Long-range Energy Alternatives Planning System

EXERCICES DE FORMATION

Mars 2006

ENDA TM Environnement et Développement du Tiers – Monde

Environmental Development Action in the Third World 54, rue Carnot; BP 3370, Dakar, SENEGAL Tél: ( 221) 822 24 96 Fax: (221) 821 75 95

Email: enda.energy@sentoo.sn Web: http://www.enda.sn/energie/indexnrj.htm

SEI-Boston 11 Arlington Street, Boston, MA 02116, USA Tel: 1 (617) 266 8090 Fax: 1(617) 266 8303

Email: leap@tellus.,orgWeb: http://forums.seib.org/leap

TABLE DES MATIERES INTRODUCTION ______________________________________________________ 3

COMMENCER AVEC LEAP _______________________________________________ 4

1 EXERCICE 1: INTRODUCTION AU LEAP ____________________________ 8

1.1 TOUR D’HORIZON SUR FREEDONIA ___________________________________ 8 1.2 PARAMETRES DE BASE ____________________________________________ 8 1.3 DEMANDE ______________________________________________________ 8 1.4 LA TRANSFORMATION____________________________________________ 17 1.5 EMISSIONS_____________________________________________________ 24 1.6 UN SECOND SCENARIO: GESTION DE LA DEMANDE______________________ 25

2 EXERCICE 2: LA DEMANDE_______________________________________ 28

2.1 INDUSTRIE _____________________________________________________ 28 2.2 TRANSPORT ____________________________________________________ 30 2.3 COMMERCE: ANALYSE DE L’ENERGIE UTILE ___________________________ 32 2.4 DEMANDE FINALE TOTALE_________________________________________ 35

3 EXERCICE 3: TRANSFORMATION_________________________________ 36

3.1 LA PRODUCTION DE CHARBON DE BOIS_______________________________ 36 3.2 PRODUCTION D’ELECTRICITE_______________________________________ 36 3.3 RAFFINAGE DU PETROLE __________________________________________ 36 3.4 L’EXTRACTION DU CHARBON MINERAL _______________________________ 37

4 EXERCICE 4: SCENARIOS ALTERNATIFS __________________________ 41

4.1 INSTRUCTIONS __________________________________________________ 42 4.2 DONNEES POUR LES MESURES DESTINEES AU SCENARIO__________________ 43

5 EXERCICE 5 : ETUDE DU TRANSPORT_____________________________ 49

5.1 PARAMETRES FONDAMENTAUX ET STRUCTURE _________________________ 49 5.2 DONNEES DES COMPTES COURANTS _________________________________ 51 5.3 FACTEURS D’EMISSION DES COMPTES COURANTS _______________________ 53 5.4 SCENARIO DU BUSINESS AS USUAL__________________________________ 55 5.5 SCENARIOS ‘POLITIQUE’ __________________________________________ 57

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EXERCICES DE FORMATION SUR LEAP Introduction Ces exercices de formation vous introduiront à LEAP (Long-range Energy Alternatives Planning System) et vous permettront de découvrir comment le logiciel peut être appliqué à l’analyse dans les secteurs de l’énergie et de l'environnement. Les exercices sont une partie intégrante de la formation sur LEAP. Ils peuvent aussi être utilisés dans les structures académiques, ou par des utilisateurs autonomes n’ayant pas été auparavant en contact avec les modèles énergétiques. On suppose, cependant que l’utilisateur a une base sur les questions relatives à l’énergie et familier avec les logiciels basés sur Windows, y compris les feuilles de calcul (tels que ceux de Microsoft Excel). Les exercices de la formation sont conçus sous une forme modulaire. Si vous n’avez pas beaucoup de temps et voulez avoir une impression générale sur la manière dont LEAP fonctionne, alors passez à l'exercice 1.

• Exercice 1 Il vous permettra de connaître les éléments de l’analyse de la demande et de l’offre d'énergie, de projeter les besoins en énergie et de calculer les effets sur l'environnement. Vous devez faire l’exercez 1 avant l'exercice 2.

• Exercices 2 et 3 vous permettent de développer une analyse de base du système énergétique (et les émissions), élaborer des scénarios, et évaluer un ensemble d’options politiques et technologiques, telles que la co-génération, les codes d'efficacité énergétique, et le changement des centrales électriques de charbon en gaz naturel. Les exercices concernent la demande, l’offre, les impacts environnementaux, et l’analyse de scénarios, et peuvent être fait individuellement ou ensemble. Il faut 2 à 4 jours pour faire les exercices. Tous les exercices sont basés sur un pays fictif appelé “Freedonia.” Les exercices présentent des données qui sont semblables à ceux qu’on rencontrera dans le monde réel. Vous aurez besoin dans certains cas, comme dans la vie courante, de convertir les données dans un format convenable pour LEAP. Nous vous fournissons des suggestions pour vous aider à vous assurer que vos approches sont logiques. Pour vérifier vos réponses, sachez que les exercices 1 à 3 ont des “ réponses justes”, et vous pourrez vérifier vos résultats avec “les feuilles de réponses.” Notez que la structure de vos données peut varier, mais la projection de vos besoins en énergie doit correspondre aux réponses. Si vous ne souhaitez pas faire un exercice particulier, vous pouvez alors importer ses résultats pour faire le suivant. Les utilisateurs intéressés uniquement à l’analyse de l’offre (Exercez 3) peuvent importer un ensemble de données qui correspond aux résultats de l'exercice 2 (analyse de la demande), par exemple.

