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**Titre:** Optimisation environnementale de la gestion des consommations électriques en temps réel

**Title:**

**Auteur:**
**Author:**

Alexandre Milovanoff

**Date:** 2016

**Type:** Mémoire ou thèse / Dissertation or Thesis

**Référence:**
**Citation:**

Milovanoff, A. (2016). Optimisation environnementale de la gestion des consommations électriques en temps réel [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/2156/

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

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**URL de PolyPublie:**
**PolyPublie URL:**

https://publications.polymtl.ca/2156/

**Directeurs de recherche:** Réjean Samson, Caroline Gaudreault, & Mohamed Cheriet
**Advisors:**

**Programme:** Génie chimique
**Program:**
UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL

OPTIMISATION ENVIRONNEMENTALE DE LA GESTION DES CONSOMMATIONS
ÉLECTRIQUES EN TEMPS RÉEL

ALEXANDRE MILOVANOFF

DÉPARTEMENT DE GÉNIE CHIMIQUE

ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL

MÉMOIRE PRÉSENTÉ EN VUE DE L'OBTENTION

DU DIPLÔME DE MAÎTRISE ÈS SCIENCES APPLIQUÉES

(GÉNIE CHIMIQUE)

JUIN 2016
UNIVERSITÉ DE MONTRÉAL

ÉCOLE POLYTECHNIQUE DE MONTRÉAL

Ce mémoire intitulé :

OPTIMISATION ENVIRONNEMENTALE DE LA GESTION DES CONSOMMATIONS
ÉLECTRIQUES EN TEMPS RÉEL

présenté par : MILOVANOFF Alexandre

en vue de l'obtention du diplôme de : Maîtrise ès sciences appliquées

a été dûment accepté par le jury d'examen constitué de :

M. LEGROS Robert, Ph. D., président

M. SAMSON Réjean, Ph. D., membre et directeur de recherche

Mme GAUDREAULT Caroline, Ph. D., membre et codirectrice de recherche

M. CHERIET Mohamed, Ph. D., membre et codirecteur de recherche

M. MARGNI Manuele, Doctorat., membre
REMERCIEMENTS

Je souhaite remercier Réjean Samson pour m'avoir permis d'intégrer le CIRAIG et pour son soutien tout au long de ma maîtrise, Thomas Dandres pour sa patience, sa gentillesse et ses conseils qui m'ont été d'une grande aide, Mohamed Cheriet pour son accueil chaleureux au sein du laboratoire Synchromédia et Caroline Gaudreault pour ses conseils aiguisés.

Je tiens également à remercier Julien Walzberg pour son aide et ses conseils, j'ai été très heureux de travailler à ses côtés. Merci aux membres du laboratoire Synchromédia de l'ETS qui ont pris le temps de répondre à nos interrogations. Merci à tous les membres du CIRAIG pour leur bonne humeur et à tous les étudiants avec lesquels je conserverai de très bons souvenirs. Merci au soutien financier du CRSNG sans qui rien n'aurait été possible et aux membres du jury d'avoir pris le temps d'évaluer mon travail.
RÉSUMÉ

La production d'électricité a été responsable en 2013 de 42,5 % des émissions de gaz à effet de
serre provenant des combustions d'énergies fossiles. Or, l'intégration d'une production moins
carbonée tournée vers l'utilisation des énergies renouvelables intermittentes telles que le solaire et
l'éolien demande une amélioration technique des réseaux électriques afin d'assurer stabilité,
sécurité et efficacité de la distribution. Une des solutions les plus prometteuses pour assurer cette
avancée repose sur l'utilisation des technologies d'information et de communication. À travers
l'augmentation de la communication et du contrôle aux différents points du réseau, le
consommateur devient acteur du marché d'électricité grâce à des programmes de gestion des
consommations. Ces programmes se basent sur des principes de réduction et de décalage des
consommations. Ils permettent d'augmenter la capacité d'adaptation du réseau en allégeant les
demandes lorsque le niveau de production est élevé. Cependant la performance environnementale
des programmes de gestion des consommations sur le court et le long terme reste à être démontrée.
En effet, les indicateurs utilisés pour décider du décalage des consommations sont très
majoritairement économiques et ne prennent pas en compte des aspects environnementaux.
L'analyse de cycle de vie (ACV) est une approche systémique qui évalue les impacts potentiels
d'un service sur toutes les phases de son cycle de vie. Appliquée à la consommation d'électricité,
l'ACV doit relever de nombreux défis comme celui de dissocier en temps réel les impacts de la
production de ceux de la consommation lesquels sont aussi liés aux importations et exportations.
D'autres défis concernent l'étude en temps réel des conséquences environnementales des
technologies affectées par des variations de consommations. L'objectif de ce mémoire est de
développer des indicateurs environnementaux utilisant l'approche cycle de vie qui permettent
l'optimisation des consommations énergétiques et l'évaluation environnementale des programmes
de gestion des consommations. L'étude de cas de ce mémoire est la France entre 2012 et 2015.

Les indicateurs développés reposent sur deux approches d'analyse de cycle de vie des
consommations électriques. 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 principaux exportateurs à la 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, les émissions moyennes de l'énergie consommée en France
ont été 21,8 % plus émettrices de GES que les émissions moyennes de l'énergie produite en France. 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 solutions des stratégies de gestion des consommations utilisant les indicateurs de l'approche attributionnelle réduisent les impacts environnementaux des consommations flexibles jusqu'à 38,5 % pour la catégorie changement climatique. De plus, les indicateurs basés sur les émissions de GES et les impacts sur la santé humaine offrent les solutions avec les meilleurs compromis d'optimisation sur les autres catégories d'impacts. Finalement, les solutions visant la réduction du prix de l'électricité achetée ne sont que 11 % du temps les mêmes que celles visant la réduction de l'empreinte carbone des consommations. Ainsi, l'optimisation environnementale va à l'encontre d'une optimisation économique de l'électricité consommée. Incorporer le prix carbone, qui représente le coût d'1 kg de CO2, au prix d'achat de l'électricité permet d'améliorer l'efficacité environnementale sur la catégorie changement climatique des solutions économiques.

La deuxième approche d'analyse de cycle de vie utilisée dans cette étude est appelée conséquentielle. Elle étudie les conséquences environnementales de consommations supplémentaires sur le réseau électrique. L'approche est développée dynamiquement en étudiant les technologies affectées à très court terme par des variations de consommations. Deux modèles sont développés à partir de données globales. Le premier considère que l'ensemble des technologies de production contrôlables par l'opérateur du réseau sont les conséquences des variations des consommations. Le deuxième modèle suppose que certaines technologies de production 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 sa production aux variations des consommations. Les programmes de gestion des consommations utilisant les indicateurs de l'approche conséquentielle permettent de réduire jusqu'à 98 % des émissions de GES associées aux technologies affectées par des consommations. Cependant, les deux modèles utilisant l'approche conséquentielle offrent des solutions différentes. Ceci montre que l'utilisation de l'approche conséquentielle dynamique au niveau global souffre d'un manque de considération des conséquences technologiques locales des consommations. Pour devenir performantes écologiquement, les stratégies de gestion des consommations doivent travailler avec les opérateurs des réseaux et intégrer les conséquences économiques et environnementales des stratégies sur le long terme.
Ce travail met en exergue les rôles 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.
ABSTRACT

Smart technologies such as smart metering provide new alternatives to mitigate the impacts of electricity generation. For instance, demand-side management (DSM) programs enhance the integration of intermittent renewable energy sources through changes in consumption patterns. However, changes are led by economic incentives and environmental benefits are not maximized. Life cycle assessment (LCA) is a standardized methodology that aims to assess the environmental impacts of a product or a service over its entire life cycle. The primary objective of our project is to develop environmental indicators to assess the environmental benefits of DSM programs and to provide new alternatives of changes in consumption patterns. Two distinct approaches were used in order to develop the indicators. The first one, called attributional, aimed to assess the potential impacts of real-time electricity use in France including generation, imports and exports with a life cycle approach. The second approach, called consequential, aimed to assess the environmental consequences of electricity use through changes in the technologies producing the energy. Then, based on both approaches, we evaluated the environmental performances of simple DSM strategies using environmental and economic indicators based on historic and day-ahead data.

The real-time LCA of electricity generation in France, Germany, Great Britain, Italy, Belgium and Spain were conducted every 30 minutes between 2012 and 2014 in order to compute in France the real-time LCA of electricity consumption considering imports and exports. We found that the use of French generation impact factors compared to the use of French consumption impact factors underestimated on average by 21.8 %, 3.6 %, 4.3 % and 1.7 % the impacts of electricity consumption on the four environmental indicators: Climate Change, Human Health, Ecosystem Quality and Resources respectively. A use of 1 kWh was optimized every day between 2012 and 2014 based on the four environmental indicators previously developed and the price of the electricity. Each optimum scenario minimized every day the impacts or the price of the electricity use. We compared the five optimum scenarios with the help of the five indicators to five worst case scenarios. Each worst case scenario depicted the maximum of impacts or price achievable every day. The environmental indicator Climate Change had the widest range of mitigation compared to the worst case scenario, i.e. up to 38.5 %. If each environmental indicator was considered equally important, the optimizations based on the Climate Change and Human Health indicators offered the most effective solutions on all the environmental indicators. In addition, the optimization based on the price of the electricity was compared to the environmental optimization based on the Climate
Change indicator. The environmental optimization cost 1.4 € per kg CO₂ eq. saved for a mitigation of 12 % of greenhouse gases (GHG) emissions compared to the economic optimization. If a carbon price of 100€ per tonne of CO₂ was applied, the new economic optimization would cost 0.04 € per kg CO₂ eq. saved for a mitigation of 2.5 % of the GHG emissions compared to the previous economic optimization. Finally, a day-ahead optimization model was developed based on forecasts of European generation factors. Despite uncertainties related to electricity generation and consumption, we achieved a mitigation of 27 % of GHG emissions compared to the worst case scenario with the use of a realistic optimization model a day-ahead.

For the consequential approach, two different models were used in order to define the dynamic technologies affected by the consumption from global data. The first one considered that all the controllable technologies, i.e. all the technologies except those from intermittent sources, were affected by the consumption and the second considered that only the controllable technologies which fluctuated in the same direction than the global consumption were affected by the consumption. Between 2012 and 2014, in France, Italy and Spain, hydroelectric plants were the main affected technologies for the two models. The DSM programs based on the indicators using the consequential approach reduced up to 98 % the GHG emissions of the technologies affected by the consumption. However, the two models had different optimal solutions. Hence, the assumptions made on the global data affected the results of the model. The consequential approach suffered from a lack of local considerations. To become environmentally efficient, DMS programs need to work with system operators of electrical network in order to assess the real local consequences of changes in use patterns.
TABLE DES MATIÈRES

<table><tr><td>REMERCIEMENTS</td><td>III</td></tr><tr><td>RÉSUMÉ</td><td>IV</td></tr><tr><td>ABSTRACT</td><td>VII</td></tr><tr><td>TABLE DES MATIÈRES</td><td>IX</td></tr><tr><td>LISTE DES TABLEAUX</td><td>XII</td></tr><tr><td>LISTE DES FIGURES</td><td>XV</td></tr><tr><td>LISTE DES ÉQUATIONS</td><td>XVII</td></tr><tr><td>LISTE DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS</td><td>XIX</td></tr><tr><td>LISTE DES ANNEXES</td><td>XX</td></tr><tr><td>CHAPITRE 1 INTRODUCTION</td><td>1</td></tr><tr><td>CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1 L'électricité</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1.1 Les réseaux électriques</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1.2 Les marchés de l'électricité</td><td>7</td></tr><tr><td>2.2 Consommation intelligente</td><td>10</td></tr><tr><td>2.2.1 TIC</td><td>10</td></tr><tr><td>2.2.2 Intelligence des services</td><td>12</td></tr><tr><td>2.2.3 Gestion des consommations</td><td>14</td></tr><tr><td>2.3 Évaluation environnementale</td><td>21</td></tr><tr><td>2.3.1 ACV</td><td>21</td></tr><tr><td>2.3.2 Impacts de la production et de la consommation d'électricité</td><td>23</td></tr><tr><td>2.4 Résumé de la problématique</td><td>29</td></tr><tr><td>CHAPITRE 3 OBJECTIFS ET MÉTHODOLOGIE</td><td>31</td></tr></table>
<table><tbody><tr><td>3.1</td><td>Objectifs général et secondaires</td><td>31</td></tr><tr><td>3.1.1</td><td>Objectif général</td><td>31</td></tr><tr><td>3.1.2</td><td>Objectifs secondaires</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Méthodologie</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2.1</td><td>Résumé de la méthodologie</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2.2</td><td>Descriptif de l'étude de cas</td><td>32</td></tr><tr><td>3.2.3</td><td>Analyse des impacts des consommations électriques à chaque instant</td><td>32</td></tr><tr><td>3.2.4</td><td>Analyse dynamique des impacts des consommations électriques prospectives</td><td>45</td></tr><tr><td>3.2.5</td><td>Stratégies de gestion des consommations électriques pour un bâtiment intelligent</td><td>51</td></tr><tr><td>CHAPITRE 4</td><td>ARTICLE 1: OPTIMIZATION OF ENERGY CONSUMPTION IN SMART HOMES: A LIFE-CYCLE ASSESSMENT BASED DEMAND-SIDE MANAGEMENT PROGRAM</td><td>55</td></tr><tr><td>4.1.1</td><td>Abstract</td><td>55</td></tr><tr><td>4.1.2</td><td>Introduction</td><td>56</td></tr><tr><td>4.1.3</td><td>Method</td><td>58</td></tr><tr><td>4.1.4</td><td>Results</td><td>65</td></tr><tr><td>4.1.5</td><td>Discussion</td><td>73</td></tr><tr><td>4.1.6</td><td>Conclusion</td><td>75</td></tr><tr><td>4.1.7</td><td>Acknowledgement</td><td>76</td></tr><tr><td>4.1.8</td><td>References</td><td>76</td></tr><tr><td>CHAPITRE 5</td><td>RÉSULTATS COMPLÉMENTAIRES</td><td>80</td></tr><tr><td>5.1.1</td><td>Conséquences environnementales des consommations électriques</td><td>80</td></tr><tr><td>5.1.2</td><td>Prévisions des coefficients des approches attributionnelle et conséquentielle</td><td>87</td></tr><tr><td>5.1.3</td><td>Optimisation des consommations énergétiques</td><td>91</td></tr><tr><td>CHAPITRE 6</td><td>DISCUSSION GÉNÉRALE</td><td>98</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>6.1</td><td>Technologies affectées</td><td>98</td></tr><tr><td>6.1.1</td><td>Importations et exportations</td><td>98</td></tr><tr><td>6.1.2</td><td>Technologies contrôlables et non contrôlables</td><td>99</td></tr><tr><td>6.1.3</td><td>Agrégations technologique et spatiale</td><td>100</td></tr><tr><td>6.1.4</td><td>Amélioration de l'identification des technologies affectées en ACV</td><td>101</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Optimisation des consommations énergétiques : Intérêts et défis des approches</td><td>102</td></tr><tr><td>6.3</td><td>ACV conséquentielle à court et long terme</td><td>104</td></tr><tr><td>6.4</td><td>Incertitudes de l'évaluation environnementale</td><td>105</td></tr><tr><td>6.5</td><td>Approche attributionnelle des consommations électriques</td><td>105</td></tr><tr><td>6.6</td><td>Limites des modèles de prévisions</td><td>106</td></tr><tr><td>6.7</td><td>Temps de retour environnemental des TIC</td><td>106</td></tr><tr><td>CHAPITRE 7</td><td>CONTRIBUTIONS ET CONCLUSIONS</td><td>108</td></tr><tr><td>7.1</td><td>Contributions</td><td>108</td></tr><tr><td>7.2</td><td>Conclusions</td><td>108</td></tr><tr><td>BIBLIOGRAPHIE</td><td></td><td>111</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td></td><td>117</td></tr></table>
LISTE DES TABLEAUX

<table><tr><td>Tableau 1 : Données de production d'électricité</td><td>35</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Sources des données pour la production d'électricité en Allemagne</td><td>39</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Facteurs d'extrapolations par année par gestionnaire du réseau en Allemagne</td><td>39</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Sources des facteurs de contributions technologiques par pays</td><td>40</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Contributions des différentes sources des technologies imprévues pour 1 heure et 30 minutes entre 2012 et 2014</td><td>84</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Régressions multilinéaires des taux d'émissions de production</td><td>88</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Résultats des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</td><td>88</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Régressions multilinéaires des émissions des technologies affectées</td><td>90</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Résultats des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle</td><td>90</td></tr><tr><td>Tableau 10 : Optimisation des consommations énergétiques pour la catégorie changements climatiques utilisant l'approche conséquentielle</td><td>91</td></tr><tr><td>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</td><td>92</td></tr><tr><td>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</td><td>92</td></tr><tr><td>Tableau 13 : Correspondances des solutions optimales des différentes catégories orientées dommages pour le modèle sans imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes</td><td>93</td></tr><tr><td>Tableau 14 : Correspondances des solutions optimales des différentes catégories orientées dommages pour le modèle avec imprévus avec un horizon de temps de 30 minutes</td><td>93</td></tr><tr><td>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</td><td>94</td></tr></table>
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..................................................................................94

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..................................................................................................................96

Tableau 18 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie changements climatiques pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure..................................................96

Tableau 19 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie santé humaine pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure ..................................................................................96

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..................................................96

Tableau 21 : Résultats des différents scénarii optimaux de la catégorie ressources pour les deux approches d'ACV pour des consommations de 1 heure ..................................................................................96

Tableau 22 : Détails des technologies de production d'électricité par source d'énergie en France ..................................................................................................................117

Tableau 23 : Moyennes et minimums des technologies de production de base entre janvier 2012 et décembre 2014 en Allemagne..................................................................................................................118

Tableau 24 : Minimums et contributions des technologies de pointes en Allemagne entre janvier 2012 et décembre 2014 ..................................................................................................................119

Tableau 25 : Résultats de la production d'électricité du modèle de 2012 à 2014..................................................120

Tableau 26 : Statistiques réelles de la production d'électricité par source en Allemagne..................................................120

Tableau 27 : Facteurs de contribution pour les technologies des données primaires françaises..................................................121

Tableau 28 : Facteurs de contribution des technologies aux sources d'énergie en France..................................................122

Tableau 29 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux types de production en Grande-Bretagne ..................................................................................................................123
Tableau 30 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en
Italie..................................................................................................................................................124

Tableau 31 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en
Belgique ....................................................................................................................................125

Tableau 32 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en
Espagne ........................................................................................................................................126

Tableau 33 : Facteurs de contribution des technologies et des processus aux sources d'énergie en
Allemagne ....................................................................................................................................127

Tableau 34 : Facteurs de transmission et de pertes pour les pays à l'étude..................128

Tableau 35 : Résultats des paramètres des régressions multilinéaires pour l'approche
attributionnelle ................................................................................................................131

Tableau 36 : Résultats des paramètres des régressions multilinéaires pour l'approche
conséquentielle ................................................................................................................136
LISTE DES FIGURES

<table><tr><td>Figure 1 : Frontière des échanges</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 2 : Réseau électrique allemand</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 3 : Journée moyenne des technologies affectées sur 30 minutes en absence d'imprévus en France entre 2012 et 2014</td><td>80</td></tr><tr><td>Figure 4 : Moyennes mensuelles des technologies affectées sur 30 minutes en absence d'imprévus en France entre 2012 et 2014</td><td>81</td></tr><tr><td>Figure 5 : Comparaison des moyennes des technologies affectées en absence d'imprévus pour 1 heure et 30 minutes entre 2012 et 2014 en France</td><td>82</td></tr><tr><td>Figure 6 : Journée moyenne des technologies affectées sur 30 minutes avec imprévus en France entre 2012 et 2014</td><td>83</td></tr><tr><td>Figure 7 : Comparaison des moyennes des technologies affectées avec imprévus pour 1 heure et 30 minutes entre 2012 et 2014 en France</td><td>84</td></tr><tr><td>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</td><td>86</td></tr><tr><td>Figure 9 : Moyennes des contributions des technologies affectées en Europe avec le modèle sans imprévus sur 1 heure entre 2012 et 2015</td><td>101</td></tr><tr><td>Figure 10 : Graphiques des variables dépendantes en fonction des variables indépendantes des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</td><td>132</td></tr><tr><td>Figure 11 : Distributions des erreurs des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</td><td>134</td></tr><tr><td>Figure 12 : Graphiques des résidus de Student en fonction des valeurs prédites non-normalisées des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</td><td>135</td></tr><tr><td>Figure 13 : Graphiques des variables dépendantes en fonction des variables indépendantes des régressions multilinéaires pour l'approche attributionnelle</td><td>136</td></tr><tr><td>Figure 14 : Distributions des erreurs des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle</td><td>137</td></tr></table>
Figure 15 : Graphiques des résidus de Student en fonction des valeurs prédites non-normalisées des régressions multilinéaires pour l'approche conséquentielle ....................................137
LISTE DES ÉQUATIONS

Équation 1 : Équation d'équilibre d'un réseau électrique à l'instant « t ». 33

Équation 2 : Impacts de la catégorie orientée dommages « I » de la production d'électricité du pays « i » en « t ». 42

Équation 3 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de la production et de la distribution d'électricité du pays « i » en « t ». 42

Équation 4 : Coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de production du pays « i » en « t ». 43

Équation 5 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » associés aux importations en France du pays « i » en « t ». 44

Équation 6 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des importations en France en « t ». 44

Équation 7 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des exports en France en « t ». 44

Équation 8 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des consommations en France en « t ». 45

Équation 9 : Coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de consommation de la France en « t ». 45

Équation 10 : Variations entre « t » et « t + h » des consommations (VCt, h) et de la production (VPt, h). 46

Équation 11 : Coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des technologies affectées sans imprévus par les consommations prospectives entre « t » et « t + h ». 50

Équation 12 : Coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des technologies affectées avec imprévus par les consommations prospectives entre « t » et « t + h ». 50

Équation 13 : Coefficient de détermination 54

Équation 14 : Régression multilinéaire des taux d'émissions de production à l'instant « t » en France. 88
Équation 15 : Régression multilinéaire à « n » variables indépendantes. ....................................129
LISTE DES SIGLES ET ABRÉVIATIONS

ACV Analyse de cycle de vie

ACV - A Analyse de cycle de vie attributionnelle

ACV - C Analyse de cycle de vie conséquentielle

AIE Agence internationale de l'énergie

DLC Direct load control

DR Demand-response

DSM Demand-side management

ERI Énergie renouvelable intermittente

GES Gaz à effet de serre

GHG Greenhouse gas

ICT Information and communication technology

IRE Intermittent renewable energy

ISO International Organization for Standardization

LCA Life cycle assessment

OCDE Organisation de Coopération et de Développement Économiques

RTP Real time pricing

TIC Technologie d'information et de communication

TOU Time of Use

US United States
LISTE DES ANNEXES

<table><tr><td>Annexe A – Technologies de production d'électricité en France</td><td>117</td></tr><tr><td>Annexe B – Modèle de production détaillée d'électricité en Allemagne</td><td>118</td></tr><tr><td>Annexe C – Processus et facteurs de contribution</td><td>121</td></tr><tr><td>Annexe D – Pertes et facteurs des processus de transmission</td><td>128</td></tr><tr><td>Annexe E – Cadre théorique des Régressions multilinéaires</td><td>129</td></tr><tr><td>Annexe F – Résultats des Régressions multilinéaires</td><td>131</td></tr><tr><td>Annexe G – Scripts du logiciel Sahi</td><td>139</td></tr><tr><td>Annexe H – Scripts VBA</td><td>142</td></tr><tr><td>Annexe I – Annexes de l'article</td><td>144</td></tr></table>
# CHAPITRE 1 INTRODUCTION

La nouvelle résidence universitaire de l'Ecole de Technologie Supérieure (ETS) à Montréal est un exemple de technologies de l'information et de la communication (TIC) appliquées à un bâtiment intelligent. Les bâtiments sont automatisés et connectés à un réseau intelligent. Cette nouvelle manière de vivre a une influence directe sur notre confort mais la considération environnementale doit être présente si l'on veut arrêter l'augmentation incessante de notre empreinte écologique. En effet, depuis le milieu du 20ème siècle, les émissions de gaz à effet de serre (GES) anthropiques n'ont de cesse d'augmenter. Or, la terre n'a pas la capacité d'absorber toutes ces émissions et de plus en plus d'organismes comme le groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) alertent d'un changement climatique mondial.

