VALORISATION SOCIO-ÉCONOMIQUE des réseaux électriques intelligents. Synthèse

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1 VALORISATION SOCIO-ÉCONOMIQUE des réseaux électriques intelligents Synthèse JUILLET 215

2 Ce document constitue la synthèse des travaux relatifs à la valorisation socio-économique d un premier périmètre de solutions smart grids réalisés dans le cadre de l action 5 du plan «Réseaux électriques intelligents» de la Nouvelle France Industrielle. Les résultats contenus dans le présent document ont été réalisés à partir de la méthodologie et des hypothèses définies dans le rapport sur la valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents. Ils doivent s appréhender et se comprendre dans ce contexte. L étude complète est disponible sur le site internet de RTE. La responsabilité de RTE Réseau de transport d électricité S.A. ne saurait être engagée pour les dommages de toute nature, directs ou indirects, résultant de l utilisation ou de l exploitation des données et informations contenues dans le présent document, et notamment toute perte d exploitation, perte financière ou commerciale.

3 VALORISATION SOCIO-ÉCONOMIQUE des réseaux électriques intelligents Synthèse JUILLET 215

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5 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents SOMMAIRE 1. CONTEXTE ET OBJECTIFS COMPOSITION DU GROUPE DE TRAVAIL FONCTIONS AVANCÉES DES RÉSEAUX ÉLECTRIQUES INTELLIGENTS CADRE MÉTHODOLOGIQUE DE L ÉVALUATION SOCIO-ÉCONOMIQUE DES SMART GRIDS Méthodologie d évaluation économique Méthodologie d évaluation des impacts environnementaux Méthodologie d évaluation des effets sur l emploi HYPOTHÈSES ET CONTEXTE ÉNERGÉTIQUE Constitution d un socle d hypothèses reposant en partie sur les résultats des démonstrateurs Choix d un contexte économique de référence pour les premières évaluations quantitatives Sensibilité des résultats obtenus aux hypothèses ANALYSE GÉNÉRALE DES RÉSULTATS SUR LA VALEUR SOCIO-ÉCONOMIQUE DES SMART GRIDS Bilan économique Bilan environnemental Bilan social (effets sur l emploi) GESTION ACTIVE DE LA DEMANDE Gestion active de la demande dans le secteur résidentiel Gestion active de la demande dans le secteur tertiaire Gestion active de la demande dans le secteur industriel COMMANDABILITÉ DE LA PRODUCTION ÉOLIENNE Commandabilité de la production éolienne pour la gestion des congestions du réseau de transport Commandabilité de la production éolienne pour la participation à la réserve à la baisse et à l ajustement STOCKAGE DE FAIBLE CAPACITÉ ÉQUIPÉ POUR LE RÉGLAGE PRIMAIRE DE FRÉQUENCE OBSERVABILITÉ ET PRÉVISION DE LA PRODUCTION D ORIGINE RENOUVELABLE DISTRIBUÉE ESTIMATION DYNAMIQUE DES CAPACITÉS DE TRANSIT DES OUVRAGES DU RÉSEAU PUBLIC DE TRANSPORT LOCALISATION AUTOMATIQUE DE DÉFAUT SUR LES OUVRAGES DU RÉSEAU PUBLIC DE TRANSPORT CONCLUSIONS PROLONGEMENTS NÉCESSAIRES

6 1. CONTEXTE ET OBJECTIFS L évolution des politiques énergétiques est aujourd hui au cœur du débat public en France, en Europe et dans le monde : en témoignent l intensité des débats au sein du Parlement français sur le projet de loi relatif à la transition énergétique pour la croissance verte, l importance des négociations à venir lors de la prochaine Conférence des Parties de la Convention-Cadre des Nations Unies pour les Changements Climatiques (CCNUCC), qui se tiendra à Paris en décembre 215, ou les enjeux définis à l échelle européenne au sein de la récente communication de la Commission européenne sur l Union de l énergie. Le système électrique est identifié dans toutes ces enceintes comme un vecteur majeur de cette transition énergétique, à la fois en propre (réduction de son empreinte carbone) et en relation avec d autres formes d énergie (transferts d usages vers l électricité). Il doit ainsi évoluer pour accompagner ces transformations (p. ex dans les modes de consommation, dans la nature ou la localisation des moyens de production) tout en maîtrisant les coûts et en maintenant la qualité de service pour les consommateurs. Les défis sont nombreux : il s agit notamment de faciliter l adaptation des infrastructures (outils de production et réseau), de faire évoluer les modes de gestion du système et de mobiliser de nouveaux leviers de flexibilité pour gagner ainsi en efficacité et en souplesse. L innovation au sein du système électrique est au cœur des politiques publiques ambitieuses mises en place pour faire face à ces défis. Les innovations matérielles, logicielles ou organisationnelles 1, permises notamment par les technologies de l information et de la communication, offrent des solutions communément appelés smart grids pour répondre à ces enjeux : amélioration de la qualité des informations disponibles sur le système électrique et optimisation de leur utilisation, nouveaux gisements de flexibilité (participation des consommateurs et des énergies renouvelables à la gestion de l équilibre offre-demande ou l équilibre des flux sur le réseau, commandabilité du réseau). Parmi ces solutions, un éventail large est déjà au stade de maturité technologique ou en cours d expérimentation au sein de démonstrateurs. Dès aujourd hui, leur déploiement peut donc être un vecteur d optimisation mais aussi conduire à l émergence d une filière industrielle compétitive dont les débouchés peuvent dépasser les frontières françaises. Afin de tirer partie des opportunités et des atouts qu elle peut offrir à l industrie française, le Président de la République a identifié, en septembre 213, la filière des smart grids comme l un des axes importants de sa stratégie industrielle et a confié au président du directoire de RTE la mission de lui remettre une feuille de route permettant d accompagner et d accélérer le développement des smart grids. Cette feuille de route, élaborée en collaboration avec les parties prenantes du secteur électrique et du secteur industriel des smart grids, recense 1 actions identifiées comme prioritaires pour consolider la filière des réseaux électriques intelligents et permettre aux entreprises françaises de jouer un rôle de leader sur ce segment d activités. Ces orientations ont été présentées au Président de la République le 7 mai 214. Au sein de cette feuille de route sur les réseaux électriques intelligents, l action 5 et l action 6 sont respectivement dédiées à la quantification de la valeur des fonctions smart grids du point de vue économique, environnemental et social (au sens des effets sur l emploi) et au déploiement à grande échelle de certaines de ces fonctions. Le cahier des charges de l action 5, défini dans le plan «Réseaux électriques intelligents», était le suivant : a,établir un cadre méthodologique permettant de quantifier, pour toutes les fonctions avancées, leurs gains et leurs coûts d un point de vue économique, environnemental et social (au sens des effets sur l emploi) ; 1. Dont les mécanismes de coordination par le marché 6