• Exercice 4 vous permet d'explorer des scénarios alternatifs de manière flexible (pour lequel il n’y a pas de“ feuilles de réponses”). Dans cet exercice, les groupes de travail jouent à un jeu de rôles (par exemple fournisseurs d’énergie, ONG environnementale, agence rurale de développement) et utilisent LEAP pour construire, présenter, et défendre des scénarios de politique énergétique qui représentent des intérêts et perspectives différents.

• Exercice 5 Utilisons les instruments de LEAP’s destines à l’analyse du transport pour faire une série de scénarios qui examinent différentes politiques d’utilisation

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rationnelle d’énergie et d’émissions provenant des voitures et véhicules de sport (SUVs). Vous pouvez passer à l’exercice 5 sans avoir à passer par les autres exercices qui précèdent.

Pour faire ces exercices vous aurez besoin d’un Pentium (400 MHz ou plus est recommandé) d’au moins 64 Mo de RAM installés (128Mo recommandé) avec Microsoft Windows 98 ou plus. Vous aurez besoin aussi de stylos, de papier et d’une calculatrice de poche.

Commencer avec LEAP Dès que LEAP est installé, démarrer à partir du menu Démarrer/Programmes/LEAP. Sinon, parcourez le programme d’installation sur le CD-ROM ou téléchargez-le et parcourez-le sur l'Internet (http://www.forum.seib.org/leap), en suivant les directives sur écran. Une fois démarré, LEAP affichera le titre sur l’écran comme dans l’image ci-après. NB: Pour faire ces exercices, vous devez posséder une version enregistrée de LEAP. La version d’Evaluation de LEAP ne vous permet pas de sauver vos données et ne permet par conséquent pas de faire ces exercices. L'écran principal LEAP consiste en 8 “vues” majeures qui vous permettent d’examiner les différents aspects du logiciel. La Barre des menus, localisée sur la gauche de l'écran, montre une icône pour chaque vue. Cliquez sur une des icônes de la Barre ou utilisez le ‘‘Menu View’’ pour changer les vues,

Conseil: Si vous travaillez sur un écran de résolution faible, vous pouvez cacher la Barre des menus pour faire plus d'espace sur l'écran. Utilisez le menu de l’option ‘‘View’’: ‘‘View Bar’’ pour le faire. Si ‘‘View Bar’’ est caché, utiliser le menu ‘‘View’’ pour changer les vues.

• Le Diagram View vous montre votre système énergétique représenté comme un

Diagramme du Système Energétique de Référence; • Le Analysis View est l’endroit où vous entrez ou visionnez les données et construisez

vos modèles et scénarios; • Le Results View est l’endroit où vous examinez les résultats de divers scénarios

comme graphiques et tableaux; Pour plus d’informations sur les autres menus, cliquer sur Help. Analysis View

Nous commencerons avec l' ‘‘Analysis View’’. Hormis la barre de la vue mentionnée plus haut, l'‘‘Analysis View'' (ci-après) contient plusieurs contrôles. Sur la gauche, il y a une arborescence dans laquelle vous visionnez ou éditez la

structure de vos données. À droite, il y a deux interfaces liés. En haut, il y a une table dans laquelle vous entrez, éditez ou visualisez les données et les rapports de modélisation, et en dessous c'est une région qui contient des graphiques et tableaux qui reprennent automatiquement les données que vous entrez. Au-dessus du tableau de données il y a une barre de tâches qui vous permet de sélectionner les données que vous voulez éditer (le système de référence ou les scénarios). La barre de tâches la plus haute donne l'accès à des commandes standards tels que enregistrer les données, créer de nouvelles zones, et accéder à des combustibles requis, résultats et bases de données de références.

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Entrez ou éditez vos données en tapant ici.

Utilisez la barre ‘View’ pour passer de l’analyse

Les données sont organisées dans une structure arborescente que vous éditez en cliquant sur le bouton droit de la souris.

Vos données peuvent être représentées ici sous forme de graphique ou tableau

Les parties principales de l'‘‘Analysis View’’ sont décrites, en détail, ci-dessous:

• Arborescence: L’arborescence est le lieu où on organise les données d’analyse de la demande et de l’offre. Dans la plupart du temps, l’arbre fonctionne comme ceux d’outils standards de windows comme windows explorer. On peut renommer des branches en cliquant sur elles et en tapant le nouveau nom et on peut également étendre ou réduire le”contenu” en cliquant sur les symboles +. Il faut utiliser le bouton droit de la souris pour étendre ou réduire les branches ou tout simplement organiser l’arborescence Pour éditer l’arborescence, il faut cliquer sur le bouton droit de la souris et se servir des options Add ( ), Delete ( ) et Properties ( ). Toutes ces options sont disponibles dans le menu options ‘‘Tree’’. On peut aussi déplacer les branches choisies de l’arborescence en cliquant et en les déplaçant ou copier certaines parties de l’arborescence en maintenant enfoncé le bouton ‘‘Ctrl’’ et en cliquant sur les branches tout en les déplaçant. On peut également copier et coller les branches de l’arborescence en se servant de ‘‘Ctrl-C’’ et ‘‘Ctrl-V’’.