Le secteur énergétique est un des premiers responsables des émissions de GES. Au centre des activités humaines, ce secteur doit trouver les solutions pour créer une transition et proposer une énergie basée sur des sources renouvelables et moins problématiques pour l'environnement. La génération d'électricité a trouvé son nouveau crédo, la conversion non carbonée provenant du vent et du soleil. Or ces sources non-traditionnelles amènent à repenser les réseaux électriques à cause d'une intermittence et d'un manque de contrôle qui mettent à mal la flexibilité nécessaire pour assurer une distribution stable et sécuritaire de l'électricité.

Les TIC proposent des solutions pour améliorer la flexibilité des réseaux à travers le développement de l'intelligence des systèmes. Avec une meilleure connaissance du réseau et une communication renforcée, les consommateurs peuvent intégrer le marché de l'électricité et proposer une nouvelle forme d'adaptation à travers la gestion des consommations. Mais ces technologies demandent d'importantes infrastructures décentralisées qui possèdent de nombreux impacts sur l'environnement autres que les émissions de GES. L'analyse de cycle de vie (ACV) offre une méthodologie normée qui permet la quantification de plusieurs impacts environnementaux sur les différentes phases du cycle de vie d'un produit ou d'un service. Cependant, l'ACV doit s'armer et innover pour intégrer les enjeux liés aux TIC et à la production d'électricité afin d'offrir les meilleures décisions dans le contexte de villes intelligentes.
# CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE

Les questions principales que cette revue de littérature aborde sont : qu'est-ce qu'un réseau électrique ? Pourquoi l'intégration des énergies renouvelables pose problème ? Quelles sont les solutions proposées par les TIC ainsi que les problèmes environnementaux qui en découlent ? Et finalement quels sont les enjeux méthodologiques pour que l'ACV devienne le médiateur de ces solutions ?

## 2.1 L'électricité

En 1882, lorsque Thomas Edison met en service la première centrale électrique de l'Edison Electric Illuminating Company [1], il fournit pour le première fois du courant électrique continu aux bureaux du New York Times afin d'alimenter le premier consommateur d'électricité de l'histoire, la lampe à incandescence [2]. Depuis, inventeurs, ingénieurs, gestionnaires et entrepreneurs ont travaillé sur l'électricité sans relâche. Reposant initialement sur des systèmes isolés, composés de centrales indépendantes et d'un réseau local et limité, ces systèmes se sont développés jusqu'à obtenir leur propre marché. L'objectif d'un réseau électrique est de produire, transporter puis distribuer l'électricité aux consommateurs [1].

### 2.1.1 Les réseaux électriques

#### 2.1.1.1 Génération d'électricité

La génération d'électricité est au cœur du système électrique et se base sur un principe de conversion. Ainsi, l'électricité est un vecteur d'énergie et permet le transport de l'énergie entre deux lieux. Le système recevant cette énergie produit un mouvement, de la lumière ou de la chaleur. Il existe plusieurs sources d'énergie primaire sur terre comme le vent, le soleil et les ressources naturelles (biomasse, méthane, énergies fossiles). En 2013, selon l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE) [3], 67,2 % de la production d'électricité mondiale provient de centrales thermiques utilisant des combustibles fossiles tels que du gaz naturel, du pétrole ou du charbon. Les centrales hydrauliques ont généré 16,3 % de l'électricité, et les centrales nucléaires 12,8 %. De plus, la production d'électricité correspond à 42 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) des combustions des énergies fossiles [4].
### 2.1.1.2 Objectifs et contraintes des réseaux

A chaque instant, la puissance fournie par la production est semblable à celle de la consommation, en comprenant les pertes sur le réseau de distribution. L'objectif principal de la distribution de l'électricité est de répondre à la demande sur l'ensemble du réseau en minimisant le coût d'opération. Chaque centrale de génération d'électricité possède deux coûts ; le coût fixe qui est indépendant du niveau de production et le coût variable. Les coûts fixes sont associés au coût du capital des infrastructures. Le coût variable représente le coût de fonctionnement et de maintenance de l'unité de génération et est lié à la complexité de l'opération de la centrale et à sa consommation de ressources primaires [5]. Par exemple, les centrales nucléaires ont de forts coûts d'infrastructures mais de plus faibles coûts d'opérations tandis que les centrales au gaz naturel ont des faibles coûts d'infrastructures et de forts coûts d'opérations. Comme les différentes centrales possèdent des coûts fixe et variable différents, une répartition idéale économique se base sur un ordre de mérite économique de la génération. Idéalement, les centrales produisant avec un coût variable bas sont allumées en premiers puis l'ordre d'allumage suit le prix de l'opération [5].

Cependant les opérations des réseaux électriques sont soumises à des contraintes importantes qui limitent les solutions optimales. La minimisation du coût de la génération doit se faire en maximisant la sécurité et la stabilité des réseaux [6]. Les contraintes principales des réseaux sont la bonne répartition de la charge, c'est-à-dire que chaque nœud du réseau possède l'équilibre entre consommation et production, et les contraintes de génération et de transmission. Chaque centrale possède une puissance maximale et un temps de réponse spécifique caractérisant sa faculté à adapter son niveau de production. De plus, l'optimisation économique implique souvent une puissance minimale à respecter qui est liée au coût de démarrage ou de fermeture du réacteur [1]. Par exemple, l'opérateur d'une turbine hydraulique peut ajuster sa production en quelques minutes sans frais, ce qui n'est pas le cas pour des réacteurs nucléaires ou certaines centrales thermiques qui mettent plus de temps à s'ajuster et possèdent de forts coûts de démarrage. Certaines centrales ne sont donc jamais éteintes, même si leur production coûte plus cher que d'autres qui ne fonctionnent pas, pour éviter les surcoûts associés au redémarrage. Les contraintes de transport et de distribution sont liées aux limites des flux de charge des lignes de transmission. De plus, en cas d'imprévus, des marges de sécurité se rajoutent aux contraintes simples de surcharge des lignes de transmission. Dans le cadre d'un système traditionnel centralisé, ces contraintes influencent grandement la répartition économique et empêchent une réduction optimale du coût. Finalement,
toutes les sources d'électricité ne sont pas contrôlables et certaines centrales, plus particulièrement celles basées sur des énergies renouvelables intermittentes peuvent être gérées comme des charges de consommations négatives [7].

### 2.1.1.3 Stabilité et sécurité des réseaux

La grande majorité des réseaux fonctionnent en courant alternatif avec une fréquence fixe en haute tension pour limiter les pertes de transmission. Ainsi, pour assurer l'équilibre du réseau à chaque instant, un contrôle de la fréquence de charge est nécessaire. En effet, des changements fréquents de la demande ou des problèmes impliquant l'arrêt de générateurs font varier la fréquence sur le réseau entier. Cependant, la marge de tolérance de fréquence du courant sur le réseau électrique est limitée [1]. Il faut donc adapter rapidement la production en réponse à un changement de la demande et plusieurs solutions sont utilisées. La première, le contrôle primaire de la fréquence, consiste en l'utilisation d'une ou plusieurs turbines de faible capacité à réponses rapides qui suivent les variations des charges. Cette solution limite la dégradation de la fréquence mais ne permet pas de restaurer la fréquence nominale à cause d'une capacité d'adaptation trop faible. Le contrôle secondaire est appliqué par des turbines possédant de plus grandes capacités afin de réajuster la fréquence. Les différents générateurs qui adaptent la fréquence sont appelés réserves tournantes. On peut classer ces générateurs en plusieurs catégories, en fonction de leur capacité de variation : les réserves de type 10-secondes, 60-secondes, 10-minutes et 30-minutes [1]. Pour assurer une marge de sécurité de la production, la somme des générateurs de réserves doit être supérieure à une certaine valeur, souvent définie comme 10 % de la demande du système ou de la capacité du plus gros générateur en fonctionnement [1, 6].

### 2.1.1.4 Organisation de la génération

À travers le monde, la génération la plus courante d'électricité se fait grâce à d'importantes centrales de production. Cette organisation nécessitent d'importants investissements afin d'établir la transmission et la distribution à des régions éloignées mais a permis pendant des décennies aux fournisseurs d'électricité d'effectuer de fortes économies d'échelle [8]. Cependant, pour Bouffard et al. [9] ce système de production centralisé est très vulnérable. Par exemple, en cas d'attaque terroriste ou de désastres naturels, l'offre d'électricité à une grande partie de la population peut être coupée. De plus, la génération centralisée est très majoritairement basée sur une ressource primaire
(comme de l'uranium, du charbon, du gaz ou du pétrole) et dépend donc de la stabilité géopolitique des zones d'où proviennent ces ressources.

De plus en plus de systèmes décentralisés se développent et proposent une alternative à la production d'électricité centralisée. Ces systèmes se présentent sous plusieurs formes, comme des générateurs traditionnels avec une capacité moins importantes ou des générateurs non-traditionnels telles que les productions basées sur les énergies renouvelables ou les cellules de stockages [10]. L'intérêt d'augmenter l'intégration des générateurs décentralisés dans les réseaux est multiple. Tout d'abord, ils permettent un accès facile à l'électricité aux régions les plus éloignées des centres de production conventionnels tout en limitant les lignes de transmissions. De plus, grâce à leur taille compacte, ils peuvent être installés rapidement. Les générateurs décentralisés conviennent à plusieurs utilités : la production de base, la production d'urgence, la production de pointe ou la production évènementielle [10]. Les micro-turbines, plus particulièrement, permettent d'améliorer la sécurité et la fiabilité du réseau en adaptant rapidement la production mais reposent sur les mêmes technologies que les centrales traditionnelles et donc les mêmes impacts environnementaux et dépendances.

Ces dernières années, le développement de la production à partir d'énergie renouvelable intermittente est la raison principale du développement des générateurs décentralisés non-traditionnels [11]. Ces générateurs offrent une production sans émissions pendant la phase d'utilisation et non dépendante d'une ressource fossile. Grâce aux effets combinés de certaines baisses des consommations sur des marchés des pays membres de l'Organisation de Coopération et de Développement Économiques (OCDE), de la baisse des prix des technologies de production à partir d'énergie intermittente et de la mise en place de la bourse carbone, une révision des investissements dans les différentes sources d'énergies est peu à peu en train de s'opérer [10]. Celle-ci mène vers une intégration toujours plus importante des sources d'énergies renouvelables intermittentes telles que l'éolien ou le solaire.

### 2.1.1.5 Énergies intermittentes

Entre 2000 et 2006, 74 000 MW de turbines éoliennes ont été installées à travers le monde [12]. Cependant la génération basée sur les énergies renouvelables intermittentes génère de nouveaux problèmes dans les réseaux.
Premièrement, les sources d'énergies renouvelables intermittentes possèdent une grande variabilité. Par exemple, les turbines éoliennes varient peu en quelques secondes (0,1 % en 1 seconde), mais considérablement en quelques minutes voire quelques heures (jusqu'à 3 % en 10 minutes et 10 % en 1 heure) [13]. Pour le solaire, cette variabilité peut être encore plus importante, de l'ordre de 30 % en une heure [14]. Le problème est que cette variabilité n'est pas contrôlée ni contrôlable et dépend de paramètres extérieurs météorologiques [10, 12, 15]. Ainsi, l'utilisation de ces sources d'énergies affecte l'inertie de réponse du système et diminue la capacité de stabilisation du réseau [15]. Augmenter l'intégration de production à partir des énergies renouvelables intermittentes rajoute de l'incertitude dans les opérations des systèmes énergétiques et requiert des améliorations du réseau, telles que l'augmentation des dispositifs de contrôle et de la capacité de transmission, ainsi que le perfectionnement des modèles de prévisions ou l'ajout de certains types de production d'électricité contrôlable [12, 16]. Plus la contribution des énergies intermittentes augmente dans le réseau, plus la capacité nécessaire pour pallier les fluctuations engendrées par la demande augmente [10]. Une étude du système électrique irlandais a montré qu'une limite maximale de 60 % de la charge nette de production par énergie intermittente existe en Irlande pour assurer la sécurité et la stabilité du réseau [17]. Cette limite est difficile à établir et dépend pour chaque réseau des capacités d'adaptation de la production et des interconnexions avec les pays voisins [17]. De plus, Finn et al. [7] ont analysé plusieurs scénarios d'intégration d'énergie éolienne et montrent que des coupures des turbines éoliennes sont nécessaires à certains moments de l'année alors que la production annuelle à partir de cette source ne représente pas plus de 30 % de la production du réseau. En effet, la quantité de vent à un instant donné peut amener la production d'énergie éolienne à dépasser la quantité nécessaire sur le réseau à cause d'un manque d'adaptation. Ainsi il faut augmenter la flexibilité du réseau pour améliorer l'intégration des énergies renouvelables intermittentes. Sans cette flexibilité, augmenter les capacités de production de ces énergies ne permet pas de remplacer au même taux les capacités installées des énergies conventionnelles.

Du point de vue économique, trois propriétés techniques de la production par énergie renouvelable intermittente affectent leur intégration. Tout d'abord, comme l'électricité est un bien ayant une temporalité économique hétérogène, son coût de production varie au fil du temps en fonction de la demande. Or, les énergies intermittentes ne sont pas corrélées avec la demande, ce qui affecte positivement ou négativement le prix de vente de l'électricité générée. De plus, les incertitudes
liées aux prévisions des niveaux de générations des énergies intermittentes engendrent des incertitudes sur les générateurs à utiliser pour équilibrer les variations de production d'électricité à partir des sources intermittentes. Ces incertitudes possèdent un impact négatif sur le prix d'achat de l'électricité issue des énergies intermittentes qui sont d'autant plus importants que l'intégration de ces sources d'énergies est importante dans le réseau. Ainsi Hirth et al. [18] estiment qu'avec une intégration de 30 % d'énergie éolienne, le prix d'achat sur le marché de cette énergie est réduit de 30 à 50 %. Ceci ralentit les investissements pour ces sources d'énergies.

Actuellement, il est techniquement possible d'intégrer des énergies renouvelables intermittentes dans le réseau, mais le coût associé à cette intégration croit avec la contribution de ce type d'énergie. Le défi est donc de trouver des solutions pour contrer les défauts des énergies intermittentes en rajoutant de la flexibilité dans les réseaux. De nombreuses alternatives sont étudiées comme le stockage à grande échelle de l'énergie électrique avec des systèmes à air comprimé [19] ou à travers l'utilisation de larges flottes de véhicules électriques [20] et l'augmentation du contrôle des points de consommation [7]. Ces différentes alternatives sont prometteuses et pourraient permettre d'augmenter la stabilité des réseaux en diminuant les incertitudes de la génération à travers une plus grande flexibilité. Elles nécessitent cependant l'appui des technologies d'information et de communication.

## 2.1.2 Les marchés de l'électricité

### 2.1.2.1 L'organisation économique des réseaux électriques

Jusque dans les années 1980, la plupart des marchés de l'électricité profitaient d'une économie d'échelle par le monopole d'une entreprise qui s'occupait de l'intégration verticale de la production, de la distribution, de la transmission et de la vente de l'électricité. Avec les avancées technologiques et la dérégulation de ce marché, on s'éloigne de plus en plus du monopole même si les opérations et les échanges restent gérés en général par un unique opérateur du système [6]. La structure de l'organisation du marché électrique varie grandement entre les pays.

Le marché de l'électricité possède une demande à court terme inélastique, c'est-à-dire que le ratio du pourcentage de changement dans la consommation d'électricité liée à un pourcentage du changement dans le prix est inférieur, en valeur absolue, à 1. Dans le cas du secteur résidentiel, Azevedo et al. [21] ont conclu qu'aux États-Unis et en Europe, l'élasticité du prix et de la demande
en électricité se situent entre -0,2 et -0,25. Autrement dit, une augmentation de 10 % du prix entraine une réduction de 2 % et 2,5 % des consommations. C'est en partie à cause de cela que les marchés ont tendance à appliquer des prix uniques.

Le modèle du prix unique est basé sur la courbe de l'ordre du mérite de la génération et consiste à fixer un prix malgré les variations de la production. Cependant, comme il a été vu précédemment, il arrive que le classement économique ne soit pas respecté et que le prix de vente soit plus bas que le coût de production. Par exemple, en décembre 2000 le marché de l'électricité californien a connu une crise sans précédent qui a mené à une perte de 50 millions de dollars pour les opérateurs à cause d'une différence trop importante entre le prix de vente et le coût réel de la production [1]. A la suite de cet évènement, une prise de conscience des opérateurs a mené aux développements de prix à courts termes qui prennent en compte les variations en temps réel de la demande et de la production.

Par exemple, le modèle du prix nodal considère les contraintes des flux du réseau en proposant à chaque nœud du réseau un prix correspondant au coût marginal de production, soit le coût associé à l'incrément de la production pour répondre à la demande en ce nœud. Cette distinction permet d'éviter des différences trop importantes entre le prix du marché et le coût de production. D'autres modèles de prix permettent à certaines charges de s'ajuster en rentrant sur une bourse d'offre et de demande. Elles peuvent ainsi décider du prix à payer et de la quantité à baisser ou à augmenter [1]. Kopsakangas et al. [22] affirment que le développement des nouvelles tarifications permet d'alléger les contraintes physiques du réseau en proposant une décentralisation du paiement, mais elles demandent des investissements importants dans les nouvelles technologies pour permettre un contrôle et une connaissance poussés de chaque point du réseau.

### 2.1.2.2 Les marchés de gros internationaux

En dehors du marché interne, les pays participent généralement à des marchés de gros de l'électricité afin d'importer et d'exporter de l'énergie. L'un des plus importants marchés est géré par EEX (European Energy Exchange) en Europe et comprend le marché au comptant EPEX SPOT SE [23]. Un marché de gros peut prendre plusieurs formes. Il peut être un marché de gré à gré direct, où les deux acteurs s'entendent sur le prix et les caractéristiques de livraison, un marché de gré à gré indirect où un intermédiaire fait rencontrer les acteurs, ou encore un marché organisé en bourse où les acteurs passent des ordres sur une plateforme centralisée. Cette bourse remplit cinq
fonctions : la négociation, la diffusion d'informations (prix et volume), la sécurisation des transactions, la livraison et le paiement ainsi que le développement de produits et services [23]. En Europe, l'EPEX SPOT SE est née de la fusion de Powernext SA et de EEX AG en 2008 et opère en France, en Autriche, en Belgique, aux Pays-Bas, au Luxembourg, en Allemagne, au Royaume-Uni, en Italie, au Portugal, en Espagne, en Slovénie, afin d'optimiser les échanges entre ces pays. Les prix des offres peuvent aller de -9 999 € par MWh à 9 999 € par MWh par pas de 0,01 € par MWh, et dès que deux ordres entre un acheteur et un vendeur sont compatibles, ils sont exécutés. Un premier marché « Day-ahead » gère les enchères un jour à l'avance en calculant les intersections des courbes d'offre et de demande de chaque pays afin de fixer le prix et le volume d'échange chaque heure du jour suivant en fonction des prévisions. Puis un marché infra-journalier organise des négociations jusqu'à 15 minutes avant la livraison. Ces dernières négociations ont été développées pour faciliter l'intégration des incertitudes des énergies intermittentes. En 2013, 1264 TWh d'énergie électrique ont été échangés au total sur les marchés possédés par EEX [24].