7 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents a,quantifier, sur la base de ce cadre méthodologique, l apport potentiel d un périmètre de fonctions smart grids identifiées comme suffisamment matures pour envisager leur déploiement à grande échelle 2 à un horizon proche. L établissement d une méthodologie d analyse pouvant être appliquée de manière uniforme à toutes les solutions, et intégrant un volet sur l environnement et l emploi en France, constitue une plus-value importante et complémentaire aux apports des démonstrateurs. Elle permet de comparer les gains apportés par les fonctions smart grids et facilite ainsi la structuration d une filière industrielle française compétitive sur ce segment d activités. En effet, l émergence de la filière des smart grids s est initialement constituée autour de projets de démonstrateurs, visant à tester différentes fonctions avancées sur un territoire donné. La diversité de ces différents démonstrateurs permet de couvrir un vaste panorama de situations territoriales et de fonctions avancées et donc de disposer d une première évaluation des gains associés à leur déploiement et d un premier niveau de sélection des différentes solutions vis-à-vis de leur potentiel de viabilité économique. En revanche les méthodologies, les périmètres d évaluation et les hypothèses retenues dans ces initiatives revêtent un caractère hétérogène. En effet, les démonstrateurs testent et évaluent chacun une ou plusieurs solutions smart grids, avec une finalité et des méthodes d évaluation propres. En l état, ils ne suffisent donc pas à comparer les apports des différentes fonctions avancées. La méthodologie définie dans le cadre de l action 5 du plan «Réseaux électriques intelligents» et le travail de valorisation associé doivent permettre d aller au-delà de ce constat, en identifiant les solutions présentant les meilleures performances pour la collectivité de manière à permettre un déploiement ciblé et rationalisé des solutions smart grids. Le présent document constitue la synthèse des conclusions de l action 5 du plan «Réseaux électriques intelligents». Un rapport détaillé sur la valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents est également rendu public. 2. Notamment dans le cadre du déploiement prévu dans l action 6 du plan «Réseaux électriques intelligents» 7

8 2. COMPOSITION DU GROUPE DE TRAVAIL Afin de faire émerger un cadre méthodologi que partagé ainsi qu un socle d hypothèses technicoéconomiques relevant de différents champs de compétence (solutions smart grids, système électrique, effets environnementaux, effets sur l emploi, etc.), un groupe de travail a été constitué. Piloté par RTE, il a réuni des acteurs institutionnels (Direction Générale des Entreprises du Ministère de l Économie, de l Industrie et du Numérique, l Agence de l environnement et de la maîtrise de l énergie, services de la Commission de régulation de l énergie 3 ), des industriels fabricants de solutions smart grids (Schneider Electric Industries, Alstom Grid), des producteurs/fournisseurs d électricité (EDF, Engie), des gestionnaires de réseau de distribution (ERDF, URM) et une représentation du monde académique et de la recherche (Laboratoire de génie électrique de Grenoble G2ELAB et Allian ce nationale de coordination de la recherche en énergie ANCRE). Figure 1 L organisation du travail au sein de l action 5 du plan «Réseaux électriques intelligents» GESTIONNAIRES DE RÉSEAU DE DISTRIBUTION ERDF, URM PILOTE RTE ACTEURS PUBLICS DGE, ADEME, CRE FABRICANTS DE SOLUTIONS Alstom Grid, Schneider Electric Industries FOURNISSEURS/PRODUCTEURS D ÉLECTRICITÉ EDF, ENGIE ÉCOLES ET ORGANISMES DE RECHERCHE ANCRE, G2ELAB 3. Les positions prises dans ce rapport par les services de la Commission de régulation de l énergie n engagent pas le Collège. 8