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L’arborescence contient différents types de branches. Le type de branches dépend du contexte (c’est par exemple, ou bien une partie de la structure de la demande ou de l’offre ou bien une de vos propres variables indépendantes ajoutées sous la branche “Driver Variables. Les différents types de branches sont indiqués par des icônes. Les principaux types de branches sont listés ci-après:

Les branches de catégorie sont utilisées principalement pour une organisation

hiérarchique des données dans l’arborescence. Dans une analyse de la demande, ces branches contiennent seulement des données sur les niveaux d’activité et les coûts. Elles ne sont pas reliées à une énergie particulière. Dans une analyse de l’offre, les branches de catégories sont utilisées pour indiquer les “modules” de transformation énergétique comme la production d’électricité le raffinage et l’extraction de ressources énergétiques.

Les branches de technologie contiennent des données sur les technologies actuelles qui permettent de consommer, produire ou transformer de l’énergie. Les technologies représentent toujours la “feuille” dans l’arborescence. Ce qui veut dire qu’on ne peut pas ajouter de branche après elles. Dans l’analyse de la demande, les technologies sont associées à des formes d’énergie particulières et des intensités énergétiques leur sont normalement associées. Dans une analyse de l’offre, les technologies sont utilisées pour indiquer les procédés spécifiques de chaque module qui transforment l’énergie d’une centrale spécifique dans un module de production d’électricité par exemple). On introduit toujours des données environnementales au niveau des branches technologiques. Ces méthodologies sont des analyses d’activités ( ), analyses de stock ( ) et de transport ( ). La dernière méthodologie est plus détaillée dans l’exercice 5.

Les branches de la Variable Clé c’est là où vous créez vos propres variables indépendantes comme les indicateurs macroéconomiques ou démographiques.

indique soit une ressource créée sous la branche ‘‘Ressources’’, soit une source d’énergie créée dans les branches du module Transformation.

Chargement des branches environnementales représente les divers gaz polluants émis par les technologies de la demande et de la transformation d’énergie. Les branches d’effets sont toujours à un niveau inférieur. Dans une analyse de la demande elles apparaissent sous ‘les technologies de la demande, pendant que dans une analyse de la transformation , elles apparaissent dans les branches auxiliaires et d’approvisionnement. Elles peuvent être créées optionnellement dans les analyses des émissions du secteur non énergétique.

• Tableau de données: L’‘‘Analysis View’’ contient deux cadres à droite de l’arborescence. Le cadre d’en haut est un tableau dans lequel vous pouvez visionner et éditer les données correspondant à chaque branche de l’arborescence. Dès que vous cliquez sur les branches de l’arbre, l’écran vous montre les données associées aux différentes branches immédiatement sous la branche inférieure de l’arbre. Chaque ligne du tableau est une branche de l’arborescence.

Par exemple dans l’échantillon de l’ensemble des données, si vous cliquez sur la branche “Demande” de l’arbre vous obtenez la liste des secteurs de votre analyse de demande, puis si vous cliquez sur “Ménages” dans l’arborescence, l’écran résume le sous-secteur ménages (urbain et rural dans notre cas).

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En haut de l’écran, il y a un ensemble de “tabs” qui donnent accès aux différentes variables associées avec chaque branche. Les “tabs” que vous voyez changent en fonction de la manière dont vous structurez vos données, et sur quelle partie vous êtes en train de travailler. Quand vous éditez les secteurs de la demande, par exemple, vous verrez les ‘‘Tabs’’ vous faisant accéder aux ‘‘Niveaux d’activité’’ et aux ‘‘Coûts’’, pendant qu’aux niveaux inférieurs de l’arborescence vous verrez également les tableaux concernant les données sur les ‘‘Intensités énergétiques’’ et

Environnement’’..

•

tâches vous ermet d’exporter les données dans un fichier Excel ou Powerpoint.

•

onnées d’un scénario pour une variable, sa valeur restera constante dans le futur.

l’’ Graphiques/Tableaux/Notes: Le cadre de niveau inférieur résume les données ci-dessus intoduites comme graphique ou tableau. Pour visionner les graphiques, utilisez la barre de tâches à droite pour personnaliser le graphique. Les graphiques peuvent être visionnés dans des formats différents (bâtons, fromage, etc.), imprimés ou copiés dans le presse-papiers afin d’être introduit dans un rapport. Tout en visionnant les données sous forme de tableau, la barre dep Boîte de sélection des données: Au dessus du tableau de données se trouve une boîte de sélection des données qu’on peut utiliser pour sélectionner entre « Current Accounts » (Comptes Courants) et un des scénarios d’une zone donnée. Les données de comptes courants sont des données de l’année de base de votre étude. Les divers scénarios du LEAP partent de cette année de référence. Cette boîte montre également l’héritage de base de chaque scénario. Dans le LEAP, chaque scénario peut hériter sa structure de base d’autres scénarios. Tous les scénarios, en définitive, héritent leurs structure de base des données du scénario Current Accounts (année de référence). En d’autres termes, à moins que vous entrez les d

Pour créer un nouveau scénario, clickez sur “Manage Scenarios” ( ). En créant un nouveau scénario, vous pouvez spécifier qu’il sera basé sur (i.e. hériter de) un autre scénario. Il donnera les même résultats que son scénario parent jusqu’à ce que vous changiez quelques expressions. Les expressions publiées dans le tableau de données seront montrées en couleur, ainsi, vous pourrez savoir si elles sont entrées explicitement dans le scénario (couleur rouge) ou si elles sont héritées du scénario parent (couleur noire).