### 2.1.2.3 Importations et exportations d'électricité

Alors que la raison du développement de tels marchés réside dans l'augmentation du bien-être économique de tous les participants, Villemeur et al. [25] se sont intéressés à l'impact écologique de tels échanges. En prenant l'exemple de deux systèmes dont un fonctionnant majoritairement aux centrales hydroélectriques (Québec) et l'autre aux centrales thermiques (New-York), ils concluent que plus les échanges sont efficaces, plus la consommation globale augmente. Cette augmentation entraine donc une augmentation de la production et un coût environnemental global plus élevé que si les échanges n'avaient pas eu lieu. De plus, dans une seconde étude [26], ils mettent en exergue les inefficiences économique et environnementale engendrées par des échanges dans un marché où plusieurs juridictions différentes interagissent, tels qu'un monopole régulé ou un marché compétitif. Même si ces conclusions sont à mettre en perspective en fonction de l'élasticité des consommateurs et de la dynamique du réseau, il est important de comprendre les variations des différentes unités de production et leurs liens avec les échanges pour juger de l'efficience environnementale des échanges sur les marchés de l'électricité.

C'est justement ce travail qui a été réalisé par Amor et al. [27] afin d'estimer les émissions nettes de GES résultantes des importations et exportations. En prenant le cas du Québec, province dont l'essentiel de la production repose sur l'hydroélectricité, ils ont étudié les technologies qui sont
remplacées lors de l'exportation d'électricité du Québec vers les systèmes voisins. Ainsi grâce à ses exportations, le Québec permet d'éviter l'émission de 28 MT de CO₂ éq. et à cause de ses importations, 8 MT CO₂ éq. supplémentaires sont émises. Cette étude représente un cas rare d'inventaire d'émissions d'un système électrique possédant la responsabilité des émissions de sa consommation incluant importations et exportations.

## 2.2 Consommation intelligente

Dans la partie précédente, les nombreuses problématiques soulevées font appel à des solutions basées sur les technologies d'information et de communication (TIC). Une définition de ces technologies ainsi qu'une revue des impacts et des contributions des solutions sont proposées dans cette deuxième partie.

### 2.2.1 TIC

#### 2.2.1.1 Définitions

Les technologies d'information et de communication (TIC) sont l'épicentre des développements économique, technique, environnemental et social en ce début du 21ème siècle. Mais la définition exacte de ces technologies est débattue et le recensement des produits considérés reste donc délicat. Malmodin et al. [28] considèrent que ces technologies sont divisées en quatre secteurs : la télécommunication fixe, la télécommunication mobile, les ordinateurs et les infrastructures de réseaux comme les centres de données et les réseaux de transport. Pour eux, la limite entre les TIC et les produits du secteur de divertissement et des médias (E&M) est fine et certains produits, comme les imprimantes, sont considérés comme étant des TIC dans certaines études [29].

#### 2.2.1.2 Émissions de GES

À ces premiers débats s'ajoutent les débats des impacts de ces technologies. En effet, une question très courante est l'impact de ces technologies sur l'environnement. Ainsi, en 2007, l'ensemble des TIC a consommé 710 TWh d'électricité à travers le monde pour leur utilisation [28], soit 3,9 % des consommations globales d'électricité, ce qui correspond à une contribution de 620 Mt CO₂ éq., c'est-à-dire 1,3 % des émissions anthropiques de GES. Selon cette même étude, les ordinateurs sont les plus gros contributeurs avec 36 % de la consommation d'électricité et 40 % des émissions de GES, et sont suivis de près par les infrastructures de réseau (32 % de la consommation et 27 % des
émissions), majoritairement à cause de l'utilisation des centres de données. Aux États-Unis l'estimation des consommations électriques pour les infrastructures du réseau monte à 1 % de l'électricité consommée à l'échelle nationale, soit 18 TWh avec une augmentation de 6 % par an [30]. D'autres études évaluent l'impact des TIC à 1,5 % des émissions globales de GES [31] ou encore 2 % [29, 32]. Actuellement, la contribution des TIC aux émissions de GES augmente avec l'accroissement de l'utilisation de technologies toujours plus petites et accessibles [33].

### 2.2.1.3 Contributions environnementales

En plus de la difficulté d'évaluer l'impact environnemental brut des TIC, un autre défi s'ajoute, celui de mesurer la contribution positive environnementale à la société liée à l'utilisation de ces technologies. C'est en ce sens que Koomey et al. [33] tentent d'approcher le secteur des TIC. Pour eux, cette nouvelle génération d'appareils permet des solutions optimisées pour de nombreux secteurs économiques à travers une communication et un contrôle en temps réel renforcés. Les TIC ont augmenté la capacité à collecter, gérer et distribuer les données, offrant une plus grande capacité d'apprentissage et d'adaptation à la société. L'économie s'est transformée pour une économie de l'innovation, les entreprises ont modifié leurs structures pour prendre en compte la dématérialisation de certains procédés et améliorer l'efficience des marchés [33]. Ainsi la tâche d'évaluer la quantité d'énergie sauvée grâce aux TIC est difficile.

De nombreux systèmes électroniques ont profité d'une augmentation importante de leur puissance et de leur efficacité énergétique. Le nombre de calculs par seconde pour les processeurs s'est amélioré d'un facteur $4 \times 10^4$ entre 1985 et 2009, en doublant tous les ans et demi depuis 60 ans, et c'est un schéma similaire qu'a suivi l'efficacité énergétique de chaque calcul des processeurs, en doublant tous les ans et huit mois [34]. De plus, la production d'appareils multifonctionnels a permis la réduction de la production et de l'énergie consommée par les systèmes remplacés. Suckling et al. [35] ont réalisé une revue de littérature des impacts environnementaux des téléphones mobiles modernes. Ils ont ainsi remarqué qu'il est de plus en plus difficile d'associer l'impact environnemental d'une seule fonction de ces appareils puisqu'ils comprennent de nombreuses fonctions et que leur profil d'utilisation dépend de chaque consommateur. Ainsi, même si l'impact environnemental de la production et de l'utilisation d'un téléphone mobile a augmenté au fil du temps, il est difficile d'avoir une vision précise de l'impact net d'une fonction spécifique si l'on considère que ces appareils ont remplacé d'autres produits tels que les appareils
photographiques, les baladeurs musicaux, les calculatrices, etc. Mais à travers toutes ces études un
point pose problème, c'est la distinction entre l'effet rebond et l'augmentation de la richesse
personnelle, comme discuté dans le livre de David Owen [36]. L'effet rebond se définit comme
l'augmentation des consommations associée à la réduction des coûts de l'utilisation d'une
technologie. Or, une personne augmentant sa richesse augmentera très certainement son impact net
à travers l'achat de produits plus luxueux et répondant à des besoins non essentiels. Mais
l'augmentation de la richesse ne peut pas être attribuée exclusivement à l'efficience de l'économie.
Ainsi, en permettant un développement vers une société de l'innovation, les TIC ont augmenté les
impacts globaux des hommes sur l'environnement.

Cependant, les TIC sont de plus en plus citées comme les technologies permettant une révolution écologique. Par exemple, le scénario « Smart2020 » développé par « The Climate Group » estime qu'une réduction de 7,8 GT CO2, éq. en 2020 peut être envisagée grâce à l'utilisation des TIC [29]. Cette réduction sera menée par le développement de services toujours plus intelligents et possédant une conscience environnementale poussée. L'étude de Koomey et al. [33] va dans le même sens en citant les compteurs intelligents comme étant le levier de réduction initié par les TIC dans le secteur du bâtiment. Lanzisera et al. [30] estiment que le potentiel de réduction des consommations électriques pour les bâtiments est de 20 % à 50 % avec des scénarios de pénétration de technologies plus efficaces. Les contributions positives des TIC se développent à travers l'arrivée des systèmes dits intelligents. Les secteurs les plus visés sont le transport et la distribution et l'utilisation de l'énergie à travers le développement des bâtiments et des réseaux intelligents.

## 2.2.2 Intelligence des services

### 2.2.2.1 Villes et bâtiments

Il est difficile de trouver un consensus sur la définition de l'intelligence appliquée à un service, un produit ou à une entité telle qu'une ville. Une vision de la ville intelligente est qu'elle doit être sécuritaire, respecter l'environnement et être efficace [37]. Ainsi, une ville intelligente est un rassemblement d'infrastructures, de produits et de services intelligents qui mènent vers ces trois objectifs. Les TIC sont au centre des villes intelligentes à travers la collecte, la transmission et le traitement des données. Certaines villes passent le pas en s'accordant l'appellation « ville intelligente », à tort ou à raison, et le point commun entre chacune de ces villes est la volonté de
développer un réseau de communication important et omniprésent [38]. L'intelligence est donc liée
à une application des TIC.

De la même manière que pour la notion de villes intelligentes, aucun consensus n'existe pour déclarer d'un bâtiment qu'il est intelligent. Buckman et al. [39] proposent une continuité dans la notion d'intelligence appliquée au bâtiment à travers trois indicateurs communément utilisés pour caractériser les évolutions au sein des bâtiments résidentiels : la longévité, l'efficacité énergétique et le confort ou la satisfaction des utilisateurs. Selon eux, un bâtiment, pour se rendre intelligent, doit maximiser ces trois indicateurs et certaines étapes sont incontournables. Tout d'abord, le bâtiment doit contrôler son environnement et être adaptatif. Cette adaptation se base sur la prédiction des conditions extérieures [40]. Cette notion se rapproche ainsi du respect de l'environnement à travers une interaction durable avec celui-ci. De plus, une interaction avec les habitants doit exister pour permettre l'adaptation au confort personnel. Ainsi, un bâtiment dit intelligent concilie automatisation et contrôle afin d'être adaptable. Un exemple donné par Snoonian et al. [41] sur l'intérêt des processus de contrôle au sein du Pentagone après l'attaque de septembre 2001 montre que l'automatisation est nécessaire en cas d'urgence dans un bâtiment. La revue de littérature proposée par Saad Al-Sumaiti et al. [42] discute des mêmes objectifs et introduit la notion de centre de contrôle énergétique (Energy Management System EMS). Puisque l'un des plus grands impacts d'un bâtiment est l'énergie qu'il utilise pour ses habitants, ce centre de contrôle est nécessaire et pour être efficace doit être relié à une entité plus importante : le réseau intelligent.

2.2.2.2 Les réseaux intelligents

Comme il a été étudié dans la première partie, les réseaux actuels souffrent de nombreuses contraintes physiques qui diminuent leur flexibilité. Ainsi un consensus existe pour dire que l'objectif d'un réseau intelligent est d'améliorer l'efficacité, la stabilité et la sécurité de la production et distribution de l'électricité [43-45].

La grande majorité des réseaux électriques actuels sont unidirectionnels. Le sens de la distribution est constant du générateur vers le consommateur et un manque de flexibilité entraine une inefficience globale. Ainsi, en moyenne 20 % des capacités de production installée ne fonctionnent que 5 % du temps et près de 90 % des problèmes de coupures de courant sur les réseaux sont dus au réseau de distribution pour des pertes constantes de l'ordre de 8 % [43]. Le premier objectif d'un réseau plus intelligent est de créer une bidirectionnalité sur le réseau en augmentant la
connaissance de chaque point du réseau. Grâce à des mesures de contrôle et de communication avancées et d'une stratégie de commande de la distribution automatisée, le réseau pourrait atteindre une efficience plus importante [44]. Le principal défi est l'absence d'universalité des protocoles de communication entre les sous-systèmes du réseau. En augmentant l'intégration des TIC, des sous-réseaux appelés « micro-grid » permettent de réduire la complexité des optimisations. Le réseau serait ainsi capable de s'autoréguler à travers une gestion optimale de chaque nœud du réseau en temps réel [45]. Grâce à ces nouvelles solutions, la flexibilité gagnée permettrait d'augmenter l'intégration des énergies renouvelables intermittentes et de limiter les pertes de transmission afin de réduire les coûts et émissions de GES associés à la génération d'électricité [46].

La gestion des consommations (Demand Side Management DSM), à travers des programmes de demande – réponses (DR), permet d'augmenter la flexibilité des réseaux. Elle consiste à intégrer, grâce aux TIC et aux centres de contrôles des bâtiments intelligents, les consommateurs et les points de charges comme de nouveaux acteurs du réseau.

### 2.2.3 Gestion des consommations

#### 2.2.3.1 Définitions

Le principe fondamental de la gestion des consommations repose sur un changement de paradigme. Ainsi, au lieu d'adapter la production pour assurer la demande, la demande s'équilibre elle-même [47]. L'équilibre entre la demande et la production est assuré par la production et la demande. D'un point de vue technique, les réserves tournantes ne sont plus les seuls systèmes à adapter la fréquence du réseau électrique, la demande peut elle aussi s'ajuster pour équilibrer le réseau. Le principal intérêt de cette solution est que la demande peut s'ajuster plus rapidement que la production et que 1 unité d'énergie non-consommée représente en moyenne 1,1 unités d'énergie non-produites [48]. Les mesures les plus communes des techniques de gestion des consommations sont classées selon les deux catégories suivantes : Les programmes d'efficacité énergétique et les programmes de demande – réponse [48].

Les programmes d'efficacité énergétique visent la réduction globale des consommations et sont jugés les plus efficaces à long terme [49]. Les solutions proposées sont la réduction des pertes des consommations énergétiques à travers des appareils plus performants ou par des synergies opérées à une grande échelle comme la cogénération ou les réseaux de chaleurs. Des contrôleurs
énergétiques peuvent être utilisés pour comparer la performance environnementale d'une résidence ou d'une industrie à des entités de même nature et proposer des pistes d'améliorations ou étudier les corrélations entre la consommation et les paramètres environnants [49].

Les programmes de demande – réponse des gestions des consommations se basent sur les flexibilités que les consommateurs possèdent sur une partie de leur consommation. Autrement dit, l'objectif des programmes de demande – réponse est de changer les profils d'utilisation des consommateurs afin de les adapter à la production. Ces programmes incluent toutes les modifications des profils pour les consommateurs que cela soit à travers la réduction de la demande lors de fortes congestions sur le réseau ou le décalage de certaines activités à des moments où la demande est plus basse. Ainsi la demande énergétique totale des consommateurs peut être conservée mais peut aussi être altérée [50].

Deux classifications sont très largement répandues pour les programmes de demande – réponse : les programmes d'encouragement (Incentive-Based Programs IBP) et les programmes économiques (Price-Based Programs PBP) [48-51]. Dans les programmes d'encouragement classiques, les participants sont récompensés économiquement pour leur participation. Alors qu'au sein des programmes économiques, les participants payent leur consommation. La différence entre les deux types de programmes s'illustre avec les outils et les techniques utilisés par chacun.

Les programmes d'encouragement sont souvent réalisés par du du contrôle de charge direct (direct load control). Ce contrôle s'applique sur des appareils qui peuvent être éteints sur des courtes périodes comme les appareils thermiques (réfrigérateurs, climatiseurs, chauffages, pompes thermiques, etc.). La gestion se fait en contact direct avec l'opérateur du système électrique et demande des contrôles avancés pour garder un confort optimal tout en ajoutant cette flexibilité sur le réseau. Ce type de contrôle est d'autant plus efficace que le consommateur possède des appareils contrôlables de grande capacité [52]. Une autre gestion est aussi répandue pour les programmes d'encouragement et s'appelle la gestion des charges interruptibles. Cette gestion consiste à demander aux participants de réduire leur puissance en dessous d'une valeur seuil en échange d'un rabais sur leur facture [50]. Cette technique permet aux consommateurs de choisir quels appareils ils veulent utiliser ou non, contrairement au contrôle direct. D'autres programmes existent comme les programmes d'urgence (emergency programs) ou les programmes de capacité du marché
(capacity market programs) où les volontaires répondent en cas d'urgence ou de besoin sur le réseau [49].

Les programmes économiques sont basés sur une tarification dynamique de l'électricité. L'objectif principal est d'aplanir la courbe de demande au fil de la journée en proposant un prix plus élevé durant les périodes de hautes demandes, appelées aussi périodes de pic [50]. Il existe beaucoup de tarifications différentes. La plus utilisée est nommée en anglais « Time of Use » (TOU) et consiste à proposer un prix par période de temps. La tarification la plus simple propose deux périodes de temps : les périodes de pic et les périodes hors pic. La tarification « TOU » représente le prix moyen sur chaque période de temps. Si la période de temps est horaire, alors le « TOU » devient ce qu'on appelle le « Real Time pricing » (RTP). Cette tarification reflète généralement le prix réel de la production et est proposée une journée à l'avance, comme sur les marchés de gros. Cette solution reste pour beaucoup d'économistes la manière la plus efficace de faire de la gestion des consommations en demande – réponse mais dépend de l'élasticité des consommateurs [50]. L'opérateur du système peut aussi mettre en place une bourse où les participants décident du prix à partir duquel ils arrêtent de consommer. Cela s'appelle le « Demand bidding » [52].

### 2.2.3.2 Bénéfices

La gestion des consommations connait un fort développement ces dernières années et une littérature importante existe à ce sujet. Certains pays mettent déjà en place des solutions inspirées de ces programmes mais leurs niveaux d'applications varient grandement et il est difficile de juger de leur efficacité. Singh et al. [51] explorent les solutions proposées sur les différents marchés de l'électricité aux États-Unis et en Europe et montrent les différences des tarifications, des participants considérés et des organisations contractuelles sans conclusions sur les mesures les plus performantes.

Les bénéfices les plus reconnus des programmes de gestion des consommations sont d'ordres économique, technique et environnemental pour les participants et pour les opérateurs du système. Pour les participants, la facture des consommations peut être réduite grâce à la participation dans ces différents programmes. Barzin et al. [53] analysent l'implémentation d'un programme de demande - réponse appliqué à deux appareils de stockage thermique à partir d'un prix en temps réel et d'un prix seuil. Les conclusions sont que le gain économique dépend du prix seuil fixé et que le prix seuil optimal doit provenir du fournisseur. En effet, le décalage des consommations
d'appareils thermiques ne peut se faire que sur une période de temps courte et si le prix seuil est trop bas alors les appareils devront s'allumer à un instant où le prix peut-être plus élevé que lors de l'extinction. D'autres études ont montré le même intérêt économique pour la gestion des consommations dans le cadre d'intégration de véhicules électriques à recharge automatisée [54]. Finalement une étude plus complète menée par Gottwalt et al. [55] considère le gain économique des consommateurs en prenant en compte le coût du matériel à installer sous plusieurs scénarios de consommation. En s'intéressant à la réaction des consommateurs dans un tel environnement, et en dissociant les appareils en fonction de leur flexibilité, ils ont observé que l'utilisation du prix du marché actuel en Europe ne permet pas de réduire suffisamment le coût des consommations par rapport au prix d'investissement. Il faudrait donc développer une tarification plus avantageuse pour inciter les consommateurs à participer. De plus, le contrôle direct est plus efficace à cause de l'inélasticité des consommateurs vis-à-vis du prix.

Les bénéfices des programmes de gestion des consommations pour les réseaux sont plus nombreux et reposent sur les aspects technique et économique. Tout d'abord, une large littérature indique que ces programmes vont permettre de réduire l'usage des technologies spécifiquement utilisées en période de pointe qui possèdent des coûts d'opération élevés. De plus, les programmes de gestion des consommations permettent de réduire les pertes de transmission et d'augmenter l'intégration des énergies renouvelables et d'augmenter la stabilité des réseaux [48, 49, 51, 52]. Des chiffres tels qu'une réduction de 30000 MW des pics de charges ou 250 centrales de pointes non installées aux États-Unis sont estimés, même si le manque de transparence ne permet pas de juger de leur pertinence [48]. Une modélisation faite au large du Portugal sur l'ile de Flores [56] conclut qu'une augmentation des programmes d'efficacité énergétique et de demande – réponse permet de retarder l'installation de nouvelles centrales en optimisant la capacité installée et en augmentant l'intégration des énergies renouvelables intermittentes dans le réseau. De plus, un taux de 40 % d'application des programmes par les consommateurs est suffisant pour obtenir les avantages précédents. Finn et al. [7] estiment que des programmes de demande - réponse sur des appareils de stockage thermique basés sur l'utilisation d'une tarification en temps réel en Irlande permettraient la réduction de 12 % des coûts ainsi qu'une augmentation de 8,54 % d'intégration des énergies renouvelables intermittentes d'ici 2020. Cependant, les pertes énergétiques liées aux décalages des consommations sont responsables d'une augmentation de la production par générateurs conventionnels de l'ordre de 2,25 %. Ces pertes interviennent à cause de l'inertie thermique des
appareils décalés comme les chauffe-eau. Karangelos et al. [57] se sont aussi intéressés à l'effet de ce décalage en considérant les capacités de production qui vont réagir lors du décalage de la demande électrique. Ils concluent que le réel gain économique pour le réseau correspond au gain du prix de la production évitée moins le prix de l'incitatif économique du modèle moins le prix de la production allumée lors du décalage des consommations. En considérant tous ces aspects, ils concluent tout de même que le coût global du système peut être diminué grâce aux programmes de gestion des consommations. À travers cette littérature, il est possible de conclure que les bénéfices des programmes de gestion des consommations sur le long terme ne sont pas les mêmes entre les stratégies d'efficacité énergétique et de demande – réponse. Ainsi, les premières sont quantifiables à long terme sans considérer forcément la dynamique des réseaux et les deuxièmes doivent être analysées avec la dynamique des réseaux.