9 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents 3. FONCTIONS AVANCÉES DES RÉSEAUX ÉLECTRIQUES INTELLIGENTS La première tâche du groupe de travail a été d identifi e r 4 un périmètre de fonctions avancées smart grids répondant à différents critères adaptés au cadre du plan «Réseaux électriques intelligents» : (i) maturité technologique des fonctions leur permettant de s inscrire dans la perspective d un déploiement à un horizon de temps proche, (ii) pertinence pour accompagner efficacement la transition énergétique et (iii) performance des fonctions pour la gestion et l optimi sation des réseaux électriques. Figure 2 Fonctions avancées étudiées Gestion active de la demande Industriel Tertiaire Résidentiel SERVICES DE FLEXIBILITÉ Commandabilité de la production EnR Les fonctions avancées répondant à ces critères correspondent à deux catégories de services qui peuvent être rendus aux différents acteurs du système électrique afin d optimiser leurs investissements et leurs processus opérationnels en termes économiques et environnementaux : a, les services d information (ou observabilité) À partir de dispositifs de mesure et d algorithmes de traitement des informations, ces fonctions avancées permettent aux différents acteurs, dont notamment les gestionnaires de réseau, de disposer de davantage d informations sur l état du système électrique et son évolution probable à différents horizons. Ces informations peuvent être exploitées 5 par les différents acteurs et leur permettre une meilleure optimisation de leurs actifs. a, les services de flexibilité (ou commandabilité) Ces fonctions avancées fournissent des leviers d action physiques sur le système électrique en agissant sur une ou plusieurs grandeurs électriques. Ils peuvent représenter des alternatives économiquement pertinentes aux leviers dits «classiques» (production, infrastructures de réseau). La figure 2 récapitule les différentes fonctions avancées smart grids ayant fait l objet d une analyse socioéconomique dans le cadre de cette étude. Le périmètre des fonctions sélectionnées et étudiées a été adapté aux délais impartis pour ces travaux et ne couvre pas nécessairement l ensemble des solutions pouvant faire l objet d un déploiement à grande Stockage Observabilité et prévision de la production EnR distribuée SERVICES D OBSERVABILITÉ Estimation dynamique des capacités des ouvrages du réseau de transport Localisation automatique de défaut sur les ouvrages du réseau de transport échelle à l horizon de 3 ans, tel que prévu dans le cadre de l action 6 du plan «Réseaux électriques intelligents». En particulier, le périmètre des fonctions avancées ne comporte aucune solution dédiée aux réseaux de distribution (c-à-d. sans effet significatif pour le réseau de transport ou la gestion de l équilibre offre- demande). En effet, les gestionnaires de réseau de distri bution ont structuré leur réflexion autour des résultats expérimentaux de projets de démonstrateurs dont les principaux sont articulés autour d un programme de travail qui s achève en 216/217. Ainsi la maturité des résultats et la capacité à les généraliser à une échelle nationale ne sont pas jugées suffisantes par les gestionnaires de réseau de distribution pour apporter à ce stade des éléments d analyses consolidés. 4. Cette identification s est effectuée à partir de l expertise des membres du groupe de travail et sur la base des résultats techniques des démonstrateurs ou du déploiement de certaines fonctions déjà constaté au sein du système électrique. 5. Dans la limite de ce qui est possible en termes de gestion de la confidentialité ou de respect de la vie privée. 9

10 4. CADRE MÉTHODOLOGIQUE DE L ÉVALUATION SOCIO-ÉCONOMIQUE DES SMART GRIDS La construction d un cadre méthodologique commun et partagé constitue un résultat fondamental des travaux menés au sein de l action 5 du plan «Réseaux électriques intelligents». Ce cadre devra permettre de structurer l ensemble des analyses quantitatives futures afin d assurer leur cohérence et l exploitation de leurs résultats dans une réflexion globale sur les choix en termes de soutien par les pouvoirs publics et de déploiement des smart grids. Son élaboration a pu s appuyer sur des références académiques ainsi que sur l expertise des membres du groupe de travail et des démonstrateurs dans lesquels ces derniers sont impliqués. L action 5 du plan «Réseaux électriques intelligents» a permis de bâtir une méthodologie globale d analyse socio-économique des technologies smart grids, à même de renvoyer des indicateurs lisibles et objectifs de l intérêt de ces technologies pour la collectivité. Cette méthodologie peut être appliquée dans tout contexte et à tout pays. Elle n intègre pas à ce stade de volet sur la valeur pour les réseaux de distribution. 4.1 Méthodologie d évaluation économique La méthodologie d évaluation économique des smart grids repose sur la quantification de l impact du déploiement des smart grids sur le surplus collectif. Il s agit en effet d évaluer les coûts et les gains 6 pour l ensemble des acteurs 7 du système électrique (producteurs, fournisseurs, gestionnaire du réseau de transport, gestionnaires de réseau de distribution, consommateurs, opérateurs des fonctions smart grids, pouvoirs publics, contribuables, etc.) en dehors de toute contrainte réglementaire et de tout mécanisme incitatif, sans considération sur la répartition des coûts et des gains entre acteurs. La répartition de la valeur ainsi estimée entre les différents acteurs résulte de la rareté relative de l offre au besoin, de sa structure de coût ainsi que d éventuels mécanismes incitatifs. Ainsi réparti entre offreurs et demandeurs, le surplus collectif dégagé par les solutions smart grids ne se traduit donc pas en revenus pour les promoteurs de ces solutions. L analyse de la répartition de la valeur entre acteurs nécessite des hypothèses sur la profondeur des gisements et leurs coûts et ne fait pas, à ce stade, partie de l analyse. En aucun cas, les résultats relatifs à la valeur économique issus de ces travaux ne peuvent être interprétés comme les revenus que peuvent attendre les acteurs investissant dans ces solutions. Les gains pour le système électrique apportés par les smart grids sont évalués sur l ensemble des composantes de valeur et à l ensemble des horizons temporels considérés (à l exception de la valeur pour les 6. Les gains désignent ici la réduction des coûts du système électrique (hors coûts de déploiement des solutions smart grids). 7. Au sens des acteurs économiquement concernés par les choix du système électrique. 1

