Évolution des consommations en énergie électrique

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1 1 Sécurisation de l alimentation l électrique en région r PACA Évolution des consommations en énergie électrique

2 2 Objectifs des prévisions de consommation : Identifier une cible réseau r permettant de répondre r à un besoin identifié Pour chaque opération réseau, r définir d un horizon de raccordement En général, g les incertitudes acceptées es par RTE conduisent à décaler le projet d un ou 2 ans, finalement peu au regard du temps nécessaire n à réaliser l ouvrage

3 3 Plan de la présentation : Périmètre de l Est l PACA Prévision de consommation en Énergie annuelle Modèle utilisé,, principaux paramètres et limites Scénarios d éd évolution de la consommation Résultats Évolution de la consommation en puissance, impact sur la courbe de charge Conclusions

4 4 La consommation : 2 types de consommation : La consommation finale : tous les utilisateurs (du particulier à l industriel) contribuent Le soutirage sur le réseau r de transport : consommation équivalente consommée e par les clients industriels et distributeurs En particulier, pour le distributeur, l installation l de production décentralisée e (type éolien, photovoltaique) ) diminue la puissance appelée e sur le réseau r de transport

5 5 Réseau RTE Soutirage Réseau distribution Clients industriels consommateurs Clients consommateurs producteurs Consommation finale

6 6 Périmètre de l Est l PACA Consommation finale de tous les clients consommateurs Alpes Maritimes + Var, y compris Monaco Qu ils soient raccordés s sur le réseau r de distribution et de transport Un périmp rimètre qui a évolué car il intègre maintenant Toulon et ses environs. hors actions de réductions r du soutirage vu du réseau r RTE, par exemple par le développement des ENR, les actions de maîtrise des pointes Ces actions seront intégr grées ensuite dans le volet «solutions réseau»

7 7 Alpes Maritimes Broc Carros Boutre Var Biançon Realtor Trans Incident dimensionnant Neoules

8 8 Prévisions de consommation Un modèle basé sur une analyse sectorielle de la consommation électrique finale, à température normale, Evolutions en énergie annuelles à long terme (15 ans) pour les secteurs de l industrie, l des transports ferroviaires, du tertiaire, du résidentiel, r Evolutions en puissance à partir de courbes de charges représentatives d usages d ou de secteurs d activitd activité,, alimentées es par le modèle en énergie, Selon les hypothèses correspondant à plusieurs scénarios socio-économiques. conomiques. Un modèle utilisé à 2 échelles à RTE : Au niveau national pour établir le Bilan Prévisionnel, qui permet d identifier d les besoins de production supplémentaires nécessaires n pour faire face à l évolution de la demande, Au niveau départemental d ou régional, r pour identifier les besoins de renforcement du réseau de transport

9 9 Secteur résidentiel: r Prévisions en énergie Le déterminant d principal est la résidence r principale (MI ou IC) Les usages sont décomposd composés s en taux d éd équipement et consommations unitaires (produits bruns, produits blancs, eau chaude à accumulation, éclairage, cuisson ) Le chauffage est calé sur les caractéristiques ristiques climatiques du territoire (consommations corrigées ou normales) Secteur tertiaire: Décomposé par branches (CaHoRe( CaHoRe,, bureaux, commerce, enseignement, santé é ), Usages: chauffage, eau chaude à accumulation, climatisation, autres usages. Secteur industriel: Décomposé par secteurs d activitd activité : IAA, métallurgie, m chimie, textile

10 10 Prévisions en énergie Les paramètres clés s du modèle : Calage de l historique l des consommations à partir du réalisr alisé: Corrections climatiques Calage du chauffage Préparation des prévisions: Pénétration de l eau l chaude sanitaire Pénétration du chauffage dans la construction neuve Evolution de la population Projets industriels et tertiaires significatifs, Choix entre trois scénarios déclind clinés s de la modélisation des scénarios du modèle France du Bilan Prévisionnel

11 11 Pour les Alpes Maritimes et le Var, ces paramètres sont : Répartition de la consommation FRANCE 2% ALPES MARITIMES 1% 13% VAR 10% 2% 33% 37% 40% 46% 34% 54% 28% Résidentiel Tertiaire Industrie Agriculture Résidentiel Tertiaire Industrie Agriculture Résidentiel Tertiaire Industrie Agriculture Part prépond pondérante des secteurs résidentiel r et tertiaire