Un autre aspect des bénéfices qui est souvent mentionné est le bénéfice environnemental. Papagiannis et al. [58] affirment qu'à partir de solutions simples de stratégies d'efficacité énergétique une réduction globale des consommations de 4,3 % pour le secteur résidentiel peut être envisagée d'ici 2025 en Europe, soit une réduction des émissions de GES de 5,8 % pour ce secteur. Une autre étude quantifie à 680 milliards de pieds cube la réduction des gaz brulés par an grâce à l'application de solutions de gestion des consommations, même si cette estimation n'est pas transparente [48]. Miara et al. [59] s'intéressent aux bénéfices sociaux et environnementaux des programmes d'efficacité énergétique si les critères des opérateurs sont autres qu'économiques. Ils estiment par exemple que si réduire les émissions de GES est l'objectif de l'opérateur du réseau, alors les centrales émettant le plus seraient les premières à s'éteindre dans le cadre d'une réduction des consommations. Grâce à des programmes d'efficacité énergétique, une réduction de 31 % des émissions de GES de la production d'électricité du Nord-Est des États-Unis est réalisable. Or selon cette même étude, une stratégie économique classique, qui consiste en la minimisation du coût de production dans le cas des programmes d'efficacité énergétique, possède un pouvoir de réduction de seulement 5 % des émissions de GES. De plus, si l'opérateur du réseau prend en compte les coûts externalisés de la production d'électricité, comme les coûts associés aux impacts sur la santé et sur l'environnement, alors le coût global du système est moins élevé lors de l'optimisation sur le critère des émissions de GES comparé à l'optimisation économique sans coûts externes. Les programmes de gestion des consommations doivent baser leurs décisions en considérant plus d'indicateurs que seulement les indicateurs économique et technique afin d'optimiser également
les bienfaits sociaux et environnementaux [59]. Il est à noter que Miara et al. ne considèrent que
des programmes d'efficacité énergétique et ne s'intéressent pas à la dynamique de la production.
Ainsi, leurs résultats sont à mettre en perspective aux nombreuses contraintes physiques du réseau
et ne quantifient pas le pouvoir des réductions réellement associées aux stratégies de demande -
réponse. Les études menées par Stoll et al. [60], Kopsakangas et al. [61] et Finn et al. [62] possèdent
cette même volonté de changer le critère économique qui guide les programmes de gestion des
consommations en des critères environnementaux. Ces trois études s'intéressent à des programmes
de demande – réponse appliqués à des appareils flexibles au sein de résidences qui optimisent les
consommations sur des indicateurs environnementaux. En fonction de l'étude, la flexibilité est
assurée par soit une voiture électrique, du stockage énergétique, un lave-vaisselle, un sauna ou un
chauffe-eau programmables et une automatisation permet le décalage de ces charges. Les
indicateurs utilisés et comparés sont les prix de l'électricité en temps réel (RTP), des coefficients
d'émissions de production horaires ou des taux d'intégration d'énergie éolienne dans le mix
énergétique horaire. Les résultats montrent que le décalage des consommations des périodes de pic
aux périodes hors pic en Suède réduit l'empreinte carbone ainsi que le prix des consommations, ce
qui est moins vérifié en Grande-Bretagne en fonction des saisons [60]. La deuxième étude conclut
qu'une réduction de 3 à 8 % des émissions de GES est envisageable avec un cas réaliste de
programme de demande – réponse utilisant un RTP en Finlande [61]. Ces deux études démontrent
que l'objectif des programmes de demande – réponse définit le bénéfice optimal atteint. Si
uniquement un critère économique est utilisé, alors la réduction des émissions de GES de la
production d'électricité est limitée voire nulle, et si le critère est purement environnemental, la
réduction du coût d'achat d'électricité est limitée. Finalement, Finn et al. montrent qu'optimiser un
programme de contrôle direct en se basant sur les énergies renouvelables augmente l'intégration
de ces sources de 26 % à 34 % en évitant les coupures de surproduction mais peut augmenter très
légèrement les émissions de GES des consommations [62]. En effet, cette augmentation est due à
la forte intégration d'éolien qui apparaît régulièrement lorsque la demande est basse. Or à cause de
la production de base polluante et de la préparation de centrales pour les périodes de plus hautes
demandes qui suivent, les coefficients d'émissions de production, qui représentent les émissions
moyennées sur l'ensemble de la production aux instants donnés, sont souvent élevés sur ces
périodes. Ainsi, les émissions des consommations sont élevées à cause de coefficients d'émissions
élevés.
De même que dans l'étude de Miara et al. [59], l'objectif de ces programmes doit être fixé en prenant en compte le plus d'indicateurs possibles et comptabiliser les coûts externes sociaux et environnementaux de la production d'électricité pour obtenir des programmes de demande – réponse plus durables. Il est à noter que les données, le modèle et la méthode d'évaluation utilisés pour développer les coefficients d'émissions ont une grande influence sur la performance réelle des programmes de demande - réponse. Pour Stoll et al. [60] et Kopsakangas et al. [61], les modèles sont basés sur l'ordre du mérite économique des centrales qui, comme l'a été expliqué en première partie, n'est pas toujours respecté. Ainsi il est important d'utiliser des données primaires provenant des opérateurs des réseaux afin de limiter les incertitudes liées aux approximations des opérations des réseaux. De plus, pour eux ainsi que pour Finn et al. [62], les coefficients d'émissions développés étudient les émissions de GES des équilibres établis des réseaux sans considérer les technologies spécifiques qui vont adapter les consommations.

Ainsi les indicateurs environnementaux utilisés par les programmes de gestion des consommations doivent se baser sur des méthodes d'évaluation environnementale reconnues et complètes, comme l'approche cycle de vie étudiée par Finn et al. [62], afin de considérer les impacts environnementaux sur l'ensemble des phases du cycle de vie de la production d'électricité, d'éviter les déplacements d'impacts et d'étudier les conséquences environnementales des consommations.

### 2.2.3.3 Défis

Les défis pour les programmes de gestion des consommations sont multiples. Tout d'abord, ils demandent un investissement important dans les TIC pour pallier le manque d'infrastructures qui permettent le lien entre les fournisseurs et les consommateurs [52]. La connaissance précise de l'ensemble du réseau ainsi que des capacités d'adaptation de chaque consommateur est nécessaire et la gestion d'un grand nombre de participants est complexe. Cette complexification du système demande une restructuration des marchés de l'électricité afin d'inclure les consommateurs dans les tarifs proposés [47].

Un autre grand défi à relever est de minimiser l'effet rebond associé à la réduction du prix des consommations afin de conserver les bénéfices environnementaux obtenus par les programmes de demande - réponse. Les consommateurs qui n'ont pas eu l'habitude d'avoir un prix variable devront s'adapter et l'opérateur du système devra trouver une tarification évolutive qui prendra en compte cette adaptation afin d'éviter les effets rebonds. Ce défi est majeur puisqu'il peut annihiler une
bonne partie des bénéfices engendrés par les programmes de gestion des consommations [50]. De même, un effet « d'avalanche », qui arrive lorsque le manque d'organisation des consommateurs déplace les pics de la demande, doit être évité [55]. Ainsi, même si des études discutent des bénéfices des programmes de gestion des consommations, surtout des programmes de demande – réponse, rares sont les démonstrations réelles et la compétitivité de tels programmes est à démontrer sur les plans technique, environnemental et économique.

Finalement le dernier défi concerne les relations entre les TIC et les consommateurs. En plus de la sensibilité des données qui seront collectées au cours des opérations, les consommateurs devront accepter de changer leurs habitudes de consommation d'électricité [49]. Une étude basée sur des sondages et des entretiens aux États-Unis concernant les compteurs intelligents a montré qu'une majorité des consommateurs sont prêts à accepter des solutions basées sur les TIC. Cependant, une véritable éducation est à mener pour que les programmes de demande - réponse soient efficaces.
Que cela soit par un simple encouragement économique ou par la prise de conscience des bénéfices sociaux et environnementaux, les consommateurs devront s'impliquer pour que les bienfaits soient au rendez-vous.

## 2.3 Évaluation environnementale

Les TIC et les programmes de gestion des consommations font appel à des outils avancés d'évaluation environnementale. C'est grâce à l'approche cycle de vie que ces programmes pourront être évalués de manière systémique et au sein de toutes ces évaluations, l'électricité reste un service majeur où les modèles sont à perfectionner.

### 2.3.1 ACV

#### 2.3.1.1 Définition et méthodologie

L'approche cycle de vie possède une analyse environnementale nommée Analyse de Cycle de Vie (ACV). L'intérêt majeur de cette approche est d'évaluer suivant plusieurs indicateurs environnementaux un produit ou un service sur l'ensemble des phases qui constituent son cycle de vie. Le cycle de vie englobe tous les processus qui sont nécessaires pour remplir la fonction du produit ou du service. Des exemples communs de phases du cycle de vie pour un produit sont l'extraction des ressources élémentaires, les transports terrestre, aérien ou maritime, la fabrication,
l'utilisation et la fin de vie de l'ensemble des sous-parties qui constitue le produit. L'analyse de cycle de vie suit une méthodologie normée définie par les normes de l'Organisation Internationale de Normalisation (ISO) 14040 [63] et ISO 14044 [64]. Les objectifs des ACV sont multiples et dépendent de ceux qui les mènent. Ainsi Jolliet et al. [65] donnent une liste non exhaustive de raisons pour lesquelles une ACV est réalisée : la recherche de certification, l'étude des points sensibles environnementaux de produits ou de services, la comparaison de produits ou de services, l'aide à la décision, etc.

La méthodologie de l'ACV suit une procédure en quatre étapes. La première phase concerne la définition des objectifs et du champ de l'étude. Cette phase pose les bases de l'analyse en définissant les produits ou services considérés, leurs fonctions, les frontières des systèmes et le cadre méthodologique complet de l'étude. La deuxième phase est la phase d'inventaire et consiste à collecter les données des processus considérés dans l'étude afin de quantifier les entrants et sortants du système. Lors de la troisième phase, l'évaluation des impacts potentiels sur l'environnement des entrants et sortants est réalisée. Finalement, la dernière phase s'applique à l'interprétation des résultats de l'inventaire et de l'évaluation des impacts vis-à-vis des objectifs.

Une ACV est un processus itératif qui se doit d'être transparent. Les normes ISO fixent la méthodologie globale à suivre mais une certaine liberté est laissée à chaque analyste à condition que la transparence soit respectée. Deux approches d'ACV sont très utilisées, il s'agit de l'ACV Attributionnelle (ACV-A) et l'ACV Conséquentielle (ACV-C).

### 2.3.1.2 ACV-A et ACV-C

L'ACV-A est une analyse descriptive qui étudie les impacts potentiels moyens d'un produit ou d'un système. L'ACV-C analyse les conséquences environnementales en identifiant les technologies affectées par l'apparition d'un nouveau produit ou service ou par un changement dans la quantité du produit ou service fournie. L'ACV-A est souvent vue comme rétrospective et l'ACV-C comme prospective [66]. Les objectifs des deux approches sont très différents et l'ACV-C aide à la décision et à la comparaison de choix dans des politiques publiques par exemple. Le choix de l'approche utilisée ne change pas la méthodologie proposée par les normes ISO mais a un impact sur l'inventaire, les frontières du système et la gestion des processus multifonctionnels. Par exemple, les ACV-C utilisent très souvent des modèles économiques pour identifier les processus affectés et quantifier les conséquences [67]. De plus, des valeurs distinctes de l'unité fonctionnelle,
soit le volume de la fonction du produit dans l'étude, peuvent changer les résultats de l'ACV-C alors qu'elles ne changent pas les résultats de l'ACV-A [68].

La différence principale entre les deux approches réside dans les technologies considérées dans l'étude. Ainsi, l'ACV-A étudie toutes les technologies qui participent au cycle de vie du service ou du produit et l'ACV-C étudie seulement les conséquences au sein des technologies, autrement dit les technologies affectées par le changement. Les technologies affectées sont définies comme les technologies qui adaptent leur capacité de production pour faire face aux changements de la demande associée au service ou produit. Ces technologies peuvent être très différentes des technologies moyennes en fonction des considérations de l'étude. Ainsi, une procédure en cinq étapes mise en place par Weidema et al. [69] facilite la définition des technologies affectées, appelées aussi marginales. Cette procédure consiste à définir l'horizon de temps pour lequel s'applique l'étude, par exemple court-terme ou long-terme, les changements opérés dans le marché, la tendance du marché affecté, le potentiel d'adaptation de chaque technologie vis-à-vis du changement et l'ordre de préférence des technologies possibles. La réponse à chaque phase de cette procédure permet d'obtenir la ou le mix de technologies marginales de l'étude. La grande problématique des technologies marginales en ACV-C réside dans les liens de causalité directs et indirects qui existent au sein d'un système. Ainsi, comme l'ont expérimenté Dandres et al. [70], des effets indirects liés aux changements dans l'économie peuvent survenir et si les frontières du système ne sont pas assez étendues, ces technologies affectées peuvent être oubliées. C'est en ce sens que l'ACV-C possède son plus grand défi.

## 2.3.2 Impacts de la production et de la consommation d'électricité

### 2.3.2.1 Impacts de la production d'électricité

La production d'électricité est un contributeur important aux différentes problématiques environnementales actuelles. Ainsi, il a été estimé que ce secteur a été responsable en 2008 de 19 % et de 56 % des émissions mondiales de NOₓ et de SO₂ [71]. Ces émissions sont majoritairement émises durant les phases de production de l'électricité. Toutes les sources d'énergies possèdent des impacts différents. Les plus étudiés sont les émissions de GES qui contribuent aux changements climatiques et les émissions de SO₂, NOₓ et NH₃ qui contribuent à l'acidification et à l'eutrophisation des sols et de l'eau. Turconi et al. [71] ont fait un recensement de 167 études pour
mesurer l'étendue des valeurs des émissions de ces polluants pour les types majeurs de productions d'électricité à travers le monde. Toutes les centrales possèdent des impacts dans plusieurs phases du cycle de vie. De plus, de nombreux impacts environnementaux et sociaux peuvent être étudiés comme les risques associés aux déchets nucléaires, les effets primaires ou secondaires sur des écosystèmes [72], l'utilisation de l'eau et la raréfaction des ressources rares, le bruit ou l'odeur. La performance environnementale d'un système énergétique ne peut pas être évaluée à travers l'utilisation d'un indicateur d'impacts unique [71]. Cependant, de nombreuses études évaluent les impacts de la production d'électricité en ne considérant que les émissions de GES ou seulement la phase de génération de l'électricité [73].

Le mix énergétique est l'ensemble des sources d'énergies qui produisent de l'électricité dans un système donné. Ewertowska et al. [74] ont étudié l'efficacité environnementale des mix énergétiques de la majorité des pays européens sur une large étendue d'impacts. Ils concluent que plus les origines des sources de production sont variées, plus les impacts ont des dommages différents. De plus, tandis que certains pays souffrent d'inefficience, majoritairement à cause de l'utilisation d'énergies fossiles, aucun pays n'est réellement meilleur que les autres sur toutes les catégories d'impacts. Considérer seulement les émissions de GES comme représentatif des impacts d'un mix énergétique est donc une simplification qui peut être responsable du déplacement d'autres impacts.

Un autre point important de l'évaluation des systèmes énergétiques est la temporalité. Ainsi, le système produit une puissance à un instant donné or seulement l'énergie produite est évaluée. Pour évaluer cette énergie il faut un horizon de temps. Le défaut de cet horizon de temps est qu'il lisse les variations de la production instantanée. Ainsi, le « GHG protocol » [75] préconise l'utilisation d'un facteur d'émissions calculé annuellement à partir du bilan de production par source d'énergie et des facteurs d'émissions de ces sources. Une fois les émissions totales obtenues, une division par le total de la production fournit le coefficient qui a comme unité des kg de CO₂ éq. par kWh produit. L'approche utilisée par le « GHG protocol » se rapproche de l'ACV-A. Ce coefficient d'émissions est pertinent pour évaluer et comparer les différents systèmes énergétiques entre eux, mais pour de nombreuses applications cette agrégation annuelle n'est pas souhaitable [76-81]. Avec des évaluations horaires de la production d'électricité en Ontario, Gordon et al. [77], Bristow et al. [80] et Maurice et al. [81] montrent les variations des coefficients d'émissions entre les saisons, les mois et au sein d'une même journée, où les variations entre minimum et maximum peuvent être de
29 %. L'utilisation de coefficients horaires démontre une différence des résultats de 6 % à 10 % par rapport à un coefficient annuel [77, 80]. Messagie et al. [78] développent eux aussi des coefficients d'émissions horaires pour la Belgique et montrent que l'étendue des valeurs des coefficients est de 55 % à 142 % du coefficient moyen. Selon eux, le développement de tels coefficients est nécessaire pour la prise de décision sur l'implantation des véhicules électriques ou pour le développement des réseaux intelligents. Finalement Roux et al. [79] étudient la réduction des impacts associée à la réduction de consommations pour un bâtiment en France en prenant en compte 12 indicateurs environnementaux et en comparant les valeurs annuelles et horaires. Ils démontrent qu'en fonction de l'indicateur, la différence peut être plus ou moins importante et que les émissions de GES possèdent la plus grande variabilité. Ils concluent finalement que cette temporalité est nécessaire pour évaluer les programmes de gestion des consommations. Ces coefficients d'émissions de GES de production d'électricité horaires sont justement utilisés dans certaines des études de gestion des consommations discutées précédemment [60-62].

Le dernier point essentiel de l'évaluation de la production d'électricité au sein d'un système énergétique est le facteur spatial. En effet, la disposition des centrales au sein d'une région a une influence sur l'origine de l'électricité distribuée à chaque zone de la région. Comme cette spatialisation est souvent agrégée pour l'évaluation globale, une erreur est née de cette agrégation. À travers deux études, Marriott et al. [82, 83] ont étudié l'influence de la spatialisation sur le coefficient de production d'électricité aux États-Unis et la véritable responsabilité des États vis-à-vis des consommations d'électricité. Ainsi en comparant le coefficient d'émissions global aux coefficients d'émissions de chaque État, ils montrent que la spatialisation des systèmes énergétiques a une grande influence sur leur évaluation et donc une grande influence sur les résultats des études. De plus, comme les États échangent beaucoup d'électricité, la frontière entre responsabilité de production et de consommation doit être établie. Ainsi, si une centrale installée dans un État a pour objectif de produire de l'énergie pour un État voisin, alors la responsabilité de cette centrale se doit d'aller à l'État qui l'utilise. Cette vision est aussi soutenue par Bristow et al. [80] et Amor et al. [27] comme discuté dans la première partie.