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1 Exercice 1: Introduction au LEAP

1.1 Tour d’horizon sur Freedonia Dans le but d’illustrer comment LEAP peut être utilisé dans des contextes différents, nous avons structuré les données de Freedonia de manière à tenir compte des caractéristiques aussi bien un pays industrialisé que d’un pays en développement. La population urbaine de Freedonia est entièrement électrifiée et vit aux standards de l’OCDE par exemple, pendant que sa population rurale pauvre a un accès limité aux services modernes de l’énergie et dépend essentiellemnt des énergies de biomasse pour la satisfaction des besoins fondamentaux. Pour simplifier les exercices et diminuer l’entrée répétitive de données, nous avons délibérément ignoré beaucoup de secteurs et usages courants. L’exercice 1 prend en compte une partie seulement du secteur résidentiel par exemple: usage d’appareils énergétiques dans les ménages urbains de Freedonia, cuisson et usage de l’électricité des résidents ruraux de Freedonia. De façon similaire, dans l’exercice 2, il n y a pas de secteur agricole et le seul usage énergétique considéré dans les bâtiments commerciaux est pour le chauffage des locaux.

1.2 Paramètres de Base Avant de commencer les exercices, il faut mettre à jour les paramètres de base de votre étude. Cela comprend le choix de l’unité énergétique de base pour votre étude, l’unité monétaire (en tenant compte de l’année de base) et les paramètres monétaires de base. LEAP vient avec un jeu complet de données de Freedonia, ainsi pour les besoins des exercices, nous élaborerons un nouveau jeu vierge de données que nous appellerons le ‘‘New Freedonia’’. Il faut commencer en créant un nouvel espace dans le LEAP appelé “Freedonia” et qui sera basé sur les données par défaut (zone d’étude: option Nouveau du menu). Puis aller à l’écran General: Basic Parameters ( )et mettre à jour l’année de base et l’année terminale de l’analyse. Choisir 2000 comme année de base et 2030 comme terme de l’étude. Entrer également 2030 comme la seule année par défaut pour les fonctions des séries temporelles (ce qui vous fera gagner du temps quans vous aurez à spécifier les données à interpoler). Toutes les autres options peuvent être laissées à leur valeur par défaut.

1.3 Demande Cet exercice d’analyse préliminaire de la demande prend uniquement en compte l’énergie utilisée par les ménages de Freedonia. Il faut commence par développer un ensemble de « Current Accounts » qui décrivent les usages énergétiques domestiques de l’année la plus récente pour laquelle des données sont disponibles (2000). Vous construirez ainsi un scénario de “Référence” qui examine comment les consommations d’énergie en question sont suceptibles de changer dans les prochaines années en l’absence de nouvelles mesures de politiques. Enfin, nous allons développer un scénario de “Politique” qui examine comment la croissance de la consommation d’énergie peut être réduite par la prise en compte de mesures d’efficacité énergétique.

1.3.1 Structure des Données La première étape d’une analyse énergétique c’est d’organiser la structure de vos données. La structure va déterminer les types de technologies, politiques et voies alternatives de développement que vous allez analyser. Vous serez guidés par les types de données que vous collectez (données et hypothèses) et par le type de relations que vous envisagez. Par exemple,

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vous pourriez prendre en compte les branches pour tous les usages finaux possibles ou seulement pour les catégories principales de consommations d’énergie domestique , vous pourriez considérer que les intensités d’énergie domestique seront définis sur une base per-capita (i.e. par personne) ou par ménage ou considérer que la demande d’énergie est une fonction directe du revenu ou des prix. (Nous n’inclurons pas ces facteurs dans cet exercice simple). Avant d’utiliser le logiciel, il est donc important de réfléchir sur la manière dont vous allez entre les données dans le programme. Il faut lire la description suivante des données pertinentes (sections 1.3.2 à 1.3.3) pour avoir une idée des méthodes possibles de structuration des données. Notez que vous pouvez créer plus d’une structure de branches avec les données disponibles. Il est recommandé de donner un schéma de structure avant de la renter dans LEAP. Utiliser le tableau ci-dessous pour vos schémas. Si vous travaillez en groupe, discutez votre premier schéma avec votre instructeur et modifiez le si nécessaire.

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Premier schéma de l’arborescence Demande

Deuxième schéma de l’arborescence Demande

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Après lecture des sections suivantes et après avoir finalisé un schéma d’arborescence de la demande, vous devez être en mesure de créer un schéma d’arborecence de la demande dans LEAP qui reflète l’organisation des données de la demande des ménages de Freedonia.