12 12 Projections de population (retenues sur BP 2007) Projections INSEE 2006 (Scénario Central) Population (en milliers) Taux Dept % Dept % Total % FRANCE % ménages ménages ménages ménages Une évolution démographique d deux fois supérieure à l évolution FRANCE

13 13 Taux de pénétration p du Chauffage Électrique dans le neuf Hyp Taux CE Taux réalisé Taux prév Depts 06 et Maisons Individuelles 87.01% 87% Immeubles collectifs 81.62% 82% FRANCE Maisons Individuelles 71.00% 71% Immeubles collectifs 66.00% 66% Hyp Taux CE (BP 2007) Taux réalisé Taux prév Depts 06 et Maisons Individuelles 46.62% 50% Immeubles collectifs 69.38% 70% FRANCE Maisons Individuelles 34.40% 34% Immeubles collectifs 48.80% 50% Un taux en net augmentation à l image de la moyenne FRANCE

14 14 Taux d éd équipement Eau Chaude Sanitaire électrique Taux réalisé Taux prév Depts 06 et 83 45% 45% FRANCE 45% 45% Un taux d éd équipement aligné sur la moyenne FRANCE

15 15 En parallèle le des évolutions tendancielles, prise en compte de projets locaux : TER : Cadencement TER : sur la base REX RAA (+5% de conso en +), 5 GWh en ème voie Cannes Nice (2011), +70% de trains, 3 GWh LGV 140 GWh pour les 3 sous stations (2/3 VAR, 1/3 Alpes Maritimes), évolution progressive entre Développement économique : LGV : région r de Draguignan (sur la base du retour d expd expérience de Reims, desservi par la LGV Est) Plaine du Var : Première prise en compte par l él évolution du secteur tertiaire du département

16 16 Déclinaison des scénarios nationaux d éd évolution de la consommation: Scénario «Haut» : majorant de la consommation: démographie haute: 66,9 millions en 2020 (+3%) Le prix de l él électricité ne suit pas celui des hydrocarbures et favorise les substitutions (+1,55 TWh dans l industrie) l Part du CE accentuée e dans le résidentiel r et tertiaire neuf, un peu supérieur dans le résidentiel ancien, respect partiel des RT Taux de climatisation élevé Économie tendancielle dans les usages spécifiques + 18 TWh / Référence R en 2020 Scénario «Référence», scénario de continuité des politiques engagées: es: Démographie «central INSEE» 66,1 millions en 2020 Le prix de l él électricité suit celui des combustibles (pas de substitution) Part du CE dans le résidentiel: r évolution tendancielle, respect partiel des RT Économies renforcées es dans les usages spécifiques Evolution tendancielles (parts, CU) dans le tertiaire

17 17 Les scénarios d éd évolution de la consommation énergétique retenus : Scénario «MDE renforcée», autour d un d renforcement des politiques environnementales et énergétiques (renforcement de la performance énergétique des bâtiments): Démographie «Central INSEE» Plus faible proportion de maisons individuelles Part du CE dans le neuf et l ancien l en tendanciel Respect des réglementations r thermiques Economies d éd énergie très s renforcées es dans le résidentiel, r renforcées es dans le tertiaire - 28 TWh / Référence R en 2020 Un scénario «Grenelle» est en cours de construction pour le Bilan Prévisionnel Couplé au développement des ENR sur le territoire concerné,, le scénario «MDE renforcée» donnera des premières res orientations

18 18 GWh %-1.7% 1.7% %-2.2% %-2.0% Évolution de la consommation énergétique annuelle Alpes Maritimes 2020

19 19 GWh %-1.7% 1.7% %-1.5% 1.5% %-1.7% 1.7% Évolution de la consommation énergétique annuelle Var

20 20 GWh %-2.0% %-1.9% 1.9% %-1.6% 1.6% Évolution de la consommation énergétique annuelle Alpes Maritimes + Var + Monaco 2020

21 21 Évolution de la consommation énergétique par habitant (Alpes Maritimes + Var) : Haut Référence MDE MWh/hab Evolution MWh/hab Evolution MWh/hab Evolution ,58 6,58 6, ,17 1,8% 7,14 1,7% 7,03 1,4% ,49 0,9% 7,41 0,7% 7,19 0,5% ,86 1,0% 7,72 0,8% 7,38 0,5%