### 2.3.2.2 Impacts des consommations d'électricité

Cette idée des impacts des consommations d'électricité est développée dans quelques études et des solutions pour quantifier la responsabilité des consommateurs sont proposées. Marriott et al. [82,
83] suggèrent d'inclure les impacts des imports de chaque État dans le calcul des coefficients d'émissions des consommations. Pour ce faire, les volumes des imports sont multipliés par les coefficients d'émissions de production des États exportateurs. Puis ces émissions sont ajoutées à celles de la production et le tout est divisé par la consommation afin d'obtenir un coefficient d'émissions par kWh consommé. Cette méthodologie se retrouve dans les différentes modélisations proposées par Itten et al. [84] à travers l'idée que le bouquet énergétique correspond à l'énergie produite plus l'énergie importée moins l'énergie exportée. Cependant, rares sont les études qui vont au bout de l'allocation de la production d'électricité et qui prennent en compte les exports comme proposé par Itten et al. Ainsi, si seulement les impacts des importations au niveau local sont considérés dans les coefficients de consommation, comme dans l'étude de Roux et al. [79], un double comptage peut survenir au niveau global. Il faut considérer les exports afin de ne pas créditer les impacts de l'énergie exportée à ceux qui la produisent. L'étude de Spork et al. [76] s'approche de cette modélisation afin de discuter des évaluations des consommations d'électricité industrielles en Espagne. Cependant, l'hypothèse majeure que l'on retrouve chez Spork et al. [76] et Roux et al. [79] est que la qualité de l'énergie importée est constante au fil du temps et correspond au coefficient d'émissions annuel du pays exportateur afin de simplifier la récolte de données. Or, comme indiqué précédemment, la variabilité temporelle de la production d'électricité des pays exportateurs d'énergie peut avoir une grande influence sur les résultats globaux. Les études menées par Stoll et al. [60], Kopsakangas et al. [61] et Finn et al. [62] utilisant des coefficients d'émissions pour des programmes de gestion des consommations décrites dans la partie précédente ne considèrent que les émissions de GES liées à la production locale d'électricité et ne prennent pas en compte les importations et les exportations électriques du pays où les programmes de demande - réponse sont appliqués. Ainsi, des coefficients d'impacts considérant les importations, les exportations et les coefficients de production des pays exportateurs en temps réel sont à réaliser sur plusieurs catégories d'impacts afin de permettre l'évaluation environnementale des programmes de gestion des consommations. Ces coefficients d'impacts possèdent une vision moyennée des impacts qui répartit équitablement les responsabilités sur les acteurs des réseaux mais ne s'intéressent pas aux conséquences environnementales des décalages proposés par les programmes de gestion des consommations.
### 2.3.2.3 Technologies marginales de production d'électricité

Une autre approche souvent utilisée pour caractériser les impacts des consommations est celle de l'ACV conséquentielle. Les impacts d'une variation de consommations sont associés aux technologies affectées par la consommation. Selon le besoin de l'étude, l'analyse peut être à court ou long terme. Pehnt et al. [85] s'intéressent au pouvoir de réduction des émissions de GES d'un parc éolien offshore en couplant l'ACV avec un modèle stochastique du marché électrique allemand. L'objectif est d'étudier sur le long terme les centrales qui seront remplacées par le parc éolien et les résultats montrent que les émissions associées à l'installation du parc sont très inférieures aux gains des substitutions sur le réseau. Harmsen et al. [86] comparent une approche conséquentielle avec une approche attributionnelle pour estimer les réductions d'émissions associées par des réductions de production. Ils concluent que l'approche attributionnelle est pertinente pour estimer les émissions des consommations d'un bien mais qu'elle souffre d'un manque de considération des conséquences qui empêche l'évaluation de réduction sur le long terme. Ainsi l'approche marginale à long terme permet de comparer plusieurs scénarios. Amor et al. [87] étudient les impacts associés à l'implantation de générateurs décentralisés à partir de sources renouvelables intermittentes en comparant les approches attributionnelle et conséquentielle sur la génération centralisée substituée. Dans cette étude, l'approche conséquentielle est réalisée sur le court et long terme et utilise la démarche de cinq étapes de Weidema et al. [69]. Ainsi pour Amor et al. [87], les technologies affectées à court terme sont les centrales existantes qui vont être substituées par la génération décentralisée. De plus, les technologies affectées à long terme correspondent aux centrales qui seront installées ou démantelées par substitution à la génération décentralisée. Les aspects innovants de cette étude sont la prise en compte de l'influence sur les exports d'une augmentation de la production dans les technologies marginales. Ainsi selon Amor et al. [87], une partie des technologies affectées sont celles qui ne produiront pas dans les pays qui augmenteront leur importation grâce à la production décentralisée. Cependant les auteurs indiquent que les changements dynamiques de la production ne sont pas considérés et donc par conséquent les technologies affectées dynamiques ne relèvent pas d'une réalité physique mais d'un idéal économique. Cette approche est critiquée par Mathiesen [88] qui affirme que les technologies affectées dans le secteur électrique dépendent des choix subjectifs des modélisations. Trois types de technologies affectées sont étudiés et une revue de la littérature des études comptant des modélisations de technologies affectées est réalisée. Les conclusions sont que l'identification sur
le long terme d'une technologie affectée unique est toujours infondée puisque les technologies affectées changent avec le temps pour le secteur de l'électricité. De plus, toutes les technologies, à part celles basées sur des sources d'énergies renouvelables intermittentes, possèdent une certaine marge de flexibilité à court terme. Ainsi aucune technologie non basée sur une source d'énergie renouvelable intermittente ne devrait être exclue de la modélisation. Finalement les aspects temporel, dynamique et spatial sont essentiels dans l'identification des technologies marginales et seulement l'aspect économique n'est pas viable. Il ressort qu'on observe des ensembles complexes de technologies marginales. Récemment, une étude réalisée par Dandres et al. [89] analysent les technologies affectées dynamiques comme étant les technologies historiques ayant répondu aux changements de la demande électrique sur le réseau. Cette modélisation en temps réel montre les variations des ensembles de technologies affectées et les erreurs liées à l'agrégation temporelle des données. Cette étude se rapproche de la notion de facteur d'émissions marginales. Siler – Evans et al. [90] et Hawkes et al. [91] ont développé ces facteurs pour les États-Unis et le Royaume – Uni en utilisant des données horaires des technologies affectées. Les facteurs d'émissions marginales sont obtenus grâce à la différence des émissions entre un instant « t » et « t + h » où « h » est l'horizon de temps considéré. De plus, les variations des technologies sont étudiées et comparées. Pour les États-Unis, le charbon et le gaz sont les technologies affectées dynamiques les plus utilisées mais leurs contributions varient grandement entre les États et au fil du temps. En fonction des systèmes, la pertinence pour certains systèmes d'utiliser des technologies affectées fixes est plus ou moins justifiée. Cette vision de l'étude en temps réel des technologies affectées par des consommations offre une vision plus réaliste des impacts environnementaux des consommations d'électricité. Ainsi, les programmes de gestion des consommations devraient être analysés à partir d'indicateurs utilisant l'approche conséquentielle dynamique de l'ACV.
## 2.4 Résumé de la problématique

La production d'électricité a été responsable en 2013 de 42,5 % des émissions de gaz à effet de serre provenant des combustions d'énergies fossiles. Or, l'intégration d'une production moins carbonée tournée vers l'utilisation des énergies renouvelables intermittentes telles que le solaire et l'éolien demande une amélioration technique des réseaux électriques afin d'assurer stabilité, sécurité et efficacité de la distribution. Une des solutions les plus prometteuses pour assurer cette avancée consiste à déployer des programmes de gestion des consommations. Ceux-ci reposent sur l'utilisation des technologies d'information et de communication afin d'inclure le consommateur d'électricité comme acteur du marché. Ils se basent sur des principes de réduction et de décalage des consommations. Ils permettent d'augmenter la capacité d'adaptation du réseau en allégeant les charges lorsque le niveau de production est élevé. Cependant, les programmes de gestion des consommations utilisent des indicateurs économiques pour décaler les consommations. Ainsi, les considérations environnementales ne sont pas au cœur des objectifs de ces programmes ce qui réduit leurs performances environnementales. De plus, lorsque des indicateurs environnementaux sont utilisés pour évaluer les performances environnementales des stratégies de gestion des consommations, ils ne considèrent que les impacts associés aux émissions de gaz à effet de serre des phases de production d'électricité sans considérer les importations et les exportations. Finalement, ces indicateurs possèdent une vision moyennée sur l'ensemble du réseau et ne prennent pas en compte les technologies spécifiques dynamiques qui adaptent les consommations.

L'analyse de cycle de vie (ACV) est une approche systémique qui évalue plusieurs impacts potentiels environnementaux d'un produit ou d'un service sur les différentes phases de son cycle de vie. L'ACV possède deux approches appelées attributionnelle et conséquentielle. Pour être appliquée à la gestion des consommations, l'ACV attributionnelle doit relever le défi de dissocier en temps réel les impacts de la production aux impacts des consommations pour un système possédant des importations et des exportations afin de répartir équitablement les impacts des consommateurs. De même, dans le cadre de l'étude en temps réel des conséquences environnementales des technologies affectées par des variations de consommations, l'ACV conséquentielle doit outrepasser les modèles supposant la répartition économique parfaite des centrales dans les réseaux électriques. À travers ces deux approches, l'ACV permet l'analyse
holistique sur plusieurs catégories d'impacts de différentes stratégies de gestion des
consommations.
# CHAPITRE 3 OBJECTIFS ET MÉTHODOLOGIE

## 3.1 Objectifs général et secondaires

### 3.1.1 Objectif général

L'objectif principal est de développer des indicateurs environnementaux utilisant l'approche cycle de vie qui permettent l'optimisation des consommations énergétiques et l'évaluation environnementale des programmes de gestion des consommations.

### 3.1.2 Objectifs secondaires

Pour répondre à l'objectif général, deux différents modèles sont développés et comparés. Le premier modèle utilise l'approche attributionnelle de l'ACV et le deuxième modèle utilise l'approche conséquentielle de l'ACV. Puis ces indicateurs sont utilisés dans des stratégies de gestion des consommations. Ainsi, trois objectifs secondaires découlent de l'objectif principal :

* Analyser les impacts potentiels de la consommation électrique en temps réel en considérant les importations et les exportations d'un système grâce à une approche attributionnelle de l'analyse de cycle de vie ;

* Analyser les impacts potentiels en temps réel des technologies affectées par des consommations électriques prospectives à travers une approche conséquentielle de l'analyse de cycle de vie ;

* Développer des stratégies de gestion des consommations simples utilisant les approches ACV-A et ACV-C et de comparer les solutions optimales.

## 3.2 Méthodologie

### 3.2.1 Résumé de la méthodologie

La méthodologie est séparée en quatre parties. La première définit les choix géographique et temporel de l'étude. La deuxième partie répond au premier objectif secondaire qui est de développer des indicateurs environnementaux des impacts potentiels de la consommation électrique en temps réel avec une approche attributionnelle de l'ACV. L'approche attributionnelle
utilisée dans cette partie a comme limite de ne pas considérer les conséquences des consommations comme expliqué dans la revue de littérature. Ainsi une troisième partie est développée afin d'analyser les impacts potentiels des conséquences des consommations à partir de l'isolement des technologies affectées historiquement. Cette troisième partie répond aussi à l'objectif principal en ne considérant que les technologies affectées. Finalement, une dernière partie est nécessaire pour comparer les résultats des utilisations des indicateurs des deux approches à travers des programmes simples de gestion des consommations. Les différents programmes développés utilisent les indicateurs de l'approche attributionnelle et conséquentielle afin d'optimiser les consommations et des programmes basés sur des indicateurs économiques sont évaluer d'un point de vue environnemental. Cette dernière partie met en place la méthodologie pour illustrer les différences des approches attributionnelle et conséquentielle utilisées dans des programmes de gestion des consommations.

### 3.2.2 Descriptif de l'étude de cas

Le choix géographique de l'étude de cas se porte sur la France. Tout d'abord, parce que l'Europe offre un important marché qui possède de nombreux échanges. Ainsi les importations et les exportations en France de l'électricité devraient posséder une influence sur la qualité de l'énergie consommée. De plus, depuis 2009 le réseau européen des gestionnaires de réseaux de transport d'électricité (ENTSO-E) a comme mission de développer une plateforme de transparence de l'information. Ce qui implique que les nombreuses données nécessaires pour répondre aux objectifs de ce projet sont accessibles. Comme les données sont disponibles en téléchargement en France à partir de 2012, le cadre temporel de l'étude est de 2012 aux données les plus récentes, soit 2015.

### 3.2.3 Analyse des impacts des consommations électriques à chaque instant

L'objectif de cette première partie est d'analyser les impacts potentiels des consommations électriques en France avec une résolution temporelle la plus petite possible. La méthodologie normée de l'ACV (ISO 14044), comme décrite dans la revue de littérature, est utilisée ici avec une approche attributionnelle.
### 3.2.3.1 Définition et champ de l'étude

Cette partie vise à définir l'unité fonctionnelle du produit étudié, c'est-à-dire la quantification de la fonction analysée. Puis d'établir les hypothèses et les frontières des considérations de l'étude.

#### 3.2.3.1.1 Unité fonctionnelle

L'unité fonctionnelle choisie pour l'étude est la suivante :

« Consommer 1 kW d'électricité en France à l'instant « t » »

Cette unité fonctionnelle permet de quantifier les impacts d'une puissance consommée à un instant donné ou d'une énergie consommée à partir d'une puissance et d'un temps. Elle permet donc plus d'utilisations qu'une unité fonctionnelle considérant seulement l'énergie.

#### 3.2.3.1.2 Importations et exportations

La France est le pays dans lequel l'unité fonctionnelle est étudiée. Cependant, des échanges avec l'Allemagne, la Grande-Bretagne, l'Espagne, l'Italie, la Belgique et la Suisse existent. Par convention dans notre modèle, la puissance importée en France est représentée par une valeur positive dans l'équation d'équilibre du réseau électrique français et la puissance exportée en France est négative.

L'Équation 1 est l'équation d'équilibre d'un réseau électrique à l'instant « t ».

$$ 
\begin{aligned}
& \sum_{i=\text{Centrales}} \text{Production}_{i,t} + \sum_{j=\text{Pays exportateurs}} \text{Imports}_{j,t} \\
& = \sum_{k=\text{Consommateurs}} \text{Consomation}_{k,t} + \sum_{l=\text{Pays importateurs}} \text{Exports}_{l,t}
\end{aligned}
$$

Équation 1 : Équation d'équilibre d'un réseau électrique à l'instant « t ».

À chaque instant, les impacts des consommations électriques doivent considérer les impacts des importations et les crédits des exportations.

Pour comptabiliser les impacts de la puissance importée à chaque instant, l'hypothèse est que la puissance importée provient de l'ensemble des centrales de production d'électricité à l'instant « t » du pays exportateur. Ceci comprend une sous-hypothèse qui est que les autres importations et exportations des pays exportant à la France ne sont pas considérées. Cette hypothèse permet de
simplifier la collecte de données en évitant de considérer tous les pays échangeant avec les pays échangeant avec la France. Cette frontière des échanges est représentée avec la Figure 1.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Frontière des échanges</figcaption></figure>

Il est à noter que la Suisse a des échanges avec la France mais possède un solde global d'échanges très importants (En 2014, 61,8 milliards de kWh produits, 37,4 milliards de kWh importés et 42,9 milliards de kWh exportés [92]). Ce qui implique qu'à chaque instant, une grosse partie de l'énergie importée de Suisse provient des importations suisses avec les autres pays. Pour cette raison et le fait que seulement 2 % des importations en France proviennent de la Suisse, il est décidé d'exclure la Suisse du cadre de l'étude.

La puissance exportée de la France vers un pays importateur n'est pas consommée par la France. Ainsi, la puissance exportée est enlevée à la puissance produite à l'instant « t » équitablement sur l'ensemble du réseau de production de la France. Nous faisons l'hypothèse que l'ensemble des exportations de la France est produit en France. Ce processus implique des impacts évités, il peut être représenté comme l'inverse du processus « Production d'électricité en France en t » mis à l'échelle à la quantité d'énergie exportée.

### 3.2.3.1.3 Frontières du système et allocations

Pour chaque pays inclus dans les frontières des échanges, les processus de production d'électricité sont considérés et dissociés en fonction du type de centrale. De même, les infrastructures de transport et de distribution ainsi que les pertes tout au long du réseau sont étudiées.

Dans les nombreux processus de production d'électricité, certains sont multifonctionnels et produisent, par exemple, de l'électricité et de la chaleur. Dans ces cas-là, l'allocation énergétique est sélectionnée pour la gestion des processus. Ainsi, si le processus produit 1 MWh d'électricité et 1 MWh d'énergie thermique, alors les impacts potentiels de la moitié du processus sont alloués à la production d'électricité et l'autre moitié à la production de chaleur.
### 3.2.3.2 Inventaire

Pour la phase d'inventaire, les données de production d'électricité des opérateurs sont couplées avec la base de données d'inventaire du cycle de vie « ecoinvent « V3.1 « cut-off ».

#### 3.2.3.2.1 Collecte des données pour la production d'électricité

La première étape de l'inventaire est de collecter pour les six pays à l'étude (France, Allemagne, Grande-Bretagne, Italie, Belgique et Espagne) les détails de la production d'électricité entre 2012 et 2015 avec la plus petite résolution temporelle. Les différents opérateurs possèdent des niveaux différents de détails de production et certains agrègent en sources, d'autres en technologies ou d'autres en utilisant leurs propres termes. Une attention toute particulière a été portée à l'aspect temporel des données et l'heure du méridien de Greenwich (GMT + 1) a été adoptée pour pallier les erreurs des changements d'heure. La collecte des données est résumée Tableau 1.

<table><caption>Tableau 1 : Données de production d'électricité</caption><thead><tr><td>Pays</td><td>Sources des données</td><td>Types des données du modèle</td><td>Résolution temporelle</td></tr></thead><tbody><tr><td>France</td><td>RTE</td><td>Primaires</td><td>30 minutes</td></tr><tr><td>Belgique</td><td>Elia</td><td>Primaires</td><td>15 minutes</td></tr><tr><td>Italie</td><td>Terna</td><td>Primaires + extrapolations</td><td>30 minutes</td></tr><tr><td>Grande-Bretagne</td><td>BM Reports</td><td>Primaires</td><td>5 minutes</td></tr><tr><td>Espagne</td><td>REDD</td><td>Primaires</td><td>10 minutes</td></tr><tr><td>Allemagne</td><td>EEX, ENTSO-E, Tennet, 50 HZ, Amprion, Transnet BW</td><td>Primaires + modélisations</td><td>15 minutes</td></tr></tbody></table>

#### France

En France, le gestionnaire du réseau RTE fournit un outil nommé « éco2mix »<fnref n="1" /> qui donne des statistiques sur l'électricité. Il permet de télécharger des données pour les années 2012 – 2013 – 2014 et 2015 de la production d'électricité par source d'énergie, du solde des échanges de chaque pays voisin avec la France et du niveau des consommations. Ces données ont une résolution temporelle de 30 minutes.

<footnote n="1">¹ http://www.rte-france.com/fr/eco2mix/eco2mix</footnote>
La production détaillée est répartie selon les sources suivantes : Fioul, charbon, gaz, nucléaire, éolien, solaire, hydraulique, pompage et énergie renouvelable thermique (EnR). À partir des années 2013, des données plus détaillées sont disponibles et prennent en compte plus de technologies. L'annexe A contient le détail de ces technologies.

## Grande-Bretagne

Pour la Grande-Bretagne, le site BM Reports<fnref n="2" /> recense les statistiques en temps réel et les données historiques de l'équilibre du système de production d'électricité géré par le gestionnaire du réseau National Grid. Un site nommé « gridwatch »<fnref n="3" /> offre aussi les données en téléchargement.

Ces données sont disponibles à partir de 2011. Elles possèdent une résolution temporelle de 5 minutes et contiennent les sources suivantes : Charbon, nucléaire, cycle combiné (gaz), éolien, hydraulique, fioul, turbine à combustion (OCGT), autre et pompage.

## Belgique

En Belgique, c'est le gestionnaire du réseau Elia<fnref n="4" /> qui donne accès aux statistiques d'électricité en temps réel depuis 2005 mois par mois. La résolution temporelle est de 15 minutes et les sources sont : Charbon, fioul, gaz, nucléaire, hydraulique, éolien et autre.

## Espagne

Le gestionnaire de réseau Espagnol est REDD (Red Electrica De Espana) et il fournit des graphiques et des tableaux de la production d'électricité en temps réel sur son site<fnref n="5" />. Cependant, ces données ne sont pas téléchargeables. Pour les obtenir, il faut utiliser un site qui recense l'ensemble des données depuis 2007⁶. Ces données ont une résolution temporelle de 10 minutes. Les sources

<footnote n="2">² http://www.bmreports.com/bsp/additional/soapserver.php</footnote>

<footnote n="3">³ http://www.gridwatch templar.co.uk/</footnote>

<footnote n="4">⁴ http://www.elia.be/nl/grid-data/data-download</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://demanda.ree.es/movil/peninsula/demanda/total</footnote>

<footnote n="6">⁶ http://mola.io/2013/08/29/unlocking-data-spain-power-generation/</footnote>
sont : Nucléaire, charbon, fioul, cycle combiné (gaz), hydraulique, solaire, éolien et autoproduction.

### Italie

En Italie, le gestionnaire du réseau est Terna. Il offre sur son site internet<fnref n="7" /> une plateforme pour télécharger les données de production d'électricité en temps réel depuis 1996. Il faut cependant les télécharger jour par jour. La résolution temporelle est d'une heure et les sources sont : Géothermique, hydraulique, photovoltaïque, thermique, éolien et pompage. Ainsi, pour obtenir les données avec une résolution de 30 minutes, une interpolation linéaire est effectuée entre chaque heure où les données sont disponibles.

### Allemagne

Le réseau est géré par quatre compagnies différentes (TenneT, Amprion, 50 HZ et Transnet BW) représentées sur la Figure 2.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Réseau électrique allemand<fnref n="8" /></figcaption></figure>

Les solutions pour obtenir des données compilées pour l'Allemagne sont soit d'utiliser le site de Agora Energiwende<fnref n="9" /> qui fournit un graphique horaire par source d'énergie, soit d'utiliser la

<footnote n="7">⁷ http://www.terna.it/it-it/sistemaelettrico/transparencyreport/generation/expostdataontheactualgeneration.aspx</footnote>

<footnote n="8">⁸ By Francis McLloyd - Own work, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22232969</footnote>

<footnote n="9">⁹ http://www.agora-energiewende.de/de/themen/-agothem-/Produkt/produkt/76/Agorameter/</footnote>
plateforme de l'EEX<fnref n="10" /> qui donne les mêmes informations sous forme de tableaux mais seulement de l'année passée. Dans les deux cas, les données ne sont pas téléchargeables. Sahi, un logiciel open-source d'automatisation et d'outils de tests pour les applications web, est utilisé pour récupérer les données du tableau. Les scripts utilisés sont recensés annexe G. Grâce à cet automate, les données de production d'électricité à partir du solaire et d'éolien avec une résolution temporelle de 15 minutes sont récupérées entre janvier 2012 et décembre 2015 sur l'ensemble du réseau allemand. Les données de production d'électricité détaillée pour les autres technologies ne sont disponibles dans notre cas qu'à partir de début 2015 avec une résolution temporelle d'une heure.

Un modèle de la production d'électricité en temps réel par source pour l'Allemagne est établi entre 2012 et 2014. Le processus pour établir ce modèle est le suivant :

1. Obtenir le niveau de production total, soit la somme du niveau de production de chaque gestionnaire, avec une résolution temporelle fine. Si la production par opérateur n'est pas disponible, obtenir une approximation de cette donnée par une autre donnée. Le Tableau 2 recense les liens et les approximations des données utilisées.

2. Vérifier que le niveau de production respecte les statistiques annuelles du bureau fédéral des statistiques allemandes Destatis<fnref n="11" /> sinon multiplier par un facteur d'extrapolation. Le Tableau 3 recense les facteurs d'extrapolations utilisés.

3. Définir des technologies de production de base et des technologies de production de pointe visuellement à partir de Fraunhofer<fnref n="12" /> et d'Agora Energiewende<fnref n="13" />. Pour les technologies de base, définir le minimum mensuel et la moyenne mensuelle. Pour les technologies de pointe, définir le minimum mensuel et le facteur de contribution de chaque technologie. L'annexe B recense les tables des estimations visuelles utilisées dans notre modèle.