11 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents réseaux publics de distribution). Ils correspondent donc, d une part, à leur contribution à l équilibre offre-demande aux différentes échelles de temps et, d autre part, à leur apport dans la gestion et le dimensionnement du réseau de transport Méthodologie d évaluation des gains pour l équilibre offre-demande Un apport essentiel des solutions smart grids résidant dans la flexibilité de court-terme ou la réduction des incertitudes sur des échéances de court-terme, la quantification des gains associés nécessite une modélisation fine de ces échéances (représentation des incertitudes, besoins de flexibilité, caractéristiques techniques et économiques des différents moyens pouvant répondre à ces besoins). De manière à disposer d une telle modélisation, RTE a développé un outil de modélisation spécifique 8, dont la plus-value réside dans la représentation du fonctionnement court-terme du système électrique (les incertitudes et leurs évolutions, les contraintes de flexibilité, etc.), et notamment la représentation des coûts associés à la constitution des réserves et aux besoins d ajustement. Cet outil permet ainsi de capter les composantes de valeur économique apportées par les smart grids. À cet égard, la méthodologie proposée repose sur une optimisation, pour la collectivité 9, des coûts de l équilibre offre-demande sur le système électrique européen à différentes échéances (adéquation offre- demande long-terme, programmation et équilibrage infra-journalier, ajustement et services système), à travers une représentation des aléas et des incertitudes à ces échéances Méthodologie d évaluation des gains pour le réseau de transport Les décisions concernant les infrastructures du réseau public de transport résultent d un arbitrage économique entre les dépenses dans l infrastructure (développement ou renforcement des réseaux, maintenance) et les coûts de gestion en exploitation des contraintes du réseau (coûts de redispatching 1, valeur liée à la qualité de l électricité 11, pertes). Les coûts de gestion en exploitation des contraintes du réseau sont liés aux dépenses consenties dans les infrastructures. Ils sont d autant plus faibles que les dépenses dans les infrastructures sont importantes. La modélisation proposée dans le cadre du plan «Réseaux électriques intelligents» consiste à représenter cet arbitrage économique sous forme d une minimisation globale des coûts en y intégrant l apport des solutions smart grids susceptibles de constituer un levier de gestion des contraintes du réseau ou de réduire le niveau et les incertitudes sur ces contraintes. Selon les niveaux de tension considérés, la modélisation repose sur une représentation complète (mais simplifiée) du réseau électrique européen (réseau de grand transport) ou sur une représentation locale de situations types de réseau (réseau de répartition). Les évaluations menées sur des situations types de réseau ont fait l objet d un premier niveau de généralisation tenant compte de la diversité des situations de réseau sur le territoire. Cette généralisation devra faire l objet de travaux complémentaires afin d en fiabiliser les résultats Méthodologie d évaluation des gains pour les réseaux de distribution Les échéances de ce rapport se sont avérées incompatibles pour les gestionnaires de réseau de distribution avec le calendrier des retours d expérience de leurs travaux, structurés autour des démonstrateurs auxquels ils participent. Ainsi, en l absence d éléments disponibles, aucun cadre méthodologique d évaluation des gains pour les réseaux de distribution n a pu être défini à ce stade. Cette limite devra être levée, selon un calendrier établi à l initiative des gestionnaires de réseau de distribution, pour finaliser le cadre méthodologique global conçu dans cette action. 8. Modèle FlexiS 9. Traduisant une hypothèse de concurrence pure et parfaite 1. Les coûts de redispatching représentent les coûts de réajustement des programmes de production afin de gérer des congestions sur le réseau de transport. Le surcoût correspondant à l énergie non évacuée pour cause réseau (cette énergie est compensée par un autre moyen) en fait partie. 11. Une valeur normative pour l énergie non distribuée a été retenue. 11

12 4.2 Méthodologie d évaluation des impacts environnementaux La méthodologie d évaluation environnementale du déploiement des smart grids repose sur l analyse du cycle de vie (ACV), qui constitue une méthodologie reconnue et normée à l échelle internationale. L ACV permet de quantifier les impacts environnementaux sur tout le cycle de vie d un produit ou d un service depuis l extraction des matières premières qui le composent jusqu à son élimination en fin de vie, en passant par sa fabrication, son transport et son utilisation. L échelle globale de certains impacts environnementaux (changement climatique) ainsi que le périmètre mondial du cycle de vie de certains produits justifient l évaluation des impacts environnementaux au niveau mondial. La méthodologie de l ACV repose sur deux analyses complémentaires : a, l analyse «attributionnelle» du cycle de vie Cette analyse repose sur l identification et la quantification des flux physiques (matière, énergie, rejets, etc.) associés à l ensemble des étapes du cycle de vie des ressources composant la fonction avancée. Elle fournit une évaluation des impacts environnementaux liés au déploiement des ressources smart grids. a, l analyse «conséquentielle» du cycle de vie Cette analyse porte sur les impacts environnementaux (a priori évités) correspondant aux conséquences du déploiement des smart grids sur le système électrique : conséquences sur la composition du parc de production, sur l utilisation des combustibles par les différents moyens de production et sur le développement des réseaux. Cette analyse s appuie sur les modélisations du système électrique utilisées pour l évaluation économique. Les évaluations effectuées sont concentrées sur l impact sur le changement climatique (reflétant les principales attentes des pouvoirs publics et pour des questions d accès aux données) mais la méthodologie s applique à tout type d impact environnemental. 4.3 Méthodologie d évaluation des effets sur l emploi Dans le cadre du plan «Réseaux électriques intelligents» de la Nouvelle France Industrielle, cette action avait notamment pour objectif d éclairer la prise de décision publique en termes de soutien aux différentes filières par une analyse des créations d emplois associées à leur développement. Afin de répondre efficacement à cette demande, un cadre méthodologique a été conçu de manière à évaluer, de manière objective, les différents effets sur l emploi du déploiement des fonctions smart grids : a,les emplois créés 12 (directs ou indirects dans la filière des smart grids et les branches sous- traitantes) ; a,les emplois détruits dans les filières substituées : moyens de production, combustibles, développement des réseaux, etc. ; a,les emplois induits par les rétroactions macroéconomiques avec notamment les emplois induits par la distribution dans l économie française (à travers une réduction des coûts de l électricité pour les consommateurs) des bénéfices résultant du déploiement des smart grids : effets liés à l impact sur le pouvoir d achat des ménages et effets liés à l impact sur la compétitivité des entreprises. L évaluation de ces différents effets sur l emploi repose sur : a,une modélisation 13 des emplois créés dans la filière smart grids basée sur une décomposition des coûts des solutions pour en identifier la part qui correspond à des salaires en France. a,une modélisation des conséquences du déploiement des smart grids sur le système électrique, afin de quantifier les conséquences en termes d emplois détruits dans les filières substituées (capacités de production, combustibles, etc.). Cette analyse est basée sur les modélisations utilisées pour l analyse économique du déploiement des smart grids. 12. Emplois de conception, de fabrication, de commercialisation, d installation, de services associés, etc. 13. Modèle développé par Schneider Electric Industries 12

