>Combustion turbine</td><td>electricity production, natural gas, at conventional power plant, cut-off, S - DE</td></tr><tr><td>Coal</td><td>1</td><td>Classic</td><td>electricity production, hard coal, cut-off, S - DE</td></tr></table>

<table><caption>Table 15: Losses and contribution factors of transmission processes</caption><thead><tr><th>Country</th><th>Market for transmission network, electricity, high voltage (km/kWh)</th><th>Market for transmission network, long-distance (km/kWh)</th><th>Losses factor</th></tr></thead><tbody><tr><td>France</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02574</td></tr><tr><td>Great Britain</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02886</td></tr><tr><td>Italy</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.0234</td></tr><tr><td>Spain</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02028</td></tr><tr><td>Belgium</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.01872</td></tr><tr><td>Germany</td><td>6.58E-09</td><td>3.17E-10</td><td>1.02067</td></tr></tbody></table>

## Appendix C – Multiple linear regressions

<table><caption>Table 16: Coefficients of regressions</caption><thead><tr><th></th><th>France</th><th>Great-Britain</th><th>Germany</th><th>Belgium</th><th>Italy</th><th>Spain</th></tr></thead><tbody><tr><td>A<sub>0</sub> (kg CO2 eq. / h)</td><td>-</td><td>-</td><td>-3,13E+06</td><td>-</td><td>-9,15E+05</td><td>3,93E+05</td></tr><tr><td>A<sub>consumption</sub> (kg CO2 eq. / MWh)</td><td>1,19E+07</td><td>5,69E+06</td><td></td><td>1,68E+05</td><td></td><td>4,18E+02</td></tr><tr><td>A<sub>generation</sub> (kg CO2 eq. / MWh)</td><td></td><td>8,16E+02</td><td>9,11E+02</td><td>2,34E+02</td><td>6,42E+02</td><td></td></tr><tr><td>A<sub>IRE generation</sub> (kg CO2 eq. / MWh)</td><td>-</td><td>-</td><td>-9,02E+02</td><td>-</td><td>-6,48E+02</td><td>-</td></tr><tr><td>A<sub>thermal installed</sub> capacity (kg CO2 eq. / h)</td><td>3,14E+07</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>