Flexibilités énergétiques et interactions multi-acteurs dans la planification des réseaux électriques de distribution : une approche par les jeux d'options sous incertitudes // Energy Flexibility and Multi-Stakeholder Interactions in the Planning of Elect

Avec le développement rapide des réseaux électriques intelligents, Smart Grids, de nouveaux acteurs et services émergent et transforment en profondeur les modalités de prise de décision en matière d'investissements dans les réseaux électriques de distribution. Par exemple, le recours à l'effacement pourrait permettre de dimensionner les infrastructures de réseau en dessous de la puissance maximale théorique des clients — qu'ils soient consommateurs ou producteurs. Toutefois, ces évolutions s'accompagnent de nombreuses incertitudes : à quel moment, en quels lieux et dans quelle proportion ces acteurs (énergies renouvelables, véhicules électriques, stockage, autres dispositifs de flexibilité) s'intégreront ils au réseau ? Quels types de contrats lieront ces acteurs aux gestionnaires de réseaux de distribution (GRD), qu'il s'agisse d'effacement de consommation ou de production, de gestion du réactif, de reconfiguration ou de pilotage des régleurs de transformateurs ? Dans ce contexte, la planification des réseaux de distribution ne peut plus reposer sur des hypothèses déterministes classiques, portant uniquement sur l'évolution des charges et des investissements standards (conducteurs, transformateurs). L'objectif de ce projet de recherche est d'analyser et de modéliser l'évolution dynamique des réseaux de distribution sur une période de plusieurs dizaines d'années (usuellement 30 ans), en intégrant les incertitudes et les marges de risque et de regret associées.
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With the rapid development of smart grids, new players and services are emerging and profoundly transforming decision-making processes regarding investments in electricity distribution networks. For example, the use of demand response could make it possible to design grid infrastructure to handle less than the theoretical maximum power of customers—whether they are consumers or producers. However, these developments come with many uncertainties: when, where, and to what extent will these players (renewable energy, electric vehicles, storage, other flexibility mechanisms) integrate into the grid? What types of contracts will link these players to distribution system operators (DSOs), whether for demand response or generation, reactive power management, reconfiguration, or control of transformer tap changers? In this context, distribution network planning can no longer rely on traditional deterministic assumptions, which focus solely on load growth and standard investments (conductors, transformers). The objective of this research project is to analyze and model the dynamic evolution of distribution networks over a period of several decades (typically 30 years), incorporating the associated uncertainties and margins of risk and regret.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Plan Investissement d'Avenir (Idex, Labex)

Université Grenoble Alpes

220 EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal

Formation : Master 2 / Ecole d'ingénieur en : économie de l'énergie, énergie / systèmes électriques, mathématiques appliquées Compétences : Modélisation économique et/ou optimisation, programmation, intérêt pour les systèmes énergétiques et les smart grids, très bon niveau d'anglais scientifique Atouts : Connaissances en théorie des jeux, options réelles ou économie de l'énergie, Expérience en simulation ou analyse de données Cette thèse s'adresse à des candidat(e)s souhaitant travailler à l'interface entre économie, énergie et modélisation avancée, sur des problématiques centrales de la transition énergétique.
Education: Master's degree / Engineering school in: energy economics, energy/electrical systems, applied mathematics Skills: Economic modeling and/or optimization, programming, interest in energy systems and smart grids, excellent command of scientific English Strengths: Knowledge of game theory, real options, or energy economics; experience in simulation or data analysis This thesis is intended for candidates wishing to work at the intersection of economics, energy, and advanced modeling on key issues related to the energy transition.