13 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents Figure 3 Principaux mécanismes de création et destruction d emplois Déploiement des smart grids Développement de l activité dans la filière smart grids Créations d emplois dans la filière smart grids (et les branches sous-traitantes) Réduction de l activité dans les filières substituées Destructions d emplois dans les filières substituées (et les branches sous-traitantes) Surcoûts ou gains pour l économie (redistribués aux ménages et entreprises) Effet sur la compétitivité des entreprises Emplois induits par l effet sur la compétitivité des entreprises Effet sur le pouvoir d achat des ménages Emplois induits par l effet sur la consommation des ménages Salaires associés aux emplois créés/détruits a,une modélisation des effets sur l emploi liés à la redistribution 14 dans l économie des bénéfices générés par les smart grids. Cette modélisation est basée sur (i) une représentation issue de la comptabilité nationale des conséquences sur les consommations dans les différentes branches de l économie, de leurs contenus en emplois et de leurs liens de dépendance et (ii) une évaluation de l effet sur la compétitivité des entreprises à partir d un modèle macro-économique 15. Cette modélisation est plus ambitieuse que certaines analyses de court-terme parfois présentées dans le débat public, dans la mesure où elle ne se borne pas à quantifier les emplois bruts mais identifie bien, d une part, les emplois nets (en tenant compte des effets de substitution) et prévoit, d autre part, les conséquences en termes d emplois du déploiement des fonctions avancées smart grids sur le reste de l économie. 14. Cette redistribution peut notamment s opérer à travers la facture d électricité du consommateur final. 15. Modèle Three-ME développé par l ADEME et l OFCE. 13

14 5. HYPOTHÈSES ET CONTEXTE ÉNERGÉTIQUE 5.1 Constitution d un socle d hypothèses reposant en partie sur les résultats des démonstrateurs L évaluation des performances socio-économiques des différentes fonctions avancées smart grids constitue un exercice prospectif. En l attente du déploiement prévu dans le cadre de l action 6, le plan «Réseaux électriques intelligents» ne dispose pas de plateforme d expérimentation technique de solutions smart grids. Ainsi, les hypothèses nécessaires aux évaluations (caractéristiques techniques des services rendus par les fonctions avancées, coûts...) ne peuvent être établies en référence à un déploiement concret et proviennent de sources externes au plan «Réseaux électriques intelligents». Quand cela s est avéré possible, les retours d expériences des démonstrateurs ont été partagés par les membres du groupe de travail impliqués dans ces démonstrateurs et ont servi à constituer (en compléments d autres sources de données) les hypothèses utilisées pour mener à bien les évaluations. 5.2 Choix d un contexte économique de référence pour les premières évaluations quantitatives Au-delà du travail de définition et de description d une méthode de valorisation des smart grids, sur le plan économique, environnemental et social (création d emplois), il était important de fournir aux pouvoirs publics et aux industriels, une première grille d analyse comparée des apports des différentes fonctions smart grids. Le groupe de travail s est donc attaché à choisir un scénario de contexte économique et énergétique adapté et pouvant refléter de manière pertinente, pour les pouvoirs publics et les parties prenantes du secteur, la valeur économique associée au déploiement des fonctions smart grids. Dans la mesure où le déploiement des smart grids ainsi que le plan «Réseaux électriques intelligents» s inscrit dans le contexte de la transition énergétique, il était logique de placer les travaux de valorisation économique des smart grids dans un contexte macroéconomique cohérent avec les politiques publiques ambitieuses de transition énergétique, définies aux niveaux français et européen. Les analyses ont ainsi été réalisées dans le cadre du scéna rio «Nouveau Mix 23» du Bilan prévisionnel publié par RTE ( édition 214). Il s agit d un choix de contexte favorable à la valorisation économique et environnementale des smart grids pour plusieurs raisons : a,la forte pénétration des énergies renouvelables (36 GW installés d éolien et 24 GW installés de photovoltaïque) induit de nouvelles contraintes sur le système électrique (besoins en flexibilité, en infrastructures, etc.) que les smart grids peuvent contribuer à résoudre. Ce niveau d insertion des énergies renouvelables ouvre un espace économique important pour les services de flexibilité et d observabilité apportés par les smart grids. a,le fort besoin de nouvelles capacités de pointe (7 GW supplémentaires par rapport au niveau actuel) contribue à valoriser les fonctions smart grids agissant sur l équilibre offre-demande à la pointe, à hauteur des coûts complets évités des moyens de pointe auxquels elles pourront se substituer (turbine à combustion) soit un coût annualisé de 6 k /MW. a,les niveaux élevés des coûts variables de la production à partir d énergies fossiles, tirés par une hypothèse majeure sur le prix du CO 2 (95 /t 16 ), valorisent fortement les fonctions avancées qui permettent de réduire l utilisation des combustibles 16. Hypothèse retenue dans le scénario «Nouveau Mix 23» du Bilan prévisionnel (édition 214) 14