<footnote n="10">¹⁰ https://www.eex-transparency.com/homepage/power/germany</footnote>

<footnote n="11">¹¹https://www destatis de/EN/FactsFigures/EconomicSectors/Energy/Production/Tables/GrossElectricityProduction.h tml</footnote>

<footnote n="12">¹² https://www.energy-charts.de/power.htm</footnote>

<footnote n="13">¹³ http://www.agora-energiewende.de/de/themen/-agothem-/Produkt/produkt/76/Agorameter/</footnote>
4. Ajouter les moyennes de la production des technologies de base aux données de la production de solaire et d'éolien pour chaque période de temps. Si la somme de ces technologies dépasse le niveau de production extrapolé, remplacer la moyenne par le minimum mensuel pour d'abord le charbon puis le nucléaire.

5. Sur la production restante, appliquer les facteurs des technologies de pointe. Si la valeur est plus basse que le minimum mensuel alors monter le niveau de production jusqu'au minimum mensuel de chaque technologie variante.

<table><caption>Tableau 2 : Sources des données pour la production d'électricité en Allemagne</caption><thead><tr><td>Gestionnaire</td><td>Lien</td><td>Donnée utilisée</td></tr></thead><tbody><tr><td>50 hertz</td><td>http://www.50hertz.com/en/Grid-Data/Generation-output</td><td>« Generation output »</td></tr><tr><td>Amprion</td><td>http://www.amprion.net/en/generation-in-the-control-area</td><td>« Generation in the control area”</td></tr><tr><td>TenneT</td><td>https://www.tennettso.de/site/en/Transparency/publications/network-figures/annual-peak-load/</td><td>« Load Curve »</td></tr><tr><td>Transnet BW</td><td>https://www.transnetbw.com/en/key-figures/load-data/load-curve</td><td>« Load Curve »</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 3 : Facteurs d'extrapolations par année par gestionnaire du réseau en Allemagne</caption><thead><tr><td>Gestionnaire</td><td>2012</td><td>2013</td><td>2014</td></tr></thead><tbody><tr><td>Amprion</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>50 hertz</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Transnet BW</td><td>1.369</td><td>1.392</td><td>1.560</td></tr><tr><td>Tennet</td><td>1.369</td><td>1.392</td><td>1.560</td></tr></tbody></table>

L'ensemble des résultats se trouve en annexe B.

### 3.2.3.2.2 Inventaire des phases du cycle de vie

#### Production de l'électricité

Afin de calculer les impacts potentiels de la production d'électricité à chaque instant, la base de données « ecoinvent » V3.1 et le logiciel OpenLCA sont utilisés. Le travail est de lier chaque source de production des opérateurs avec une technologie ou un ensemble de technologies à travers des facteurs de contributions. Par exemple, en France la source nommée « Gaz » est représentée à 60 % par des centrales de cogénération, à 32 % par des centrales à cycle combinée, à 0.3 % par des centrales conventionnelles de turbines à combustion et à 7,7 % par d'autres types de centrales.
L'hypothèse faite est que les contributions des technologies par source pour chaque pays sont fixes au fil du temps.

Les facteurs de contributions sont obtenus grâce aux sources suivantes résumées Tableau 4 pour chaque pays :

1. Tout d'abord, un rapport national de l'énergie produite par technologie pour le pays à l'étude est cherché. Ce rapport indique quelle est la contribution de chaque technologie dans le pays par source d'énergie ;

2. Si le rapport précédent n'est pas trouvé, un rapport national des capacités installées des technologies par source d'énergie est cherché. L'hypothèse sous-jacente est que les contributions des technologies pour les capacités installées sont les mêmes que pour la production. Ceci est faux si plusieurs technologies produisant à partir d'une même source possèdent des facteurs de charge différents, ce qui est souvent le cas ;

3. Si ces rapports ne sont pas disponibles au niveau national, alors ils sont recherchés au niveau international (Agence internationale de l'énergie ou Agence internationale de l'énergie atomique).

4. Finalement, si aucun des rapports précédents n'a été trouvé, les facteurs de la base de données « ecoinvent » du processus « Market for electricity production, U » du pays à l'étude sont utilisés.

<table><caption>Tableau 4 : Sources des facteurs de contributions technologiques par pays</caption><thead><tr><td>Pays</td><td>Sources</td></tr></thead><tbody><tr><td>France</td><td>ecoInvent - RTE</td></tr><tr><td>Grande-Bretagne</td><td>ecoInvent - BM Reports</td></tr><tr><td>Italie</td><td>ecoInvent - Terna</td></tr><tr><td>Belgique</td><td>ecoInvent - Elia</td></tr><tr><td>Allemagne</td><td>ecoInvent - Fraunhofer</td></tr><tr><td>Espagne</td><td>ecoInvent - REDD - IAEA</td></tr></tbody></table>

Chaque technologie est ensuite reliée à un processus ou un mix de processus de la base de données « ecoinvent ». Par exemple, en France la technologie des centrales à cycle combinée de la source « Gaz » est liée au processus « Electricity production, natural gas, combined cycle power plant, cut-off, S - ROW » de la base de données « ecoinvent » V3.1.

L'annexe C donne l'ensemble des processus de la base de données « ecoinvent » utilisés ainsi que les facteurs de contributions aux sources d'énergies.
Parmi tous les processus utilisés, un changement pour le processus appelé « electricity production, pumped storage » est réalisé. En effet, dans ce processus, l'électricité du pays est un entrant, puisqu'il faut de l'électricité pour pomper l'eau. Or, dans le calcul de l'inventaire de la base de données « ecoinvent », cet entrant reste la valeur moyennée de l'électricité du pays, ce qui peut avoir une grande influence sur les impacts potentiels de ce processus. De plus, l'énergie libérée par pompage est déjà produite et comptabilisée précédemment dans le temps. Ainsi, pour éviter le double comptage de l'électricité produite, seulement l'inventaire des infrastructures est considéré pour ce processus dans l'étude. Un nouveau processus nommé « electricity production, pumped storage modified » est créé et est utilisé lors de la production par des STEP pour les différents pays.

## Transport et distribution de l'électricité

Une fois que l'énergie est produite, il faut l'acheminer. Pour ça des infrastructures sont à prendre en compte ainsi que des pertes sur le réseau. Les deux processus de la base de données « ecoinvent « permettant cet inventaire sont :

* Market for transmission network, long-distance, cut-off, S – GLO

* Market for transmission network, electricity, high voltage, cut-off, S – GLO

Pour un kWh d'électricité produit, une certaine longueur de chaque type de transmission est utilisée. Nous nommerons dans la suite ces longueurs « les longueurs nominales de fonctionnement ». Les valeurs des longueurs nominales de fonctionnement sont données dans le processus « Market for electricity production, U » de la base de données « ecoinvent ». De plus, les pertes sont prises en compte en multipliant l'ensemble de l'inventaire de la production et de la transmission par le coefficient de perte, supérieur à un. L'annexe D recense les valeurs des longueurs nominales de fonctionnement des deux processus ci-dessus et les pertes pour chaque pays de l'étude.

### 3.2.3.3 Evaluation des impacts potentiels

#### 3.2.3.3.1 Impacts de la production et de la distribution pour chaque pays

Pour la phase d'évaluation, la méthode d'évaluation d'impacts Impact 2002+ est utilisée [93]. Plus précisément, ce sont les catégories orientées dommages qui sont considérées, soit : la santé humaine, en DALY, la qualité des écosystèmes, en PDF.m².année, les changements climatiques,
en kg CO₂ éq. et l'utilisation des ressources en MJ primaire. Chaque processus considéré dans la phase de l'inventaire est analysé avec OpenLCA afin de récupérer les quatre facteurs d'impacts. De plus, puisque l'étude analyse les impacts à un instant donnée, nous calculons un taux d'impacts. Les taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de la production d'électricité dans un pays « i » à l'instant « t » sont représentés par l'Équation 2 :

$$I_{production,t,i,I} = \sum_{j=Source} P_{j,t} * \sum_{k=Technologie,j} F_{k,j,i} * IF_{Processus de k,I}$$

Équation 2 : Impacts de la catégorie orientée dommages « I » de la production d'électricité du pays « i » en « t »

Où :

* $I_{production,t,i,I}$ est le taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de production du pays « i » en « t » en $\frac{IMPACT}{h}$;

* $P_{j,t}$ est la puissance produite par la source « j » en « t » en kW;

* $F_{k,j,i}$ est le facteur de contribution de la technologie « k » au sein de la source « j » du pays « i »;

* $IF_{Processus de k,I}$ est le facteur d'impacts, de la catégorie d'impacts « I », du processus ou du mix de processus de la technologie « j » en $\frac{IMPACT}{kWh}$.

A ces taux impacts s'ajoutent les taux d'impacts des pertes et de la transmission qui sont représentés par l'Équation 3.

$$I_{prod-dist,i,t,I} = F_{pertes,i} * (P_{production,t,i} * \sum_{j=processus transmission} L_{j,i} * IF_{j,I} + I_{production,t,i,I})$$

Équation 3 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de la production et de la distribution d'électricité du pays « i » en « t »

Où :

* $I_{prod-dist,i,t,I}$ est le taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de production et distribution du pays « i » en « t » en $\frac{IMPACT}{h}$;
* $F_{pertes,i}$ est le facteur de pertes du pays « i » ;

* $P_{production,t,i}$ est la puissance totale produite à l'instant « t » au sein du pays « i » en kW;

* $L_{j,i}$ est la longueur nominale de fonctionnement du processus de transmission « j » du pays « i » en $\frac{km}{kWh}$;

* $IF_{j,i}$ est le facteur d'impact, de la catégorie orientée dommages « I », du processus de transmission « j » en $\frac{IMPACT}{km}$;

L'Équation 4 indique le calcul du coefficient d'impacts de production de la catégorie orientée dommages « I » du pays « i » à l'instant « t » en $\frac{IMPACT}{kWh}$.

$$C_{prod,i,t,I} = \frac{I_{prod-dist,t,i,I}}{P_{production,t,i}}$$

Équation 4 : Coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de production du pays « i » en « t »

Le coefficient d'impacts de production du pays « i » représente les impacts de la catégorie orientée dommages « I » de la production et de la distribution d'un kWh d'énergie associés aux technologies générant de l'électricité à l'instant « t » dans le pays « i ». Les coefficients d'impacts de production de la France, l'Allemagne, la Grande-Bretagne, l'Italie, la Belgique et l'Espagne sont développés sur les quatre catégories d'impacts considérés entre 2012 et 2015 avec les résolutions temporelles décrites dans la partie 3.2.3.2.

### 3.2.3.3.2 Impacts de l'importation et de l'exportation en France

À partir des coefficients d'impacts de production des pays à l'étude, il faut définir les impacts liés aux échanges du pays central à l'étude, la France.

#### Importations

D'après les hypothèses du champ d'étude, le taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » associé aux importations en France du pays « i » à l'instant « t » est représenté Équation 5.
$$I_{imports,i,t,I} = P_{Fr-i,t} * C_{prod,i,t,I}$$

Équation 5 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » associés aux importations en France du pays « i » en « t ».

Où :

* $P_{Fr-i,t}$ la puissance importée (positive) en France du pays « i » à l'instant « t » en MW ;

* $C_{prod,i,t}$ le coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de production du pays « i » à l'instant « t » en $\frac{IMPACT}{kWh}$.

Le taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » du total des importations en France à l'instant « t » est la somme sur toutes les importations en France à l'instant « t ».

$$I_{imports,t,I} = \sum_{i=\text{Pays exportateur}} I_{imports,i,t,I} = \sum_{i=\text{Pays exportateur}} P_{Fr-i,t} * C_{prod,i,t,I}$$

Équation 6 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des importations en France en « t »

### Exportations

D'après les hypothèses du champ de l'étude, le taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des exports est représenté par l'Équation 7.

$$I_{exports,t,I} = P_{exports,t} * C_{prod,FR,t,I}$$

Équation 7 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des exports en France en « t »

Où :

* $P_{exports,t}$ est la puissance totale (négative) de l'électricité exportée de la France à l'instant « t » en MW ;

* $C_{prod,FR,t,I}$ est le coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de production en France à l'instant « t » en $\frac{IMPACT}{kWh}$.

### 3.2.3.3.3 Impacts des consommations
Le taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des consommations électriques en France à l'instant « t » est la somme du taux d'impacts de production d'électricité avec le taux d'impacts des importations et le taux d'impacts des exportations en France à l'instant « t ». Il est à noter que le taux d'impacts des exportations est un crédit et est donc négatif.

$$I_{consommation,t,I} = I_{prod et distri,t,FR,I} + I_{imports,t,I} + I_{exports,t,I}$$

Équation 8 : Taux d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » des consommations en France en « t »

Si on note « $P_{consommation,t}$ » la puissance totale d'électricité consommée au sein de la France à l'instant « t », alors il est possible de définir un coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de consommation par l'Équation 9. Le coefficient d'impacts de consommation représente le taux d'impacts associé à un kW consommé à l'instant « t ».

$$C_{conso,t,I} = \frac{I_{consommation,t,I}}{P_{consommation,t}}$$

Équation 9 : Coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » de consommation de la France en « t »

Dans le cadre de l'étude, les coefficients d'impacts de consommation en France sont développés toutes les 30 minutes entre 2012 et 2015 pour les quatre catégories orientées dommages.

### 3.2.4 Analyse dynamique des impacts des consommations électriques prospectives

L'objectif de cette partie est d'analyser les impacts potentiels des consommations électriques prospectives en étudiant les technologies affectées par des variations de consommations. Comme dans la partie précédente, la méthodologie ACV suivant la norme ISO 14044 est utilisée. Cependant, l'approche considérée ici est conséquentielle.

#### 3.2.4.1 Définition du champ de l'étude

##### 3.2.4.1.1 Variation, état initial et horizon du temps

Pour pouvoir définir l'unité fonctionnelle de l'étude, il est nécessaire de définir les termes de variation et d'horizon de temps.
La variation d'un système d'un état A à un état B correspond aux changements opérés dans ce système pour obtenir l'état B à partir de l'état A. Dans le cadre de l'électricité, cela peut être vu comme une variation de la puissance demandée sur le réseau à un instant donné ou comme une variation d'énergie demandée sur une période. Une variation de la puissance demandée correspond à un ajout ou à un retrait de puissance d'une ou plusieurs centrales à un instant précis. Le défaut de cette représentation est que comme l'équilibre du réseau électrique est presque instantané, un changement presque instantané est réalisé dans le système de production. Cependant, sur un plus long terme ce changement diffère selon si la variation se poursuit et sur combien de temps. Ainsi la variation de puissance manque d'un horizon de temps.

La variation d'énergie s'exprime par un niveau de variation de puissance sur une période de temps. Discuter de variations d'énergie dans le système de production permet de quantifier les conséquences dans le système de production en affirmant qu'elles s'arrêtent quand l'appel de puissance stoppe. C'est pourquoi nous parlerons de variations d'énergie pour définir l'unité fonctionnelle.

L'horizon de temps de l'étude doit être défini pour une ACV conséquentielle puisque les conséquences des variations sont étudiées sur cet horizon de temps. Grâce à l'aspect quasi-instantané des équilibres des réseaux électriques, nous posons l'hypothèse que les conséquences des variations ont la même durée que les variations elles-mêmes. Ainsi, l'horizon de temps définit la durée de la variation. Pour étudier la sensibilité de l'horizon de temps sur les résultats, nous décidons de faire une analyse de sensibilité en prenant deux horizons de temps différents. Dans cette étude, des horizons de temps entre 15 minutes et 1 heure sont représentatifs de variations des consommations résidentielles.

Par convention, il est décidé que la variation entre « t » et « t + h » respecte l'Équation 10.

$$ \forall t, V_{C_t,h} = (C_{t+h} - C_t) * h \quad \text{et} \quad V_{P_t,h} = (P_{t+h} - P_t) * h $$

Équation 10 : Variations entre « t » et « t + h » des consommations ($V_{C_t,h}$) et de la production ($V_{P_t,h}$)

Où :

* $C_t$ est la puissance consommée à l'instant « t » en MW ;

* $P_t$ la puissance produite à l'instant « t » en MW ;
* « h » est l'horizon de temps en heure.

### 3.2.4.1.2 Unité fonctionnelle

L'unité fonctionnelle est définie selon la formule suivante :

« Consommer uniformément 1 kWh d'électricité supplémentaire en France entre les instants « t » et « t + h » »

### 3.2.4.1.3 Causes et Conséquences

Dans cette partie, nous allons poser les hypothèses pour analyser l'ensemble des technologies affectées par des variations de consommation entre les instants « t » et « t + h ». Tout d'abord, les importations et les exportations ne sont pas considérées dans les équilibres d'adaptation. Ainsi, un pays qui fournit toute l'électricité nécessaire aux consommations sans importer ni exporter adapte ses technologies de production pour répondre aux variations des consommations qui s'opèrent entre les instants « t » et « t + h ». Comme il a été vu dans la revue de littérature, si l'horizon de temps « h » considéré est de quelques secondes, alors ce sont des réserves tournantes qui font office de technologies affectées pour équilibrer la fréquence. Dans le cadre de cette étude, l'horizon de temps est plus long. Ceci nous permet de supposer que toutes les technologies de production d'électricité contrôlables peuvent adapter, à leur échelle, les variations des consommations. Une technologie contrôlable est définie comme une technologie de production sur laquelle l'opérateur du système possède un certain contrôle d'adaptation. Nous faisons l'hypothèse que seules les technologies basées sur les sources d'énergies renouvelables intermittentes sont considérées comme des technologies non-contrôlables, toutes les autres sont considérées comme des technologies contrôlables. De plus, les variations des technologies non-contrôlables sont d'autres causes des variations des technologies contrôlables. Ainsi les technologies affectées par des variations de consommations sont un ensemble de technologies contrôlables.

Les données de production détaillées des différents opérateurs sont agrégées en sources et globalement à l'échelle du pays. Ainsi, les conséquences des variations des consommations sont étudiées globalement. C'est-à-dire que nous supposons que les variations globales des consommations sont adaptées par les variations globales des technologies contrôlables. Ceci nous indique qu'un ensemble global de technologies affectées est recherché. Dans un premier modèle, nous allons supposer que les nombreux imprévus qui interviennent lors des opérations des systèmes
de production et de distribution ne sont pas considérés. Ceci implique que l'ensemble des variations, positives ou négatives, des technologies contrôlables sont les conséquences des changements de consommations locales. Dans ce cadre, la moyenne à l'échelle globale des technologies affectées est définie comme l'ensemble des technologies contrôlables variant positivement ou négativement. La contribution de chaque technologie dans cet ensemble est la valeur absolue de la variation de cette technologie divisée par la somme des valeurs absolues des variations de toutes les technologies contrôlables.

Dans un deuxième modèle, nous allons considérer que certains imprévus arrivent sur le système de production et que donc toutes les variations des technologies contrôlables ne sont pas les conséquences des variations des consommations. Pour spécifier quelles variations sont les conséquences des consommations nous considérons que seulement les technologies contrôlables qui varient dans le même sens que les consommations globales sont des conséquences des consommations. Les technologies qui possèdent des variations inversées aux variations des consommations sont considérées comme imprévues. Dans ce cadre, la moyenne à l'échelle globale des technologies affectées prévues est définie par l'ensemble des technologies contrôlables qui varient dans le même sens que les consommations. La contribution de chaque technologie prévue dans cet ensemble est la variation de cette technologie divisée par la somme des variations des technologies contrôlables prévues.

Les deux modèles possèdent des hypothèses fortes qui permettent de définir deux types d'ensembles moyens de technologies affectées à partir de données globales à chaque instant. Dans la suite, nous nommerons le premier modèle le modèle « sans imprévus » et le deuxième le modèle « avec imprévus ». Le développement des deux modèles permet de faire une analyse de sensibilité des hypothèses réalisées pour obtenir les technologies affectées

### 3.2.4.2 Inventaire

#### 3.2.4.2.1 Collecte des données primaires

L'étude de l'unité fonctionnelle est développée en France entre 2012 et 2015 avec deux horizons de temps de h = 30 minutes et de h = 1 heure. Les deux modèles pour définir les technologies affectées sont étudiées. Les variations sont réalisées pour chaque source de production à tous les
instants « t » disponibles. Par convention, la variation en « t » correspond à la variation prospective entre « t » et « t + h ».

Il est à noter qu'une attention toute particulière est apportée à ces nouvelles données. En effet, de nombreuses valeurs aberrantes se révèlent lors des soustractions appliquées pour obtenir les variations et un tri poussé est réalisé. Les origines de ces données aberrantes sont multiples. Elles peuvent être dues à des erreurs de mesures du système, des erreurs de copie ou elles peuvent représenter des coupures dans le système qui ont mené à des changements importants dans les niveaux des technologies. Pour réaliser le tri des données, le calcul des paramètres statistiques (médiane, premier quartile, troisième quartile et étendue interquartile) des variations de chaque source est réalisé. La méthode utilisée pour quantifier la pertinence des données est d'utiliser les limites inférieures et supérieures de chaque distribution. Les limites inférieures et supérieures s'obtiennent respectivement en soustrayant ou ajoutant l'écart interquartile multiplié par 3 au troisième quartile et au premier quartile. Toutes les données en dehors de ces limites sont déclarées « Non Disponibles » (« ND »). Cette procédure est similaire à celle proposée par NIST/SEMATECH<fnref n="14" />.

### 3.2.4.2.2 Inventaire du cycle de vie

Pour l'inventaire du cycle de vie, les mêmes sources de production, technologies, facteurs de contribution, facteurs de pertes et processus pour la France que ceux de la partie 3.2.3 sont utilisés.