Suggestion: Assurez-vous que vous avez sélectionné ‘‘Analysis View’’ dans la barre de LEAP avant de commencer et vérifiez que vous avez sélectionné « Current Accounts » dans la boîte de données. Souvenez-vous que vous pouvez seulement modifier l’arborescence (sélectionnez également les facteurs d’échelle, les énergies et les unités) quand vous éditerez les données de « Current Accounts ».

Créer la structure de l’arborescence de LEAP en se servant des commandes Ajouter, Supprimer et Propriétés disponibles soit par un click du bouton droit de la souris sur l’arborecence soit sur le menu de l’arborescence. Dans cet exercice, vous créerez plusieurs sous-secteurs, usages finaux et équipements de consommations sous la braches ‘‘Ménages’’, mais, pour l’instant, vous pouvez ignorer les autres branches du secteur de la demande appelées: Industrie, Transport, etc. Souvenez-vous que les branches les plus élevées sont des catégories ( ) pendant que celles de niveau inférieur sur lesquels vous sélectionnez le type d’énergie et entrez une intensité énergétique sont des technologies ( ).

1.3.2 Current Accounts (Comptes Courants) Freedonia est un pays peuplé de 40 millions d’habitants répartis entre 8 millions de ménages dont 30% vivent en milieu urbain. Les données principales sont décrites ci-dessous.

Ménages urbains• Tous les ménages urbains résidents son connectés au réseau électrique et utilisent

l’électricité pour l’éclairage et les autres usages. • 95% des ménages ont un refrigérateurs qui consomme 500 KWh par an en

moyenne. • Le ménage moyen consomme annuellement 400 KWh pour l’éclairage. • D’autres appareils des ménages urbains commes les vidéos, les télévisions et les

ventilateurs consomment annuellement 800 KWh. • 30% des résidents urbains freedoniens utilisent des réchauds électriques pour la

cuisson: le reste utilise des foyers à gaz naturel. Tous les ménages ne disposent que d’un seul équipement de cuisson.

• L’intensité énergétique annuelle des réchauds électriques est de 400 KWh par ménage et 60 mètres cubes pour les foyers à gaz naturel.

Suggestion 1: en géneral vous pouvez entrer les données ci-dessus comme des valeurs numériques simples dans la colonne “Current Accounts Expression”. Dans l’échelle et les unités des colonnes, sélectionner les unités des niveaux d’activité et les intensités pour chaque branche (des facteurs d’échelle peuvent rester vierge). Si vous spécifiez ‘‘Shares’’ comme unité pour les types de foyers (gaz naturel ou électricité), et vous tapez la valeur en poucentage des réchaud électriques. Pour les foyers à gaz, entrez

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“Remainder(100)”. LEAP utilisera cette expression pour calculer le nombre de ménages utilisant les foyers à gaz.

Suggestion 2: Quand vous sélectionnez les unités des niveaux d’activité, prenez soins de sélectionner entre “saturations” et “shares”. ‘‘Shares’’doit être utilisé là où les niveaux d’activité des branches adjaçantes ont une somme égale à 100%, comme dans le cas des équipements énergétiques ci-dessus. Les calculs de LEAP exigent que la somme soit toujours égale à 100%. Donc, s’assurer que vous utilisez “saturation” pour les équipements comme les possesseurs de réfrigérateurs dont la somme ne doit pas être 100% nécessairement pour éviter des messages d’erreur plus tard.

Ménages ruraux• Une étude récente de tous les ménages ruraux (électrifiés et non-electrifiés)

indique que les types d’équipement de cuisson suivant sont utilisés:

Cuisson dans le Freedonia rural % de Intensité Energétique ménages ruraux par ménageFoyer à charbon 30% 166 Kg Foyer à GPL 15% 59 Kg Bois 55% 525 Kg

Suggestion: Si vous choisissez de créer deux branches dont une pour les ménages ruraux électrifiés et l’autre pour les ménages ruraux non électrifiés, vous pouvez entrer les données ci-dessus puis copier et coller le groupe de branches d’un sous secteur vers un autre. Faites-le en maintenant enfoncée la touche Ctrl puis en cliquant et déplaçant les branches. Vous pouvez également copier et coller les branches de l’arbre en utilisant les touches standards de Windows: Ctrl-C et Ctrl-V.

• Seuls 25% des ménages ruraux sont connectés au réseau électrique. • 20% des ménages ruraux électrifiés ont un refrigérateur qui consomme 500 KWh

par an en moyenne. • Ces ménages utilisent l’électricité pour l’éclairage et chaque ménage consomme

335 KWh. 20% de ces ménages utilisent aussi les lampes tempêtes pour l’éclairage d’appoint, consommant ainsi 10 litres environ par an.

Suggestion: Utiliser la saturation ici pour ton niveau d’activités dans la mesure où certains équipements ont plus d’une lampe pour d’éclairage.