15 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents fossiles. Cette hypothèse est compatible avec les évaluations publiques de la valeur tutélaire du CO 2 au regard notamment des engagements de l État dans la lutte contre le réchauffement climatique. En effet, la commission Quinet en 28 a conduit à retenir une valeur de 1 /tco 2 à l horizon 23 afin de refléter les objectifs européens de réduction des émissions de gaz à effet de serre et la difficulté de réussir le déploiement des techno logies peu émettrices sur un horizon de temps aussi court (à l échelle des investissements dans le secteur électrique). a,l hypothèse sur le prix du CO 2 entraîne un alignement de l ordre de préséance économique sur l ordre de préséance environnementale et conduit à rendre vertueuses sur le plan environnemental, les fonctions avancées qui génèrent de la valeur par des transferts d utilisation entre moyens de production (comme par exemple, la modulation de charge). Cette hypothèse conditionne la plupart des analyses sur les impacts environnementaux. 5.3 Sensibilité des résultats obtenus aux hypothèses et interprétation des résultats Comme toute analyse de nature prospective, l étude quantitative est basée sur des hypothèses structurantes qui, parce qu elles conditionnent le périmètre de validité des résultats obtenus, doivent être précisément décrites et soumises à la discussion Hypothèses retenues en matière de performance technique des fonctions avancées Les caractéristiques des fonctionnalités apportées par les solutions smart grids sont pour partie en cours de test dans différents démonstrateurs. Ainsi, le plan «Réseaux électriques intelligents» étant mené alors que les retours d expériences sur certaines fonctions avancées ne sont pas achevés, un niveau d incertitude sur les caractéristiques de ces fonctions doit être pris en compte. Certaines hypothèses sensibles sont aujourd hui sujettes à débat du fait (i) du caractère stratégique des informations sur ces technologies pour leurs promoteurs, (ii) du caractère fortement évolutif de certaines technologies et solutions et (iii) de l absence de valeur de référence faisant autorité. Dans ce cas, plusieurs variantes ont été étudiées. C est par exemple le cas du taux de report de l effacement de consommation sur le chauffage électrique résidentiel ou tertiaire, pour lequel plusieurs acteurs de marché ont récemment proposé des estimations très variées, allant de % à 1 % et sur lequel des études sont en cours sous l égide de RTE Hypothèses retenues pour les coûts des fonctions avancées Les solutions smart grids font l objet d évolutions technologiques rapides susceptibles d entraîner à terme une diminution importante de leurs coûts (par exemple par l intermédiaire d un déploiement généralisé des objets connectés). Il en résulte une incertitude importante sur les coûts des solutions étudiées à l horizon 23. C est en particulier le cas pour les coûts des dispositifs de gestion de l énergie dans le secteur résidentiel qui, à terme, dépendront en partie d une éventuelle mutualisation avec d autres services (efficacité énergétique, télérelève, etc.). À court terme, un autre facteur d incertitude porte sur les références de coûts à considérer pour la valorisation économique de ces fonctions : étant exposés à une concurrence internationale, certains fabricants de solutions smart grids ne sont pas en situation de diffuser les hypothèses de coûts nécessaires aux analyses. Ces incertitudes se retrouvent dans les résultats (notamment dans le ratio gains/coûts). Dès lors, une autre grille de lecture permet d interpréter les résultats : il ne s agit plus de formuler un résultat définitif sur la rentabilité d une fonction avancée donnée mais plutôt d établir une cible de coûts «à atteindre» pour que cette solution soit rentable. Différentes hypothèses sur le coût de déploiement des fonctions avancées ont été étudiées et donnent lieu, le cas échéant, à l établissement de fourchettes de résultats Choix de contexte énergétique retenu Pour la réalisation des analyses, le scénario «Nouveau Mix 23» s est imposé comme scénario de référence du fait de sa cohérence avec les objectifs de 15

16 la transition énergétique. Ce choix conditionne très largement les résultats obtenus. L étude d un scénario basé sur un prix du CO 2 faible dans le prolongement des niveaux actuellement observés pourrait, à titre d exemple, conduire à des conclusions très différentes de celles exposées : l ordre de préséance économique n étant pas aligné sur l ordre de mérite environnemental, des transferts de consommation performants sous l angle économique conduiraient, toutes choses étant égales par ailleurs, à des effets négatifs sur les émissions de gaz à effet de serre. L analyse devra donc également être réalisée dans d autres contextes énergétiques. Ceux-ci peuvent par exemple prévoir une pénétration plus ou moins importante de l éolien et du photovoltaïque, un besoin moindre en nouvelles capacités de production ou encore une intensité plus ou moins élevée de la fiscalité carbone Impact du déploiement global des fonctions avancées sur les résultats de la valorisation socio-économique Les travaux restitués dans le cadre de ce rapport n ont en règle générale porté que sur l analyse socio-économique de déploiements d ampleur limitée, et sans évaluer les effets du déploiement simultané de plusieurs fonctions. Cette approche permet d identifier les fonctions prometteuses et c est dans ce but qu elle a été retenue dans le cadre de ces premières analyses. Cependant, toute analyse «fonction» par «fonction» ne peut à elle seule suffire à évaluer le bon «cocktail» de fonctions à déployer ainsi que l ampleur optimale des déploiements. En effet, la valeur économique d une fonction est susceptible de dépendre : a,du niveau de son déploiement Cette dépendance de la valeur économique peut résulter (i) de la structure de coût de la fonction (notamment en fonction du rapport entre les coûts fixes et les coûts variables) et (ii) du caractère décroissant des gains par installation. a,du niveau de déploiement d autres fonctions Le déploiement simultané de plusieurs fonctions avancées ne peut être analysé sans tenir compte de leurs interdépendances : le bilan économique du scénario «global» diffère de la somme des bilans économiques établis par fonction. Deux effets de sens opposé ont ainsi été recensés : - le déploiement simultané de certaines ressources permet de mutualiser les coûts de déploiement et d augmenter, toutes choses étant égales par ailleurs, la rentabilité des solutions smart grids concernées ; - des solutions sont, dans le même temps, susceptibles d entrer en concurrence pour l accès aux mêmes gisements de flexibilité ; ceci conduit, toutes choses étant égales par ailleurs, à une diminution des bénéfices attendus. Afin de construire, d évaluer et de débattre d un scénario de déploiement global (notamment concernant l ampleur de l investissement dans chaque fonction), les analyses présentées dans ce rapport devront être complétées en intégrant les effets cités précédemment et rechercher ainsi un optimum global. Le cadre méthodologique défini dans le cadre du plan «Réseaux électriques intelligents» est adapté à ce type d évaluation de scénarios globaux de déploiement. Il permet d accompagner les choix de déploiement prévus dans l action 6. 16