22 22 A titre de comparaison, pour la France Actualisation 2008 du Bilan Prévisionnel 2007 pour l horizon l 2013 ~+0.7 à 1.2% +0.9 à 1.5% Tendances observées es : scénario Haut pour le secteur résidentielr Référence pour le secteur tertiaire Bas pour l industriel

23 23 Sensibilité aux principaux paramètres Le modèle permet de paramétrer des tendances régionales r : Population : GWh à l horizon 2020 en passant de l ancien l scénario INSEE au scénario départemental d actualisé Pénétration du chauffage électrique dans le neuf : une part augmentée e de 5% génère g une consommation supplémentaire de 35 GWh à Les prévisions sont surtout sensibles aux variations : De la population Des projets majeurs locaux industriels ou tertiaires

24 24 Et en puissance Sur la base de la courbe de charge de chaque profil de consommateur issue du retour d expd expérience, création d une courbe de charge de la régionr en soutirage vu du réseau r RTE, à température normale, Alpes Maritimes + Var + Monaco Cette courbe se déformera d selon l él évolution des usages en électricité : En hiver, par exemple sous l effet l du chauffage électrique En été,, par exemple sous l effet l de la climatisation ou l utilisation l de chauffe eau solaires

25 25 Puissance (MW) Courbe de charge journalière moyenne - Janvier heures Pertes réseau Eclairage résidentiel Lavage résidentiel Froid résidentiel Usages résidentiels Chauffage résidentiel Eau chaude à accumulation Solde tertiaire Climatisation été Chauffage tertiaire Eclairage public Commerces Bureaux Transport Energie - autre Agroalimentaire Biens de consommation Biens d'équipements Industrie lourde Alpes Maritimes

26 26 Courbe de charge journalière moyenne - Janvier Puissance (MW) heures Pertes réseau Eclairage résidentiel Lavage résidentiel Froid résidentiel Usages résidentiels Chauffage résidentiel Eau chaude à accumulation Solde tertiaire Climatisation été Chauffage tertiaire Eclairage public Commerces Bureaux Transport Energie - autre Agroalimentaire Biens de consommation Biens d'équipements Industrie lourde Var

27 27 Les différents résultats r : Monotones Courbes de charge Évolution de la pointe Pour les différents scénarios : Haut, Référence, MDE Renforcée

28 / Monotone de consommation Hiver (Décembre à Février) Année e 2006 et Prévisions 2010, 2015, 2020

29 Courbe de charge moyenne Hiver (Décembre à Février) Année e 2006 et Prévisions 2010, 2015, 2020

30 30 Évolution de la pointe d hiver d (19-20h) Moyenne des 30 pointes sur la périodep à 1.8% / an En PACA, évolution de l ordre l de 1,8% sur ces dernières res années

31 / Monotone de consommation Ete (Juillet, Août) Année e 2007 et Prévisions 2010, 2015, 2020

32 Courbe de charge moyenne Ete (Juillet Août) Année e 2007 et Prévisions 2010, 2015, 2020

33 33 Évolution de la pointe d éd été (~13h) Moyenne des 30 pointes sur la périodep à 1.8% / an En PACA, évolution de l ordre l de 1,5% sur ces dernières res années

34 34 Conclusion : Une évolution importante de la consommation régionaler comprise entre : 1,5 et 2% par an en énergie, sous le double effet : d une évolution importante de la population locale, d une évolution de la consommation du secteur résidentiel et tertiaire, au niveau national. Pour une évolution globale de l ordre l de la pointe d ici d 2020 de l ordre l de : 450 à 650 MW l hiver 350 à 500 MW l été Le bilan énergétique production / consommation régional sur lequel on basera l él étude des stratégies réseau r et la mesure d efficacitd efficacité associée e intègrera ces perspectives de consommation, mais aussi les nouveaux projets de production, décentralisd centralisés s ou non, les actions de maitrise des pointes

35 35 Région PACA Soutirages RTE (*) Hiver Evolutions des pointes Moyenne 30 pointes corrigées Puissances (MW) TCAM moyen 1.8% / / / / /2007 (*) hors pertes réseaux et autoconsommation

36 Région PACA Soutirages RTE (*) Eté Evolutions des pointes Moyenne 30 pointes corrigées 5250 Puissances (MW) TCAM moyen 1.5% (*) hors pertes réseaux et autoconsommation