• D’autres équipement électriques (TV, radio, ventilateurs, etc.), consomment en

tout 111 KWh pour chaque ménage par an. • 20% utilisent des lampes tempêtes pour un complément d’éclairage. Ces lampes

consomment 10 litres par an. • Les ménages non électrifiés utilisent des lampes tempêtes exclusivement pour

l’éclairage avec une moyenne de consommation annuelle par ménage de 69 litres.

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Suggestion: Il faut se rappeler ici que vous devez enregistrer vos données avant de continuer. Faites-le en cliquant sur l’icône ou en sélectionnant la commande: Enregistrer. Rappelez-vous que vous devez enregistrer votre travail très souvent.

1.3.3 Scénario de Référence Vous êtes maintenant prêt à créer votre premier scénario, analysant comment la demande énergétique des ménages va probablement évoluer dans le temps dans un scénario laisser-faire. Choisissez l’option du menu de la zone: Manage Scenarios ( ) et uilisez la plage Scenario Manager afin d’ajouter un premier scenario. Donnez lui le nom “Reference” et l’abréviation “REF”. Ajoutez une note explicative pour décrire le scénario, “business-as-usual development, par exemple; les projections officielles du PIB et de la population; pas de nouvelles mesures de politiques.” Sortez du ‘‘scénario manager’’ et sélectionnez le scénario “Reference” de la boîte de données en haut de l’écran. Maintenant entrez les hypothèses et prévisions des données futures de Freedonia telles que décrites ci-dessous. Notez que dès que vous êtes dans un scénario autre que Comptes Courants, vous ne pouvez pas éditer la structure de l’arborescence (ni sélectionner les facteurs d’échelle, unités ou types d’énergie), ainsi si vous voulez ajouter des branches ou éditer les données de l’année de base, vous devez sélectionner « Current Accounts ». D’abord, entrez les paramètres de l’évolution démographique prévisible à Freedonia. On pense que le nombre de ménages de 8 millions en 2000 va scroître au taux annuel de 3% par an.

Suggestion: Pour entre le taux de croissance, cliquez sur le attaché au champ ‘‘ expression’’ et sélectionner “Growth Rate” (vous devez être dans l’option scénarios pour voir cette option). Vous pouvez également taper directement comme l’expression“Growth(3%)”.

Ménages urbains • En 2030, 45% des ménages de Freedonia vivront en milieu urbain.

Suggestion: Ceci est un exemple d’une situation habituelle dans LEAP,situation dans laquelle vous souhaitez spécifier juste quelques données(2000 et 2030) et recourir à l’interpolation de LEAP pour calculer les valeurs des années intermédiaires. Vous pouvez entrer des données d’interpolation d’au moins de trois manières différentes. La manière la plus simple est de cliquer sur le bouton attaché au champ ‘‘expression’’ et sélectionner “Interpolation”. Puis tapez simplement la valeur 45% pour 2030 sur ‘‘Interpolation wizard’’ (que vous voyez à droite). Les valeurs interpolées pour les années intermédiaires sont montrées dans le graphique à l’écran. Quand vous cliquez dans “Finish” LEAP Pentrera la fonction résultat “Interp” dans votre ‘‘expression’’. Vous pouvez aussi taper directement la fonction: “Interp( 2030, 45)”. Pour encore plus d’autres types de séries temporelles comme fonction d’étape ou prévisions basées sur des données historiques ou à établir un lien entre votre expression avec les feuilles Excel, choisissez ‘‘Time Series Wizard’’.

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• L’accroissement de la préférence pour les réchauds électriques représente 55% da part du marché en 2030.

• L’intensité énergétique des réchauds électriques et foyers à gaz va diminuer d’un demi pour cent par an à cause de la pénétration de technologies plus efficientes.

• A mesure que les revenus augmentent, les populations se procurent plus d’équipements, l’intensité énergétique de la refrigération augmente à 600 kwh par ménage en 2030

• De même, l’intensité de l’éclairage augmente de 500 kwh par ménage en 2030 • L’usage des autres équipements utilisant l’électricité croît rapidement au taux de

2,5% per an.

Suggestion: Pour spécifier une baisse, entrez simplement un taux de croissance négatif.

Ménages ruraux • Un programme d’électrification rurale en cours devra contribuer à accroître le

pourcentage des ménages électrifiés de 28% en 2010 et 50% en 2030. • A mesure que les revenus augmentent, l’intensité énergétique de l’éclairage va

croître de 1% par an. • L’usage des refrigérateurs par les ménages ruraux connectés au réseau va

s’accroître de 40% en 2010, et 66% en 2030. • Compte tenu du développement des activités rurales la part des divers équipements

de cuisson change en 2030, les foyers à GPL seront utilisés par 55% des ménages et les fourneaux à charbon par 25%. Les foyers à bois sont utilisés par les reste des ménages ruraux.

Suggestion: Enregistrez vos données avant de continuer en appuyant sur le bouton enregietrer ( ).

1.3.4 Visionner les résultats Clickez sur Results pour voir les résultats du scénario de Référence sous forme de tableau ou de graphique.