17 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents Les premières évaluations socio-économiques des fonctions smart grids sont de nature prospective et non prédictive, et les résultats présentés dépendent des hypothèses utilisées. Ces hypothèses sont détaillées et documentées dans le rapport accompagnant le présent document. S agissant des performances techniques des fonctions avancées et de leurs coûts de déploiement, des variantes ont dans certains cas été étudiées et ont donné lieu à l établissement de fourchettes de résultats. Le travail d analyse de sensibilité des résultats à ce type d hypothèses structurantes devra être poursuivi. Une seule hypothèse contextuelle en matière de scénario énergétique a été étudiée («Nouveau Mix 23»). L étude devra être complétée en étudiant d autres scénarios moins ambitieux en matière de transition énergétique ou marqués par des caractéristiques dégradées par rapport à l optimum (prix du CO 2 faible, substitution imparfaite entre infrastructures existantes et fonctions avancées smart grids émergentes, etc.). Enfin, cette seconde phase d analyse sera nécessaire pour passer d une analyse «fonction» par «fonction» et portant sur des niveaux de déploiement limités à une approche portant sur l analyse de scénarios globaux 17 de déploiement et intégrant les effets du niveau de déploiement de chaque fonction (rendements potentiellement décroissants) et des interactions entre les fonctions. 17. Sur le périmètre des fonctions pour lesquelles les enjeux de mutualisation ou d éviction sont identifiés 17

18 6. ANALYSE GÉNÉRALE DES RÉSULTATS SUR LA VALEUR SOCIO-ÉCONOMIQUE DES SMART GRIDS Chaque fonction avancée a fait l objet d une analyse selon la méthodologie établie, appliquée à un contexte spécifi que. Les bilans économiques, environnementaux et sociaux (effets sur l emploi) qui en résultent permettent d établir de premières tendances qui sont exposées ci-dessous. Le travail sur les hypothèses (de coûts ou de caractéristiques techniques) a parfois conduit à faire apparaître plusieurs variantes. Les résultats présentés dans les graphiques de synthèse correspondent aux hypothèses prudentes identifi ées sur le coût des solutions smart grids et à une hypothèse de localisation des emplois de R&D et de fabrication des solutions smart grids cohérente avec les objectifs et ambitions du plan «Réseaux électriques intelligents» (part signifi cative des emplois localisés en France). Dans un contexte de transition énergétique, les fonctions avancées étudiées présentent toutes un bilan économique, environnemental et social allant de franchement positif à légèrement négatif. Les résultats obtenus «fonction» par «fonction» sont très variés et permettent d identifier les solutions les plus prometteuses au sens de l intérêt collectif. 6.1 Bilan économique Les bilans économiques des fonctions étudiées sont nettement positifs ou proches de l être. Le poids de chacune des sources de gains pour le système (moyens de production évités, renforcements reportés ou évités du réseau de transport, réduction de l utilisation de combustibles, amélioration de la qualité de l électricité, etc.) sont très contrastés selon les fonctions étudiées. Les bilans économiques sont globalement infl uencés par l existence (i) de besoins en capacités de production de pointe, (ii) de besoins de fl exibilité pour l équilibrage court-terme (auxquels les smart grids apportent une réponse tant en matière de fl exibilité que d observabilité) et (iii) de besoins en renforcement du réseau de transport pour accompagner la transition énergétique. La valeur réelle de certaines fonctions (gestion active de la demande, commandabilité de production EnR, observabilité de la production EnR) pourrait s avérer supérieure en tenant compte des gains pour les réseaux publics de distribution, qui, faute d éléments, n ont pas été quantifi és. Les gestionnaires de réseau de distribution identifi ent néanmoins que, dans certaines situations, la prise en compte des réseaux de distribution et de leurs contraintes pourraient réduire la valeur estimée de la gestion active de la demande dans les secteurs résidentiel et tertiaire. Cette précaution, à ce stade de nature qualitative, ajoute une incertitude sur le potentiel économique déjà incertain des fonctions de gestion active dans les secteurs résidentiel et tertiaire. Au-delà de l information prospective sur la rentabilité des différentes fonctions, les analyses réalisées permettent d identifi er dans quelles proportions les services rendus au système électrique peuvent déjà être valorisés au travers des mécanismes de marché (désormais ouverts de manière concurrentielle à la production, l effacement explicite 18 ou le stockage) : mécanisme de capacité, marché de l énergie, mécanisme d ajustement, services système fréquence et appels d offre de réserves. Les composantes de valeur relevant de ces mécanismes pourront donc être captées directement à travers la participation à ces mécanismes. 18. C est-à-dire exploité par un tiers valorisant cette flexibilité indépendamment du fournisseur 18

