Modélisation Bottom-up du Secteur Energétique

Introduction

L’importance de la transition énergétique en Algérie devient un sujet qui attise les débats au sein du gouvernement, compte tenu de la conjoncture économique du pays. En effet la chute des prix des hydrocarbures met à mal la politique de subvention des prix énergétique finaux, de plus l’Algérie comptera plus de 65 millions d’habitants en 2040, les prévisions de croissance semble être morose. À tout cela s’ajoute l’augmentation galopante et continue de la consommation énergétique.

Néanmoins il existe plusieurs leviers d’amélioration de l’efficacité énergétique, parmi ces potentialités le recours aux énergies renouvelables semble être le plus appropriés au regard des potentialités énormes du pays. Il s’avère que cette option est inexploitée par les autorités algériennes, en effet le déploiement des énergies renouvelables à grande échelle permettra à l’Algérie d’assurer sa sécurité énergétique à long terme et peut être un moyen pour renflouer les caisses de l’état en exportant le surplus de production.

Dans ce contexte, ce manuscrit s’inscrit dans la lignée des travaux de prospective énergétique à l’horizon 2040 qui évalue l’impact énergétique de la poursuite des tendances actuelles, mais pas que. Dans ce travail on a développé sept autres scénarios possibles : le scénario de la gestion de la demande, éclairage efficace, Réfrigérateurs efficaces (introduction de nouvelles normes de consommation énergétique), introduction de nouveaux bus au gaz naturel, le scénario Gaz naturel + énergies renouvelables, efficacité industrielle et enfin le dernier scénario qui regroupe tous les autres possibilités d’amélioration énergétique dénommée scénario atténuations.

Pour ce travail nous avons utilisé le simulateur LEAP (Long-range Energy Alternatives Planning System) [24, 25], développé par l’Institut de l’environnement de Stockholm (SEI), LEAP est un outil largement utilisé pour l’analyse des politiques énergétiques et l’évaluation de l’atténuation des changements climatiques. Des centaines d’organisations dans plus de 150 pays dans le monde ont adopté LEAP. Ses utilisateurs comprennent des universitaires, des organismes gouvernementaux, des organisations non gouvernementales, des sociétés de conseil et des services d’énergie. Il a été utilisé à différentes échelles allant des villes et des états aux applications nationales, régionales et mondiales, en particulier dans les pays en développement.

Les Nations Unies ont récemment annoncé que plus de 85 pays ont choisi d’utiliser LEAP dans le cadre de leur engagement à faire rapport à la Convention-cadre sur les changements climatiques de l’U.N. (UNFCCC). IV.2. Le SMED : Méthodologie et développement La simulation d’un modèle de demande énergétique (SMED) est le modèle de prospective qu’on a développé dans ce manuscrit afin de faire des projections de la demande énergétique à l’horizon 2040 selon le contexte Algérien.

La méthodologie suivie repose sur une modélisation bottom-up, cette approche consiste à désagréger les éléments constituants de la demande énergétique en Algérie et ensuite de formuler des hypothèses réalistes d’évolution de la demande énergétique qui sont inspirées des actions déjà amorcée par le gouvernement algérien et aussi des futurs manœuvre. En reliant ces différent éléments en arrivera à construire des scénarios possible et plausible de projection de la demande énergétique globale [30, 31,51, 72].

Le SMED est décomposé en quatre secteurs principaux qui sont : Le secteur résidentiel ; Le secteur industriel ; Le secteur des transports ; Le secteur du commerce. Ces mêmes quatre secteurs sont distingués en vingt et trois autres sous-secteurs. On peut schématiser le modèle comme suit : Figure. 4.1 : Structure du modèle SMED. Il y’a aussi la partie de l’analyse de transformation qui simulent la conversion et le transport des formes énergétiques du point d’extraction des ressources primaires et des carburants importés jusqu’à la consommation finale des combustibles.

Comme pour les analyses de la demande énergétique, on peut créer des scénarios alternatifs pour représenter différentes configurations de transformation futures reflétant des hypothèses alternatives concernant les politiques et les technologies. Les données de transformation sont définies à deux niveaux principaux de détail. Le niveau de module représente les industries ou les secteurs de l’énergie tels que la production d’électricité le raffinage ou la production de charbon. Au-dessous de chaque module, on doit décrire les processus de transformation d’énergie tel que des centrales électriques ou des raffineries de pétrole.