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Branches 2000 2030Urban 19.0 99.3 Refrigeration 4.1 17.9 Cooking 4.5 12.9 Electricity 1.0 6.0 Natural gas 3.4 6.9

Lighting 3.5 15.7 Other Uses 6.9 52.8 Rural 48.8 77.6 Electrified 11.7 40.9 Refrigeration 0.5 6.3 Cooking 8.9 23.3 Charcoal 2.0 6.4 Wood 6.3 8.7 LPG 0.6 8.2 Lighting 1.8 9.2 electric 1.7 8.7 kerosene 0.1 0.5 Other Uses 0.6 2.1 Unelectrified 37.1 36.7 Cooking 26.6 23.3 Charcoal 6.0 6.4 Wood 18.8 8.7 LPG 1.8 8.2 Lighting 10.5 13.4 Total Households 67.8 176.9

Pour configurer vos résultats:

• Il faut travailler sur le graphique et utiliser les boîtes de sélection pour choisir le type de données que vous voulez visionner en légende sur l’axe des abscisses. Comme habituellement, vous choisirez les années en abscisse pour plusieurs graphiques et types “d’énergie” ou “branches” comme légende (voir ci-dessus).

Ménages Demande d’Energie par branche: Million Gigajoules

• Choisissez la catégorie “Energy Demand”, puis, vous servant de l’arborescence, choisissez les branches demandes que vous voulez visionner en graphique. Cliquez sur la branche “Demand” pour visionner la demande d’énergie totale de Freedonia.

• Utilisez la boîte de sélection des unités pour changer les unités du rapport. Vous pouvez personnaliser les options du graphiques plus tard en utilisant la barre de tâches à droite du graphique. Utilisez la barre de tâches pour sélectionner les options comme le type de graphique (zone, bâtons, courbes, fromage, etc.) ou lier les données si le graphique est tassé ou pas.

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• Une fois le graphique créé, cliquez sur le tableau ‘‘tab’’ pour visionner les résultats obtenus en format tableau. Vous pouvez également enregister la configuration du graphique pour vous y référer ultérieurement en le sauvant en tant que graphique “Favori” (cliquez sur le ‘‘menu Favori’’). Cette caractéristique marche bien comme une option ‘‘Favorites/Bookmarks dans les outils de recherche Internet comme Netscape ou Internet Explorer.

Maintenant comparez vos projections de demande au tableau ci-dessous. Commencez par voir les résultats au plus haut niveau (i.e. commencez par cliquer sur “Demand” et puis continuez en regardant plus en détail plus bas pour voir là où il y a problème en utilsant les réponses à la demande à droite. Ajustez vos données avant de continuer. (vous pouvez ignorer des différences inférieures à 1%). Demande d’énergie par forme d’énergie (Million GJ)

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1.4 La Transformation Le secteur Transformation de LEAP utilise des branches spéciales appelées modules pour modéliser l’offre d’énergie et les secteurs de transformation comme la production d’électricité, le raffinage et la production de charbon. Chaque module comprend une ou plusieurs procédés qui représentent une technologie particulière comme un type particulier de centrale électrique ou de raffinerie et qui produit une ou plusieurs variété d’énergies secondaires qui représentent les produits énergétiques produits par le module.

OutputFuel

OutputFuel

OutputFuel

OutputFuel

ModuleDispatch

Process(efficiency)

Co-ProductFuel (e.g Heat)

Feedstock Fuel

Feedstock Fuel

Process(efficiency)

Feedstock Fuel

Feedstock Fuel

Process(efficiency)

Feedstock Fuel

Feedstock Fuel

Process(efficiency)

Feedstock Fuel

Feedstock Fuel

Process(efficiency)

Feedstock Fuel

Feedstock Fuel

OutputFuel

Auxiliary Fuel Use

Auxiliary Fuel Use

Dans cet exercice, vous développerez un modèle simplifié des secteurs de transport et de production de l’électricité à Freedonia. Ce modèle sera la base du modèle le plus détaillé et le plus réaliste que vous créerez dans l’Exercice 3. Retourner à l’écran General: Paramètres de base ( ) et vérifie la boîte marquee ‘Transformation et ressources’, car nous allons entrer des données dans les divers modules de la ransformation.

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1.4.1 Transport et distribution d’électricité Nous commencerons en ajoutant un module simple pour représenter les pertes de transport et de distribution d’électricité . Ils représentent 15% de l’électricité produite en 2000. Dans le scénario de référence, les pertes vont baisser de 12% en 2030. Pour créer un module, cliquez sur la catégorie Transformation de l’arborescence avec le bouton droit de la souris et sélectionnez Add Command. Sur les propriétés du module (montrées à droite), entrez un nom “Transmission et Distribution”, et utilisez les boîtes appelées ‘‘checkboxes’’ (ou boîtes de vérification) pour indiquer le type de données que vous allez entrer. Pour ce module simple, laissez vierges toutes les éléments des données optionnelles (pas de capacités, pas de coûts, pas de co-produits, et pas de ‘‘output shares’’(ou produits partagés)). Indiquez que les efficacités sont entrées comme pertes. Dès que vous cliquez “OK” le module est ajouté. Cliquez sur Processes et changez le nom de “New Process”, en “All Electricity” par exemple. Cliquez avec le bouton droit de la souris pour accéder à la forme des procédés Properties (montrés à droite), et changez l’énergie entrée en électricité. Entrez le poucentage des pertes en électricté dans le tableau des pertes (ou Losses tab).