### 3.2.4.3 Évaluation des impacts potentiels

Pour les deux modèles et les deux horizons de temps étudiés, les quatre catégories orientées dommages de la méthode d'impacts Impacts 2002+ sont utilisées pour la phase d'évaluation. L'objectif de cette phase d'évaluation est de définir les coefficients d'impacts associés aux ensembles de technologies affectées obtenus précédemment.

#### 3.2.4.3.1 Coefficients d'impacts des technologies affectées sans imprévus

<footnote n="14">¹⁴ http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35h.htm</footnote>
* $C_{marg-imp,t,h,I}$ est le coefficient d'impacts de la catégorie orientée dommages « I » en « t » des technologies affectées par les consommations prospectives entre « t » et « t + h » avec la considération d'imprévus en $\frac{IMPACT}{kWh}$;

* $V_{Pk,t,h}$ est la variation (positive ou négative) de la technologie contrôlable non liée à un imprévu « k » entre « t » et « t + h » en kWh ;

* $IF_{j,I}$ est le facteur d'impact, de la catégorie orientée dommages « I » du processus « j » en $\frac{IMPACT}{kWh}$.

Les coefficients d'impacts des technologies affectées des modèles avec et sans imprévus pour les quatre catégories orientées dommages sont réalisés sur deux horizons de temps différents, $h = 30$ minutes et $h = 1$ heure avec une résolution temporelle de 30 minutes entre 2012 et 2015 en France.

### 3.2.5 Stratégies de gestion des consommations électriques pour un bâtiment intelligent.

Dans cette partie, des stratégies de gestion des consommations sont développées à partir d'indicateurs économiques et environnementaux. Les stratégies se basant sur des indicateurs économiques sont évaluées avec les indicateurs environnementaux. Puis des stratégies se basant sur des indicateurs environnementaux sont développées et analysées avec les autres indicateurs environnementaux.

#### 3.2.5.1 Cas d'étude de la gestion des consommations

Le cas d'étude de la gestion des consommations se place dans le cadre d'un programme de demande – réponse utilisant du contrôle direct idéal. L'objectif du cas d'étude est d'analyser les impacts économiques et environnementaux d'une consommation fictive qui possède une flexibilité absolue, c'est-à-dire ne possédant aucune contrainte de démarrage. Tous les jours entre 2012 et 2015 1 kWh d'électricité est consommé. Cette consommation est réalisée de deux manières soit par 1 kW pendant 1 heure complète soit par 2 kW pendant 30 minutes complètes. La considération de deux consommations différentes permet de faire l'analyse de sensibilité des horizons de temps des consommations. La décision des consommations se base sur un indicateur à optimiser. Ainsi l'énergie est consommée afin de minimiser tous les jours la valeur d'un indicateur. Le logiciel
Excel avec le langage VBA sont utilisés pour les algorithmes d'optimisations. Les scripts d'optimisations sont développés annexe H. Les différentes stratégies basées sur les différents indicateurs sont comparées à un cas de référence et à un scénario du pire cas pour chaque indicateur. Le cas de référence correspond à la consommation d'1 kWh tous les jours à partir de 19h. Ce choix est représentatif d'un horaire où de nombreux appareils sont allumés. Les scénarios du pire cas pour chaque indicateur représentent la consommation de l'unité d'énergie lors des maximums des indicateurs.

### 3.2.5.2 Indicateurs économiques et environnementaux

Différents indicateurs économiques et environnementaux sont utilisés par les stratégies de gestion des consommations développées. Tout d'abord, le prix de l'électricité achetée est l'indicateur économique. Le programme basé sur cet indicateur minimisera le coût des consommations tous les jours. Les prix d'achat de l'électricité sont tirés de la plateforme ENTSO-E<fnref n="15" /> et sont fixés une journée à l'avance par la France avec une résolution horaire. Le logiciel Sahi est utilisé pour récupérer ces prix. Le script utilisé est recensé en annexe G. Cependant, ils ne sont disponibles que pour l'année 2015. Ainsi, la stratégie reposant sur l'optimisation économique n'est appliquée que pour l'année 2015 et est réalisé par une consommation de 1 kW pendant 1 heure.

Des stratégies de gestion des consommations sont développées à partir d'indicateurs environnementaux. Dans cette étude, deux approches différentes ont été adoptées. La première se base sur les coefficients d'impacts de consommations utilisant l'approche attributionnelle et la deuxième se base sur les coefficients d'impacts des consommations prospectives utilisant l'approche conséquentielle. Dans le cas de l'approche attributionnelle, quatre coefficients d'impacts sont développés en France entre 2012 et 2015 avec une résolution temporelle de 30 minutes. Les programmes basés sur ces indicateurs vont minimiser tous les jours les impacts des consommations pour chaque catégorie d'impacts en France entre 2012 et 2015 soit par 1 kW pendant 1 heure soit par 2 kW pendant 30 minutes. Les programmes de gestion des consommations basés sur l'approche attributionnelle ont comme objectif de consommer de l'électricité lorsque l'équilibre des technologies de production, des importations et des exportations est le plus favorable

<footnote n="15">¹⁵ https://transparency.entsoe.eu/transmission-domain/r2/dayAheadPrices/show</footnote>
sur le plan environnemental sur une journée. Ces solutions ne considèrent donc pas les conséquences environnementales des consommations. Dans le cas de l'approche conséquentielle, les quatre catégories orientées dommages sont étudiées en France entre 2012 et 2015 avec deux modèles définissant les technologies affectées et deux horizons de temps différents. Ainsi, les programmes basés sur ces indicateurs vont minimiser chaque jour les impacts des technologies affectées par les variations des consommations en France entre 2012 et 2015. Les deux horizons de temps permettent d'étudier soit un programme définissant les consommations par 1 kW pendant 1 heure soit par 2 kW pendant 30 minutes. Chaque stratégie développée est évaluée par les autres indicateurs d'une même approche d'ACV qui considèrent des catégories orientées dommages différentes et par les indicateurs de l'autre approche d'ACV.

### 3.2.5.3 Prévisions des indicateurs environnementaux

Tous les indicateurs environnementaux sont basés sur des données rétrospectives, c'est-à-dire des données réelles et révolues. Ainsi, l'application des programmes de gestion des consommations sur ces valeurs d'indicateurs entre 2012 et 2015 indique les gains optimaux que des programmes ayant la connaissance parfaite des indicateurs une journée à l'avance auraient pu avoir.

Pour mettre en place des programmes de gestion des consommations réalistes il faut considérer des prévisions des indicateurs une journée à l'avance. Ainsi des modèles de prévisions des indicateurs environnementaux sont établis. Ces modèles ont comme objectif de calculer les valeurs des indicateurs avec une résolution temporelle fine une journée à l'avance à partir de données prévisibles comme les profils des consommations et les profils de production d'énergies renouvelables intermittentes. Pour développer les modèles de prévision, le choix se porte sur des régressions linéaires avec le logiciel SPSS dont le cadre théorique est décrit annexe E. Dans le cas de l'approche attributionnelle, les taux d'impacts de production pour la catégorie d'impacts Changement Climatique de tous les pays de l'étude sont calculés une journée à l'avance grâce à des régressions multilinéaires basées sur les profils de consommation et de production d'énergies renouvelables intermittentes (ERI). Il est à noter que la variable indépendante « Consommation » n'est pas disponible pour tous les pays et a été approximée par la variable indépendante « Production ». Les prévisions des taux d'émissions sont associées aux estimations des
importations et des exportations en France un jour à l'avance tirées de la plateforme ENTSO-E<fnref n="16" /> afin d'établir les coefficients d'impacts des consommations en France une journée à l'avance avec une résolution temporelle fine. Dans le cas de l'approche conséquentielle, nos hypothèses impliquent que les émissions ne sont liées qu'aux variations des technologies contrôlables et au niveau de la consommation au début de la consommation prospective. Ainsi, nous utilisons des régressions multilinéaires pour prévoir une journée à l'avance les émissions de GES des technologies affectées en France à partir des profils de production des technologies contrôlables et des niveaux de consommations. Les deux modèles avec et sans imprévus sont étudiés sur l'horizon de temps de 30 minutes. Les prévisions des coefficients calculées sont comparées aux observations réelles grâce aux coefficients de détermination des prévisions décrits par l'Équation 13.

$$R^2 = \frac{\sum_{i=0}^{\text{Observation}} (Y_i^* - \bar{Y})^2}{\sum_{i=0}^{\text{Observation}} (Y_i - \bar{Y})^2}$$

Équation 13 : Coefficient de détermination

Où :

* $Y_i^*$ est la valeur prédite de l'observation « i » ;

* $Y_i$ est la valeur mesurée de l'observation « i » ;

* $\bar{Y}$ est la moyenne des mesures.

Plus le coefficient de détermination est proche de 1, plus les prévisions sont proches, en valeurs absolues, des observations et donc plus le pouvoir prédictif est important.

Dans le cadre de ce projet, des modèles de prévision des indicateurs sont développés pour l'année 2015 à partir des variables observées des années 2012 à 2014. Puis ces indicateurs sont utilisés pour développer des stratégies de gestion des consommations. Finalement, les solutions optimales de ces stratégies de gestion des consommations sont analysées avec les indicateurs environnementaux réels de l'année 2015. Pour limiter l'ampleur du travail, on considère seulement la catégorie Changement Climatique avec les approches attributionnelle et conséquentielle.

<footnote n="16">¹⁶ https://transparency.entsoe.eu/transmission-domain/physicalFlow/show</footnote>
# CHAPITRE 4 ARTICLE 1: OPTIMIZATION OF ENERGY CONSUMPTION IN SMART HOMES: A LIFE-CYCLE ASSESSMENT BASED DEMAND-SIDE MANAGEMENT PROGRAM

Cette partie est dédiée à l'article soumis dans le journal Energy. Cet article est intitulé « Optimizaion of energy consumption in Smart Houses: a life-cycle assessment based demand-side management program ». Les coauteurs de l'article sont : Thomas Dandres<fnref n="17" />, Caroline Gaudreault<fnref n="17" />,<fnref n="18" />, Mohamed Cheriet<fnref n="19" /> et Réjean Samson<fnref n="17" />.

L'objectif de cet article est de développer le cadre méthodologique des coefficients d'impacts des consommations puis de l'appliquer à la France et aux pays échangeant avec la France comme expliqué partie 3.2.3. De plus, ces coefficients sont utilisés pour évaluer des programmes de gestion des consommations et proposer de nouvelles solutions d'optimisations. Les résultats contenus dans cet article montrent les influences des importations et des exportations sur les coefficients d'impacts des consommations et offrent les réductions associées aux optimisations. Les annexes inclus dans la version soumise sont dans les annexes de ce mémoire.

## 4.1.1 Abstract

Demand-side management (DSM) is a promising way to increase the integration of renewable energy sources. However, economic optimum solutions of actual DSM programs are not necessarily optimum from the environmental perspective. In this paper, we calculated the environmental impacts of real-time electricity generation in France, Germany, Great Britain, Italy, Belgium and Spain with a life cycle approach to compute the real-time impacts of electricity consumption in France considering imports and exports. The resulting impact factors were used to assess the environmental performances of changes in consumption patterns brought about by DSM programs defined by the flexibility of 1 kWh every day in 2012–2014. Results showed that the impacts of electricity consumption for the four environmental indicators considered (climate

<footnote n="17">¹⁷ CIRAIG – Ecole Polytechnique de Montréal</footnote>

<footnote n="18">¹⁸ National Council for Air and Stream Improvement</footnote>

<footnote n="19">¹⁹ Synchromedia – École de technologie supérieure (ÉTS)</footnote>
change, human health, ecosystem quality and resources) were underestimated by the use of French generation impact factors. The DSM programs developed showed the widest range of mitigation: up to 38.5 % for the climate change indicator. In addition, an environmental optimization cost 1.4 € per kg CO2 eq. for 12% mitigation of GHG emissions as compared to the economic optimization. Moreover, embedding the costs of environmental impacts in the electricity price enhance the ecological efficiency of economic DSM strategies.

## 4.1.2 Introduction

In 2013, worldwide electricity generation was responsible for 42% of greenhouse gas (GHG) emissions from fuel combustion [1]. These emissions are believed to play a significant role in climate change [2]. Consequently, reducing the generation of electricity from fossil fuels and increasing the use of renewables provide interesting options for future power grids.

The objective of an electrical power system is to produce, transfer and distribute electricity in a region in order to economically satisfy the demand [3]. An ideal economic dispatch minimizes the operating costs but the numerous constraints can prevent the power plants' economic merit order from being respected. Constraints can include transmission congestion, ramp rate limits, maximum and minimum generation output and load balance [4]. Moreover, certain power plants, such as wind turbines and solar panels, have high variability and a lack of control that affects the stability and economy of the system [5, 6]. Therefore, reducing the emissions of operating electricity generators through the use of renewable resources requires new solutions, such those based on information and communication technologies (ICTs) and smart systems [7, 8]. For instance, the main objectives of smart grids are to decrease the installed capacity and increase the stability, security and integration of renewable energy sources [7, 9, 10]. ICTs are at the core of smart grids since they enhance computation, control and communications and support the development of smart buildings using electricity that could provide load balance flexibility [11].

Demand-side management (DSM) is a promising way to increase the flexibility of power systems and is driven by a change of paradigm [12]. Instead of adapting the demand through generation, part of the demand adapts itself to balance the system. The main benefit is that one unit of energy saved is worth approximately 1.1 units of energy generated [13]. The different DSM programs have two complementary goals: (i) the conservation of energy through the implementation of energy efficiency strategies and (ii) the reduction of energy consumption when the supply becomes
scarce through the implementation of demand-response (DR) strategies [14]. The primary interest of DR programs is to shift the demand between peak periods and off-peak periods in order to prevent the use of costly and environmentally damaging generation. There are different means to implement DR, such as direct-load control (DLC) of domestic appliances or time-of-use rates (ToU) provided to consumers. ToU rates represent the generation costs with higher tariffs during peak periods and lower during off-peak periods [12]. DR programs are efficient in enhancing flexibility, integrating renewable energy sources and decreasing congestion, costs and transmissions losses [12-16]. However, the economic optimum of DR programs is not necessarily the optimum from the environmental perspective. Different effect on the environmental impacts will be observed based on the types of power plants that curb their generation [17]. One of the simplest ways to enhance the environmental performances of load shifting is to use optimizations based on GHG emissions factors of electricity generation [18-20].

Life cycle assessment (LCA) is a standardized methodology that aims to assess the environmental impacts of the life cycle stages of a product or a service [21]. In the case of electricity generation, LCA is particularly relevant because of the wide range of environmental impacts split across multiple power plant life cycle stages and the significant use of electricity in many processes [22]. The different environmental impacts of electricity generation include climate change caused by GHG emissions, acidification and eutrophication from NOx, NH3 and SO2 emissions, changes to ecosystem quality, water consumption and resource scarcity [22]. Thus, the environmental performances of power systems cannot be evaluated using only one environmental indicator such as GHG emissions [22] or considering only direct emissions [23].

Another challenge of the environmental assessment of power systems is the steady variability of electricity generation. For instance, in Ontario, hourly emission factors can rise to 29% during a 12-hour period [24]. In Belgium, hourly emissions factors vary between 55% and 142% of the annual emissions factor [25]. Consequently, the real-time consideration of electricity generation is relevant in environmental evaluations of renewable technologies [24], electric cars [25], building operational phases [26, 27], industrial consumptions [28] and cloud computing [29].

Besides temporal variations in electricity generation, the electricity sources vary according to the location of the consumption. In the US, the use of an annual national emissions factor underestimates the annual state emissions factor for West Virginia by 40% and overestimates the
annual state emissions factor for Washington by 487% [30]. Furthermore, the example of a power
plant generating electricity in a state that exports power to another state raises the question of
emissions allocation between producers and users [31]. A method developed by Itten and al. [32]
attribute the impacts of the imported energy to the importer and gives credits to the exporter. This
idea is applied annually by Marriott and al. [30], in real-time by Roux and al. [27] without
allocating the credits of exports and by Spork and al. [28]. Nevertheless, Spork and al. [28]. does
not consider the temporal variations of the impacts of imported electricity. Consequently,
emissions factors considering temporal and spatial variations developed for several environmental
impacts would constitute a comprehensive approach to evaluate the environmental performances
of demand-side management programs.

The objective of this paper was to assess the potential life cycle environmental impacts of
electricity consumption in real-time in France including generation, imports and exports using four
environmental indicators: climate change, human health impacts, ecosystem quality and resources.
Then, the impact scores for electricity consumption for each of the environmental indicators were
used to evaluate the environmental performances of simple demand-side management strategies.

4.1.3 Method

4.1.3.1 Environmental impacts of electricity consumption

The LCA method is standardized by the ISO 14040 [33] and 14044 [34] standards. To conduct an LCA, four phases are generally required. The first one is called the goal and scope definition and establishes the functional unit (in LCA, the functional unit is the quantified performance of the studied product or service used as a reference unit), the system boundaries and the study assumptions. The second phase—inventory analysis—aims to compute an inventory of product system inputs and outputs. The third phase, called life cycle impact assessment, evaluates the potential environmental impacts of the inventory. Finally, life cycle interpretation identifies, validates and evaluates the results of the inventory and the impact assessment.

4.1.3.1.1 Goal and scope
Power systems ensure a balance between electricity supply and demand at all times. Consumers and exports represent the demand side, whereas generation and imports represent the supply side. Equation 1 presents the balance between supply and demand for a country at time "t".

$$ \sum_{i=\text{Power plant}} \text{Generation}_{i,t} + \sum_{j=\text{Exporting country}} \text{Imports}_{j,t} = \sum_{k=\text{Consumer}} \text{Demand}_{k,t} + \sum_{l=\text{Importing country}} \text{Exports}_{l,t} $$

Equation 1

The goal of our LCA was to quantify and allocate, in real-time, the environmental impacts of electricity generated in or imported from France between French consumers and exports. The impacts of exported electricity were attributed to the importer and were credited to the exporting country. Our main assumption was that the impacts of imported electricity are the impacts of the electricity generated in the country exporting electricity without other exports or imports. The system boundaries included France and the countries that trade electricity with France (i.e., Germany, Belgium, Spain, Italy and Great Britain). It was decided to exclude Switzerland from the system boundaries because of its large exports and imports compared to local generation (i.e., in 2014, 61.8 billion of kWh generated, 37.4 billion of kWh imported and 42.9 billion of kWh exported [35] and only 2% in French imports between 2012 and 2014). The functional unit of our system was set to "to consume 1 kW of electricity in France at time "t"". Power (and not energy) was selected in light of the real-time consideration.

Our product system included the life cycle stages of the generation, transmission and distribution (i.e., raw material extraction, power plant construction, transport, end of life, etc.) of the electricity produced in the countries within the system boundaries. An energetic allocation was used for the multifunctional processes, such as generation by cogeneration plants.

### 4.1.3.1.2 Inventory

We built our model using past data of real-time electricity generation from system operators in the countries within the system boundaries between 2012 and 2014. The technical accuracy of the technologies and energy mixes depended on system operators. A time resolution of 30 minutes of
the French operator was used for each country. Table 1 lists the sources and quality of the data
used.
<table><caption>Table 1: Data sources of electricity generation in real-time for the countries included in the system boundary</caption><thead><tr><th>Country</th><th>Sources</th><th>Data</th></tr></thead><tbody><tr><td>France</td><td>RTE [94]</td><td>Primary</td></tr><tr><td>Belgium</td><td>Elia [95]</td><td>Primary</td></tr><tr><td>Italy</td><td>TERNA [96]</td><td>Primary + extrapolation</td></tr><tr><td>UK</td><td>BM Reports [97]</td><td>Primary</td></tr><tr><td>Spain</td><td>REDD [98]</td><td>Primary</td></tr><tr><td>Germany</td><td>EEX [99], ENTSOE [100], TENNET [101], 50 Hertz [102], Amprion [103], Transnet BW [104]</td><td>Primary + modeling</td></tr></tbody></table>

In Italy, the data was available only with a 1-hour resolution. We thus used linear interpolation to reduce this to 30 minutes. In Germany, while real-time electricity generation data was available, the information was not disaggregated by source in the energy mix. We therefore applied the real-time generation model described in Appendix A. Our model was based on solar, wind and total generation in real-time by the four German operators, annual statistics for each source, a distinction between base-load generators and peaking plants and visual estimations of the minimum, maximum and mean of each source per month.

We coupled the electricity generation data of each generating technology with processes from the ecoinvent v3.1 database describing the life cycle inventory of the specific generation technology. OpenLCA v1.4.1. software was used to compute the life cycle inventory in real time [47]. Since multiple technologies were aggregated in the sources provided by system operators, we attributed a contribution factor to each technology to represent the contribution of the technology in the source supplied by operator's data. The processes and contribution factors of each technology for the different sources may be found in Appendix B.

#### 4.1.3.1.3 Impacts assessment

We developed four impact factors (IFs) representing four environmental indicators for each production and transmission process by applying the IMPACT 2002+ life cycle impact assessment method [48] on the life cycle inventory of each process using the OpenLCA software. IMPACT 2002+ environmental damage indicators (human health, ecosystem quality, climate change and resources) were applied. The human health indicator estimates the human health effects of substances released into the environment including, for instance, carcinogenic and non-
carcinogenic effects and respiratory effects from inorganics and organics. The ecosystem quality indicator estimates the potentially disappeared fraction of vascular plants due to the substances released in the environment and land use. The climate change indicator is calculated based on GHG emissions and uses the equivalent unit of kg CO2 eq. The GHG emissions' effects on human health and ecosystem quality are not considered in IMPACT 2002+. Finally, the resource indicator estimates the surplus of energy required to extract additional fossil fuels and minerals in the future. It is based on the assumption that additional energy is required for further resource mining in the future in light of lower resource concentrations or other unfavorable characteristics.