19 Valorisation socio-économique des réseaux électriques intelligents Figure 4 Ratio gains/coûts (actualisés) des différentes fonctions avancées smart grids dans le scénario «Nouveau Mix 23». Évaluation à niveau de déploiement faible. Services de flexibilité Gestion active de la demande Commandabilité de la production EnR Résidentiel (usages ECS + chauffage) déploiement non mutualisé, report 1% Tertiaire (usage chauffage) déploiement non mutualisé, report 1% Industriel (autoproduction) Industriel (modulation de charge) Participation de la production éolienne à l'ajustement Commandabilité de la production éolienne pour la gestion du réseau de transport,7 1,3 5,3 7,8 8,4 38 (*) Stockage Stockage faible capacité équipé pour le réglage de la fréquence 3,6 Services d'information Observabilité de la production EnR distribuée Estimation dynamique des capacités de transit des ouvrages du réseau de transport Localisation automatique de défaut sur les ouvrages du réseau de transport 1,5 1,9 3, M de gains actualisés par M dépensés dans les ressources smart grids Coûts fixes de capacités de production évités Coûts de renforcement du réseau de transport évités (et valeur de l impact sur la qualité de l électricité) Coûts de combustible évités Seuil de rentabilité Gain net (*) Ce ratio particulièrement élevé s explique par des coûts d équipement très faibles. 6.2 Bilan environnemental Les bilans environnementaux 19, quand les informations disponibles ont rendu leurs évaluations possibles, s avèrent positifs à l exception notable de la solution consistant à écrêter la production d origine renouvelable pour éviter des renforcements du réseau de transport. En particulier, même les effacements «gris» reposant sur l utilisation de moyens d autoproduction à partir de ressources fossiles présentent un bilan positif, résultant notamment de la meilleure optimisation du mix de production (notamment les stocks hydrauliques) qu ils rendent possible. Bien que l écrêtement de production d origine renouvelable pour éviter des renforcements du réseau de transport présente un bilan environnemental négatif (l énergie écrêtée pour contrainte du réseau doit être compensée par d autres moyens, potentiellement carbonés), le coût environnemental ne peut pas justifier de renoncer à cette solution sauf à attribuer une valeur de l ordre de 6 à la tonne de CO 2 supplémentaire émise. La plupart des bilans environnementaux sont particulièrement sensibles à l hypothèse sur la préséance économique entre la production à partir de cycles combinés au gaz et à partir de moyens au charbon. En d autres termes, ces bilans pourraient être négatifs dans un contexte énergétique plus proche de la situation actuelle. De plus, l absence de certaines données sur le cycle de vie de certains matériels smart grids rendent certaines analyses partielles. Si les biais possibles semblent faibles à dire d experts, ces analyses mériteraient d être complétées par ces données d analyse du cycle de vie afin de confirmer cette hypothèse. 19. L analyse est limitée au seul impact sur le changement climatique. 19

20 Figure 5 Impact environnemental des différentes fonctions avancées smart grids dans le scénario «Nouveau Mix 23» Services de flexibilité Gestion active de la demande Commandabilité de la production EnR Résidentiel (usages ECS + chauffage) déploiement non mutualisé, report 1% Tertiaire (usage chauffage) déploiement non mutualisé, report 1% Industriel (autoproduction) Industriel (modulation de charge) Participation de la production éolienne à l'ajustement Commandabilité de la production éolienne pour la gestion du réseau de transport (*) (*) (*) (*) -1,6 2, 1,9 2,9 27,8 34 (**) Stockage Stockage faible capacité équipé pour le réglage de la fréquence Informations non disponibles Services d'information Observabilité de la production EnR distribuée Estimation dynamique des capacités de transit des ouvrages du réseau de transport Localisation automatique de défaut sur les ouvrages du réseau de transport (*) 3,8 Informations non disponibles Informations non disponibles Kilo-tonnes équivalent CO 2 évitées par M dépensés dans les ressources smart grids Émissions liées au cycle de vie des matériels déployés (dont consommation électrique) Émissions évitées par l utilisation des combustibles Émissions évitées par la réduction des capacités de production installées Effet net en termes d émissions de gaz à effet de serre (*) Hors émissions de GES liées au cycle de vie des ressources déployées. (**) Cette valeur particulièrement élevée s explique par des coûts d équipement très faibles. 6.3 Bilan social (effets sur l emploi) L effet net du déploiement des smart grids est positif (ou très positif) pour l emploi en France pour toutes les fonctions étudiées. Ce résultat n allait pas de soit dès lors qu il s agit d évaluer un effet net et non un effet brut des seuls emplois créés dans la filière smart grids. Pourtant, ce résultat est conservé, dans des proportions moindres, y compris dans le cas de figure où les étapes de fabrication des matériels sont localisées à l étranger (les emplois de conception, commercialisation, services et installation restent supposés localisés en France 2 ). Cet effet résulte notamment (i) directement du différentiel de contenu en emplois en France entre, d une part, la filière des smart grids (conception, fabrication, commercialisation, services, et installation) et, d autre part, les filières auxquelles les smart grids se substituent (combustibles, capacités de production, infrastructure de réseau) 21 et (ii) indirectement, des conséquences sur l emploi en France résultant de la distribution dans l économie française des bénéfices économiques réalisés (augmentation du pouvoir d achat des ménages à travers la réduction des coûts de l électricité, compétitivité accrue pour les entreprises). Il est à noter que de ces deux effets, c est le second (impact résultant de la distribution des bénéfices dans l économie française) qui l emporte largement pour la plupart des fonctions avancées étudiées. Autrement dit, la plus grande part des créations d emplois qui figurent dans le bilan correspond aux emplois, localisés dans l ensemble de l économie, qui sont induits par l effet des fonctions sur la baisse des coûts du système électrique (au bénéfice de l ensemble de l économie française). Cet effet dépend de la rentabilité économique des fonctions avancées qui sont pour la plupart très rentables pour la collectivité. 2. La phase de fabrication représente environ un tiers des emplois dans la filière smart grids, le reste correspondant aux phases de conception, commercialisation, services et installation. Ce ratio varie selon les fonctions smart grids. 21. Le secteur électrique génère par unité de dépense moins d emplois en France que la moyenne des autres branches de l économie. Ceci est particulièrement vrai pour les dépenses de combustibles car ils sont importés. 2