Ecole Doctorale

Sciences Economiques et de Gestion d' Aix - Marseille

Spécialité

Sciences Economiques - Aix-Marseille

Etablissement

Aix-Marseille Université

Mots Clés

prevision,energie,optimisation,apprentissage machine,

Keywords

forcasting,energy,optimisation,machine learning,

Titre de thèse

Essais sur la création d'une centrale électrique virtuelle pour les petites et moyennes entreprises
essays on the creation of a virtual power plant for small and medium entreprises

Date

Lundi 14 Décembre 2020 à 16:00

Adresse

IBD - Aix-Marseille School of Economics5 boulevard Maurice Bourdet, 13001 Marseille salle 2.32

Jury

Directeur de these M. Eric GIRARDIN AMU - AMSE
CoDirecteur de these M. Costin PROTOPOPESCU AMU - AMSE
Examinateur M. Stephane GENOUD Hes.So Valais
Rapporteur M. Massimiliano CAPEZZALI HEIG-VD
Rapporteur M. Fredj JAWADI universite de Lille
Examinateur M. Emmanuel FLACHAIRE Aix-Marseille Université
Examinateur Mme Miriam SCAGLIONE Hes.So Valais
Examinateur Mme Christelle LECOURT AMU - AMSE

Résumé de la thèse

Une thèse « on the job » fait le pont entre le monde académique et le monde de l’économie. Dans cette thèse, ces deux univers se sont réunis pour pouvoir apporter des solutions aux entreprises suisses qui veulent créer des centrales virtuelles de production (Virtual power plant - VPP). Pour pouvoir affronter le sujet, j’ai commencé la thèse en analysant les aspects législatifs qui ont permis le développement de cette technologie ou l’élément plus important est le « Winter pack » de la Commission européenne sur l’ouverture du marché. Je me suis ensuite concentré sur les explications des développements techniques nécessaires au VPP, qui sont liées aux développements du "Smart Grid". La fin de l’introduction de ma thèse explique en ligne générale les différentes théories économiques, qui permet de comprendre la structure des marchés financiers ou la valorisation du VPP est possible. Après cette introduction, qui permettra aux lecteurs de se familiariser au sujet, il y a trois articles scientifiques ou j’ai analysé des problématiques auxquelles les entreprises sont confrontées dans ce secteur. La prévision de la demande d’énergie, de la production et des prix du marché secondaire qui permet la plus grande valorisation économique. Les articles ont permis de répondre aux problématiques en fournissant des méthodologies de prévision efficiente en comparaison avec la littérature, en plus, certains de ces modelés sont utilisés par des entreprises. Les méthodologies pour répondre à ces problématiques sont issues du monde de la finance (Ama, Setar, Var) et du machine learning (LSTM, GRU), mais aussi des contributions d’autres disciplines comme le marketing (MCA) et de la géostatistique (IWD).

Thesis resume

A PhD thesis "on the job" is the bridges between the academic and the economic world. In this thesis, these two worlds came together to provide solutions to Swiss companies that want to create virtual power plants (VPP). In order to be able to tackle the subject, I started the thesis by analysing the legislative aspects that have allowed the development of this technology, where the most important element is the "Winter pack" of the European Commission who define common rules to open the energy market. Then I focused on the explanations of the technical developments for the VPP, which are linked to the developments of the "Smart Grid" concept. The end of the introduction of my thesis explains is a short view on economic theories, which allows the reader to understand the structure of the financial markets where the VPP valuation is possible. After this introduction, which will allow the readers to become familiar with the subject, there are three scientific articles where I have analysed problems that companies are facing in this sector. The forecasting of energy demand, production and secondary market prices. The articles have helped to address the issues by providing efficient forecasting methodologies in comparison with the literature; in addition, companies use some of these models. The methodologies to answer these issues come from the world of finance (Arma, Setar, Var) and machine learning (LSTM, GRU), but also from contributions from other disciplines such as marketing (MCA) and geostatistics (IWD)