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Quelles hypothèses de marché ?
Etudes détaillées techniques et économiques
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Données de comptage disponibles
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heure par heure40
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« Caractéristiques patrimoniales »
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█ Données sources Bases INSEE:
█ 25 millions de logement
█ 70 paramètres par logement caractérisant le bien (type de chauffage, surface, etc.) et les occupants (âge, type d’emploi, etc.)
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█ Exemple sur une région française
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learning des logements en 7 classes partageant une
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Les technologies au service de l’énergie | Jean-François Le Romancer de Keynergie

  • 1. Keynergie en bref █ Bureau d’études et de conseil en recherche et innovation spécialisé dans le secteur de l’énergie █ Une offre d’expertise intégrant toutes les étapes clés de l’innovation Financements ManagementAnalyses et modélisations Conception de projets innovants Energies renouvelables | Efficacité énergétique | Stockage de l’énergie Données énergétiques territoriales | Smart-grids | Business models émergents
  • 2. Les grandes mutations du secteur de l'énergie ? 2
  • 3. 3 Un secteur en recherche de sens What ? How ? Why ? Répondre à la demande Technologies • Lutter contre le réchauffement climatique • Nouvelles attentes clients :  Les usages  Le local et le collaboratif  Du vert
  • 4. 4 De nouveaux rapports au temps et à l’espace 3 D Centralisé R&DDD Développement Démonstration Déploiement 3 D Décarbonée Décentralisée Digitale Temps longs Temps courts
  • 5. Digital et marché de l’électricité de détail… « Par le haut » : Le gestionnaire de réseau installe son compteur. « Par le bas » : Les GAFA vendent des assistants. A quoi ressemblera le futur marché de l’électricité de détail ? … une évolution en cours et à venir
  • 6. De nombreuses options possibles Comment prendre les bonnes décisions pour préparer l’avenir ? Accroissement des flux de nouvelles connaissances, open innovation… Nouveaux modèles de R&D Smart-metering, smart-grids, blockchain, big data, internet des objets, véhicules électriques, stockage… Technologies Ouverture des marchés, fin des tarifs réglementés, fin des tarifs d’achat EnR, marchés de capacité Un contexte réglementaire en évolution Marché électrique européen, prix des matières premières, volatilité des marchés… Environnement économique incertain Demand response, tarification dynamique, services efficacité énergétique, plateformes digitales, autoconsommation… Nouveaux services ou modèles Agrégateurs, entreprises du digital, start-up… Nouveaux acteurs Enjeux climatiques, rôle accru des territoires, développement des EnR… Transition énergétique
  • 7. 7 Prendre le temps de l’analyse pour choisir les bons concepts
  • 8. Analyses conceptuelles Décarboner les transports ? Insérer des EnR ? Réduire la précarité énergétique ? Réduire ma facture ? 1. Quels problèmes/enjeux ? Mobilité électrique et/ou hydrogène Flexibilité des consommateurs Flexibilité des producteurs Maîtrise de la demande énergétique 2. Quels concepts pour répondre ? Quelles hypothèses de marché ? Quels scénarios envisagés ? Avec quelles technologies ? Avantages et inconvénients Pour quels coûts estimés ? 3. Evaluer les différentes pistes Quelles hypothèses de marché ? Etudes détaillées techniques et économiques Commencer à consulter des sous traitants nouer des partenariats 4. Etudier la faisabilité des solutions retenues Partenariats Structuration des activités Financement 5. Construire le projet
  • 9. Bien cerner le problème Etablir les connexions les plus judicieuses …Etablir les connexions les plus judicieuses … …pour en tirer le maximum de valeur au plan économique, environnemental et sociétal. Electricité ENR Types de chauffage Gaz Précarité énergétique Réseau électriques
  • 10. Précarité énergétique Identifier les zones avec des taux moyen d’effort énergétique élevé Croisement des données INSEE et ENEDIS
  • 11. Données de comptage disponibles 30 20 10 30 20 10 Distribution statistique de la consommation heure par heure40 Résolution de 80 % des problèmes Ex : Courbe de charge
  • 12. « Caractéristiques patrimoniales » « Caractéristiques sociales » 12 █ Données sources Bases INSEE: █ 25 millions de logement █ 70 paramètres par logement caractérisant le bien (type de chauffage, surface, etc.) et les occupants (âge, type d’emploi, etc.) A l’échelle d’un ensemble de bâtiments █ Exemple sur une région française █ Classification grâce à des algorithmes de machine learning des logements en 7 classes partageant une même qualité du logement et des occupants montrant des caractéristiques socio-démographiques similaires █ Identification par exemple du groupe de logements à rénover en priorité Accélérer la rénovation énergétique
  • 13. Donner du sens à l’expertise dans l’énergie Contact : jf.leromancer@keynergie.com