Equation 2 computes the rate of environmental impact associated with the generation and transmission of electricity over a one-hour period in country c at time t (Impact<sub>generation,I,c,t</sub>) for each environmental indicator I.

Impact<sub>generation,I,c,t</sub> =

$$Los_c * \left( P_{tot,c,t} * \sum_{j=\text{Transmission}} L_{j,c} * IF_{j,I} + \sum_{k=\text{Source}} P_{k,c,t} * \sum_{l=\text{Technology of k}} F_{l,k,c} * IF_{l,I} \right)$$

Equation 2

Where:

* Impact<sub>generation,I,c,t</sub> is the rate of environmental impact associated with the generation and transmission of electricity for environmental indicator I in the country c at time t in IMPACTS / h ;

* Los<sub>c</sub> is the loss factor depicting transmission and distribution losses (Los<sub>c</sub> > 1) ;

* P<sub>tot,c,t</sub> is the total generation of the country c at time t in kW ;

* L<sub>j,c</sub> is the average length of use of transmission process j per unit of energy produced in country c in km / kWh ;

* IF<sub>j,I</sub> is the impact factor for environmental indicator I and transmission process j in IMPACT / km ;

* IF<sub>l,I</sub> is the impact factor for environmental indicator I and production process l in IMPACT / kWh ;

* P<sub>k,c,t</sub> is the generation of technology k in country c at time t in kW ;
* $F_{l,k,c}$ is the contribution factor of technology l in source k.

We then divided each of the impact rates associated with generation and transmission by the total electricity generated at time t in order to obtain an impact generation factor associated with generation and transmission ($GF_{l,c,t}$) for environmental indicator I at time t in country c in IMPACT/kWh.

Equation 3 represents the rate of impacts associated with electricity trades ($Impact_{trades,l,t}$) for environmental indicator I at time t in France.

$$Impact_{trades,l,t} = \sum_{j=Exporting country} (P_{imports,j,t} * GF_{l,j,t}) + P_{exports,Fr,t} * GF_{l,Fr,t}$$

Equation 3

Where:

* $P_{imports,j,t}$ is the power imported in France from the exporting country "j" ($P_{imports,j,t} \ge 0$) at time "t" in kW;

* $GF_{l,j,t}$ is the generation factor of impacts for the environmental indicator "I" of the country "j" at time "t" in $\frac{IMPACT}{kWh}$ and $GF_{l,Fr,t}$ is for France;

* $P_{exports,Fr,t}$ is the power exported outside France ($P_{exports,Fr,t} \le 0$) at time "t" in kW.

The rate of impacts associated with electricity consumption in France was given by the sum of the rate of impacts associated with generation and the rate of impacts associated with trades. Finally, by dividing the rate of impacts associated with consumption by the total consumption in France, defined by generation plus imports minus exports at time t, we obtained the French impact consumption factor ($CF_{l,Fr,t}$) in IMPACT/kWh. $CF_{l,Fr,t}$ represented the environmental score for environmental indicator I associated with the use of one unit of energy at time t in France.

#### 4.1.3.2 Optimization of energy consumption

In this paper, six optimal demand-response programs were developed using six distinct indicators. The objective function of each program was to consume energy in a way that would minimize the value of a given indicator with the constraint that 1 kWh of energy, represented by 1 kW during 1 hour, was consumed each day between 2012 and 2015. The programs were implemented through direct-load control, and our main assumption was that 1 kWh of energy may be consumed anytime
during a day, defined by 30-minute periods, but must be consumed over exactly one hour. In other
words, the 1 kWh could not be split and used at different periods of the day.

As mentioned before, six decisional indicators were used. Two were economic and four were
environmental. The first economic indicator was the hourly price of electricity in France, available
on the ENTSO-E transparency platform [49]. We developed a second economic indicator: a new
hourly price of electricity in France encompassing the first economic indicator and the carbon price
of the GHG emissions of consumption. In 2013, the carbon price applied by the European
Commission [50] was 100€ per tonne of CO2. The four environmental indicators were based on
the consumption factors of impacts (CF<sub>I</sub>, Fr,t) that were previously developed (one for each
environmental indicator considered in the study). The application of each decisional indicator led
to a unique optimum demand-response program that minimized the price or calculated score for
one of the four environmental indicators.

We compared the six demand-response programs generated for each of the six indicators to a
baseline scenario and worst case scenarios. In our baseline scenario, we assumed that the unit of
energy was used at 7 p.m. each day, which is generally a time of peak consumption in France. In
our worst case scenarios, the unit of energy was used each day at the worst moment for each
indicator in order to represent the maximum impacts or consumption cost. One worst case scenario
was defined for each of the indicators.

4.1.3.3 Optimization of energy consumption a day-ahead

The optimal solutions based on the previous decisional environmental indicators were calculated
using retrospective electricity generation data. However, more realistic demand-response programs
would compute the optimum use pattern a day ahead on the basis of indicator forecasts.
Consequently, optimal cases based on retrospective data may not be achievable one day ahead
because of the uncertainties in future electricity generation and consumption. To the extent feasible,
our objective was to assess the performance of demand-response programs implemented a day
ahead that would be as realistic as possible. For this reason, we undertook a sensitivity analysis in
which we used forecasts of impact generation factors in France, Germany, Belgium, Spain, Italy
and Great Britain to predict impact consumption factors in France. Our forecast models were based
on multiple linear regressions of impacts using day-ahead demand, wind and solar generation and
imports and exports in France. The optimal solutions for 2015 based on the forecasted indicators
were assessed with the actual 2015 environmental indicator to determine the efficiency of day-
ahead programs. The sensitivity analysis was performed only for the climate change indicator.

**4.1.4 Results**

4.1.4.1 Environmental impacts of electricity consumption

4.1.4.1.1 Impact generation factors

Between 2012 and 2014, France, Germany, Great Britain, Italy, Belgium and Spain generated 5951 TWh of electricity. France, the second most generating country with 1623 TWh, accounted for 4.6% of the total climate change impacts, whereas Germany was responsible for 44.8% with 1724 TWh generated. Belgium had the least taxing power system on each environmental indicator, contributing between 1.7 and 3.6% since it is responsible for only 3 % of the generation.

Figure 1 shows the temporal distributions of hourly generation factors for each environmental indicator and each country.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 1: Temporal variability from 2012 to 2014 for each country and every environmental indicator</figcaption></figure>

France had the least significant average generation factors for the climate change (CC), human health (HH) and ecosystem quality (EQ) indicators but the highest average generation factor for the resources (R) indicator because of the high contribution of nuclear.

Moreover, France had the highest temporal relative standard deviation for the CC environmental indicator (49%). Spain had the highest temporal relative standard deviations in all the environmental indicators except CC since it is responsible for the largest share of intermittent renewable sources (23% of the energy generated between 2012 and 2014). The averages of the temporal relative standard deviation for all the countries and for each environmental indicator were 27% for climate change, 20% for human health, 12% for ecosystem quality and 11% for resources.
Hence, the generation factors based on the CC environmental indicator had the greatest spatial and temporal variability for the European countries studied from 2012 to 2014.

### 4.1.4.1.2 Impacts of trades

Between 2012 and 2014, France generated 1623 TWh, consumed 1466 TWh, exported 202 TWh and imported 45 TWh. Thus, 12.5% of the electricity generated was exported and 3% of the electricity consumed was imported. Nevertheless, the electricity imported was, on average, 8 times more impacting than the electricity generated in France on CC, 1.5 times more impacting on HH and 1.7 times more impacting on EQ but 1.3 times less impacting on the R. Consequently, imports increased CC impacts by 21%, HH and EQ impacts by 4.5% and R impacts by 2%. The credits for
exports decreased CC impacts by 11% and HH, EQ and R impacts by 12%. Finally, the net environmental impacts of imports and exports led to a 10% increase for CC, a 7.5% decrease for HH and EQ and a 10% decrease for R. Figure 2 illustrates the countries' contributions to the imports and import impacts in France.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 2: Countries contributions on imports and import impacts</figcaption></figure>

Germany provided 74% of French imports and accounted for 86% and 63% of the impacts of imported electricity for the climate change and human health indicators. Consequently, the origin of the imports impacted the contribution import impacts. Furthermore, Figure 3 reveals the errors brought about by using annual generation factors for countries that exported electricity to France instead of real-time generation factors.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 3: Errors related to the use of annual average impact generation factors</figcaption></figure>

The use of annual generation factors overestimated the impacts in France of imports from Spain by 39%, 42%, 26% and 16% for the climate change, human health, ecosystem quality and resources indicators, respectively. In France, the use of annual generation factors for countries exporting to France led to overestimations of 2.7%, 9.1%, 7.7% and 2.6% of the impacts of imported electricity on the four environmental indicators.

#### 4.1.4.1.3 Impact consumption factors

Consumption factors in France were higher than generation factors by 21.8% for the climate change indicator, 3.6% for the human health indicator, 4.3% for the ecosystem quality indicator and 1.7% for the resources indicator. Figure 4 illustrates the daily maximums and minimums of consumption–generation ratios defined by dividing the consumption factor by the generation factor for the CC indicator in France in 2014.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 4: Daily maximum and minimum of consumption – generation ratio for Climate Change indicator in France in 2014.</figcaption></figure>

Between 2014 and 2012, the consumption and generation factor ratio varied between 0.93 and 2.45 for the CC indicator. Consequently, the generation factor underestimated the impacts of the consumption of 1 kWh by up to 65% or overestimated them by up to 8% for the climate change environmental indicator. Similar results were found for the other environmental indicators, with ratio peaks of 1.12, 1.12 and 1.06 for the HH, EQ and R indicators, respectively.

### 4.1.4.2 Energy consumption optimizations

#### 4.1.4.2.1 Environmental optimizations

Figure 5 shows the application of the daily consumption optimization of 1 kWh based on the four environmental indicators and the baseline scenario. Each use pattern represents a scenario. The consumption factors of the four environmental indicators are normalized with their respective daily averages. The four worst case scenarios are not displayed.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 5: Optimum and baseline scenarios and relative consumption factors, 2014-09-02.</figcaption></figure>

The results of the environmental optimizations using retrospective data compared to the baseline scenario and worst case scenarios between 2012 and 2014 are listed Table 2.

<table><caption>Table 2: Evaluation of optimum and worst case scenarios on each environmental indicator.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Environmental indicator</th><th colspan="2">Baseline scenario</th></tr><tr><th>Worst case scenario of the category</th><th>Optimum scenario</th></tr></thead><tbody><tr><td>Climate Change (kg CO<sub>2</sub> eq)</td><td>8.87E+01<br>1.08E+02</td><td>6.63E+01<br>Mitigation of 25.2 %<br>Mitigation of 38.5 %</td></tr><tr><td>Human Health (DALY)</td><td>9.71E-05<br>1.07E-04</td><td>8.95E-05<br>Mitigation of 7.8 %<br>Mitigation of 16.1 %</td></tr><tr><td>Ecosystem Quality (PDF.m<sup>2</sup>.year)</td><td>2.83E+01<br>3.23E+01</td><td>2.75E+01<br>Mitigation of 2.8 %<br>Mitigation of 14.8 %</td></tr><tr><td>Resources (MJ)</td><td>1.18E+04<br>1.36E+04</td><td>1.14E+04<br>Mitigation of 3.2 %<br>Mitigation of 15.8 %</td></tr></tbody></table>

The optimization for the climate change indicator had the widest range of mitigation compared to the worst case scenario. This is due to the high variability of the consumption factors for this environmental indicator.

The optimizations for the ecosystem quality and resources indicators yielded the same consumption solutions 46% of the time and the climate change and resources indicators had 7% solution
correlation. Besides solution correlations, Table 3 indicates the performances of each environmental optimization scenario for the four environmental indicators.

<table><caption>Table 3: Results of environmental optimizations.</caption><thead><tr><th>Environmental indicator</th><th></th><th>Optimum CC</th><th>Optimum HH</th><th>Optimum EQ</th><th>Optimum R</th></tr></thead><tbody><tr><td>Climate Change (kg CO<sub>2</sub> eq)</td><td></td><td>6.63E+01</td><td>7.27E+01<br>Increase of 9.6 %</td><td>8.19E+01<br>Increase of 23.5 %</td><td>8.94E+01<br>Increase of 34.7 %</td></tr><tr><td>Human Health (DALY)</td><td></td><td>9.14E-05<br>Increase of 2.2 %</td><td>8.95E-05</td><td>9.31E-05<br>Increase of 4 %</td><td>9.49E-05<br>Increase of 6.1 %</td></tr><tr><td>Ecosystem (PDF.m<sup>2</sup>.year)</td><td>Quality</td><td>2.91E+01<br>Increase of 5.9 %</td><td>2.83E+01<br>Increase of 2.9 %</td><td>2.75E+01</td><td>2.80E+01<br>Increase of 2 %</td></tr><tr><td>Resources (MJ)</td><td></td><td>1.24E+04<br>Increase of 8.7 %</td><td>1.19E+04<br>Increase of 4.3 %</td><td>1.16E+04<br>Increase of 1.1 %</td><td>1.14E+04</td></tr></tbody></table>

If we assume that a 1% decrease in one environmental indicator is worth a 1% decrease in another environmental indicator (i.e. if we value each environmental indicator equally), then the optimizations based on the climate change and human health indicators provided the most effective solutions with an average increase of 4.2% compared to the optimum solutions for all the environmental indicators. The other optimizations had an average increase of 7.2% compared to the optimum solutions and 10.7% for the ecosystem quality and resources indicators, respectively. Hence, the different indicators possessed a high correlation of performance. However, the choice of one demand-response program over another is a moot point since it requires weighting the four environmental indicators with subjective choices, as we did. According to ISO standards [34], weighting is not recommended for comparative assertions. In order to restrict the amount of optimum solutions, only the CC indicator was considered in the comparison to the economic optimization.

### 4.1.4.2.2 Economic optimization VS environmental optimization

We carried out two economic optimizations based on the hourly price of electricity in France in 2015 and the European carbon price and compared them to an environmental optimization based on the climate change indicator. The results are listed in Table 4.
<table><thead><tr><th>Indicator</th><th>Economic optimization</th><th>Economic optimization with carbon price</th><th>Environmental optimization</th></tr></thead><tbody><tr><td>Climate Change (kg CO2 eq)</td><td>21.1<br>Increase of 14.2 %</td><td>20.6<br>Increase of 11.4 %</td><td>18.5</td></tr><tr><td>Electricity cost (€)</td><td>8.69</td><td>8.71<br>Increase of 0.2 %</td><td>12.28<br>Increase of 41.4 %</td></tr></tbody></table>

Table 4: Comparison of the economic and environmental optimizations applied in 2015 in France In 2015, the economic and environmental optimizations had the same solutions 11% of the time. The correlations of solutions were 15% between the economic optimization with carbon price and the environmental optimizations and 87.5% between the two economic optimizations. In 2015, the environmental optimization compared to the economic optimization costs 3.59 € in savings to spare 2.6 kg CO₂ eq. for 365 kWh consumed. Consequently, the environmental optimization cost 1.4 € per kg CO₂ eq. saved and the economic optimization cost 0.72 kg CO₂ eq. per € saved. Including a carbon price of 0.1€ per kg CO₂ eq. made it possible to mitigate the GHG emissions by 0.5 kg CO₂ eq. or 2.5% and increased the costs by 2 cents or 0.2% compared to an economic optimization without carbon price. Consequently, integrating the carbon price into the cost of electricity enhanced the environmental effectiveness of the economic optimization.

#### 4.1.4.2.3 Optimizations of energy consumption a day-ahead

The variables and acquired coefficients of determination of the multiple linear regressions of generation factors in France, Germany, Great Britain, Belgium, Spain and Italy, which represent the predictive capabilities of a regression, are illustrated in Table 5.
<table><caption>Table 5: Results of multiple linear regressions of generation factors of the Climate Change indicator.</caption><thead><tr><th>Country</th><th>Variables</th><th>Data</th><th>R<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>France</td><td>Total generation, intermittent renewable energy generation, thermal installed capacity.</td><td>2012 to 2015 - Primary</td><td>0.754</td></tr><tr><td>Germany</td><td>Total generation, intermittent renewable energy generation.</td><td>2015 from May - Primary</td><td>0.960</td></tr><tr><td>Great Britain</td><td>Total generation, intermittent renewable energy generation</td><td>2011 to 2015 - Primary</td><td>0.896</td></tr><tr><td>Belgium</td><td>Total generation, intermittent renewable energy generation</td><td>2012 to 2014 - Primary</td><td>0.403</td></tr><tr><td>Spain</td><td>Consumption, intermittent renewable energy generation</td><td>2011 to 2015 - Primary</td><td>0.582</td></tr><tr><td>Italy</td><td>Total generation, intermittent renewable energy generation</td><td>2012 to 2014 - Primary</td><td>0.847</td></tr></tbody></table>

The coefficients of regressions acquired for each multiple linear regression are also found in Appendix C. From the previous multiple linear regressions and the forecasts of trades and consumption in France, we obtained forecasted 2015 consumption factors for the CC indicator with a coefficient of determination of 0.83.

The environmental optimization based on the forecasted consumption factors had a solutions correlation of 20% with the environmental optimization based on the retrospective consumption factors. Moreover, the optimal solution based on the 2015 forecasted indicators reached an effectiveness of 71% of the optimal solution based on retrospective data, meaning that a mitigation of 1.7 kg of CO2 eq. was achieved instead of 2.4 kg of CO2 eq. Thus, mitigations of up to 27% for the climate change score of the daily use of 1 kWh could be achieved through the use of a simple, realistic day-ahead optimization model.

### 4.1.5 Discussion

#### 4.1.5.1 Temporal and spatial variability in electricity generation and consumption

Because of the complexity of power systems, it is difficult to determine the origin of the used electrons. The spatial variability of the electricity generation depends on the system operator providing the energy rather than the country. Marriot and al. [31] illustrate this for the United States but the same effects may be found in smaller countries. For instance, Germany has four system
operators that control different areas. How relevant is it to speak about a German grid mix? In fact, France cannot physically trade electricity with two of the German system operators. However, because trades between system operators and regions are fostered within a country, France can buy electricity from a system operator that was imported from another system operator. Each region has specific geographic, economic, social and political characteristics that alter the sources used to generate electricity and the physical interconnections with neighbours. Therefore, local consumption factors of impacts including generation, imports and exports should be developed. Moreover, the temporal variability of electricity generation and imports impacts the computation of annual emissions based on average factors. Consequently, dynamic studies that include electricity consumption should consider imports, exports and the dynamic generation of exporting countries. The dynamic consumption factors developed in this study are relevant in LCAs of industrial processes or operational building phases (especially when consumption varies over time) that may be precisely located and in national emissions inventories.

### 4.1.5.2 Consumption factors versus generation factors

We were interested in exploring the environmental performance biases of using French generation factors instead of French consumption factors as the decisional indicator in our demand-side management programs. Between 2012 and 2014, the optimizations based on generation factors had correlations of solutions between 30 and 40% for the four environmental indicators and increased the impacts of electricity use for the climate change indicator by 10% compared to the optimizations based on consumption factors. Consequently, the use of generation factors prevented the impacts of electricity consumption from being minimized. The main interest of considering consumption factors including imports and exports is to assess consumed electricity in a more realistic way and prevent an environmentally damaging energy from being imported, despite the economic interest of system operators.

### 4.1.5.3 Optimization of energy consumption based on several criteria

A major issue surrounding the environmental optimizations of energy consumption is the decision based on several criteria. Since multiple environmental impacts occur, the optimization of each environmental indicator does not represent the optimal solution for the others indicators. As Miara and al. [17] suggest, optimal solutions should internalize the costs of the environmental and social impacts of electricity generation (e.g. carbon price) in order to use a single economic indicator. In
this study, optimization based on a new cost including a carbon price was achieved, and the results
showed the enhancement of the environmental effectiveness of the solution. Multiple
environmental indicators should be included in the costs and the economic optimization could
aggregate the environmental, social and economic issues and support decision-making by
providing a single indicator that will prevent energy consumption optimizations based on non-
economic indicators from jeopardizing the stability, security and costs of power systems. However,
environmental performances of such economic optimizations depend on the pricing of
environmental and social impacts which depend on subjective choices [51, 52].

4.1.5.4 **Attributional and consequential approaches in LCA of demand-side management programs**

The approach used in this study was attributional. It made it possible to assess the quality of the
system at a certain time and provided global and local visions. However, the attributional approach
assumed that the energy to consume had the same impact factors as the global energy used.
Consequently, the optimizations model developed in our study aimed to minimize the global
impacts of the consumption in a specific country without considering local grid responses. It
provided an overview of the correlations between the environmental and economic optimizations
of demand-response programs but did not assess the real consequences on the grid of such
programs. Hence, a more comprehensive model could be created to assess the local short-term
dynamic consequences of located prospective consumptions and the global long-term
consequences of the implementation of demand-side management programs. The consequential
approach of the LCA could be used [53] to work on short- and long-term marginal technologies
[54]. Moreover, such studies require a tremendous amount of data and should be carried out by or
in partnership with system operators.

**4.1.6 Conclusion**

The aim of this paper was to conduct a life cycle assessment of electricity consumption in France for multiple environmental indicators and optimize the daily use of 1 kWh based on environmental and economic indicators. The results showed that the dynamic consideration of imports and exports is essential in order to avoid underestimating the impacts of electricity consumption in France. Moreover, the optimization based on the climate change indicator had the widest range of