Suggestion: Utilisez les mêmes caractéristiques que dans la demande pour entrez les données qui varient avec le temps: Changez en scénario de référence et utilisez la fonction ‘‘Interpolation’’ pour spécifier comment les pertes en électricité varient avec le temps.

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1.4.2 Production d’Electricité Ensuite nous simulons comment l’électricité est produite dans « Freedonia ». Le module « Electricity Generation » doit déjà apparaître sur la liste. Sinon vous devez l’ajouter. Assurez-vous que le module ‘Electricity Generation’ apparaisse en-dessous du module Transmission and Distribution sur la liste des modules. Vous pouvez avoir besoin d’utiliser Up ( ) et Down ( ) pour réorganiser les modules. Vous devez vous connecter aux comptes courants avant de pouvoir le faire. Le séquençage des modules reflète le flux des ressources énergétiques à partir de la première extraction ( au bas de la liste) à l’utilisation finale (en haut de la liste). L’électricité doit être produite avant qu’elle ne soit transportée et distribuée. De même qu’un module pour l’extraction du charbon qui alimente la production d’électricité aurait besoin d’être ajoutée au bas de la liste. Assurez-vous que vous mettez les propriétés correctes [ ] du module ‘Electricity Generation’ (voir ci-dessous. Puisque vous devez spécifier les données sur les capacités des centrales électriques, les coûts, les efficacités et une courbe de changement du système. Assurez-vous que ces éléments sont vérifiés. A l’étape suivante vous devez ajouter les processus X pour représenter les différentes centrales électriques disponibles dans la région. Les informations sur certains des caractéristiques fondamentales de ces centrales électriques sont fournies dans le tableau ci-dessous :

Installed Thermal Dispatch MaximumPlant Type Capacity (MW) Efficiency (%) Merit Order Capacity FactorCoal Steam 1000 30 1 (base) 70Hydro 500 100 1 (base) 70Diesel Combustion Turbines 800 25 2 (peak) 80 Dans cet exercice nous allons simuler les opérations de l’année de base d’une manière spéciales, puisque pour cette année-là nous avons des données décrivant des opérations connues des centrales électriques. Dans un futur lointain, pour lequel nous n’avons pas de données opérationnelles, nous allons simuler la répartition des différentes centrales électriques en spécifiant une règle de distribution et différents paramètres qui permettent à LEAP de simuler la répartition des Centrales Electriques par ordre de mérite. Pour permettre ce type de simulation nous avons besoin d’établir quelques variables de procédés dans les comptes courants. D’abord établir la première année de simulation à 2001 (l’année qui suit l’année de base) pour tous les processus. L’étape suivante,

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introduisez les Règles de Répartition du processus dans ‘Ascending Order of Merit’ pour tous les processus. Les règles seront en vigueur à partir de 2001. Dans l’année de base, l’énergie électrique totale générée était 5970 Gwhr. 29% proviennent des centrales hydro thermiques. 15% des CT diesel, et le reste provient des centrales thermiques alimentées avec du charbon. Le système électrique fonctionne avec un minimum de marge de réserve 35% sur la planification et le système électrique a normalement un faible facteur de chargement du système reflété dans la courbe de chargement du système illustrée ci-dessous. La pointe de la demande du système en 2000 était de 1383 MW.

1.4.2.1 Le Scénario de Référence

• On ne construit pas actuellement de nouvelle centrale à Freedonia.

• Dans le scénario Référence, plusieurs centrales vont être retirées. 500 MW de centrales thermiques à charbon seront retirées en 2010 et les 500 MW restant en 2020.

System Load Curve in 2000 Hours % of Peak

0 100 1000 98 2000 95 3000 70 4000 40 5000 25 6000 20 7000 15 8000 12 8760 10

Suggestion: Pour entrer des variations discrètes, cliquez sur l’expression 2001-2030 pour la capacité, et sélectionner la fonction Etape dans Time Series Wizard. Vous pouvez ainsi entrer les montants des capacités importantes restantes dans le futur. L’expression restante pour la capacité doit apparaître comme ceci: Step(2010, 500, 2020, 0).

• Pour satisfaire la demande croissante (et remplacer les centrales éliminées), de nouvelles centrales vont constituer les centrales à charbon de base (construite en unités de 500 MW, avec une efficacité thermique de 35%) et de nouvelles turbines à fuel pour les nouvelles pointes (construit 300 MW avec une efficacité thermale de 30%). Les deux types de centrales ont une durée de vie de 30 ans et un facteur de capacité de 80%.

Suggestion: Ajoutez de nouveaux types de centrales dans Comptes Courants et entrez l’information sur les additions de capacités sur le tableau Endogeneous Capacity (scénario seulement). Rappelez vous que vous devez organiser l’ordre d’importance de chaque procédé sur l’écran ‘‘process properties’’.

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Utilisez le Diagram View (icône en haut de la barre de tâches ‘‘View’’) pour revoir les flux énergétiques de l’offre du système énergétique que vous avez créé. Votre diagramme doit monter les modules que vous avez créés. Double-cliquez sur le module production d’électricité et vérifiez si le diagramme ressemble à celui qui est à droite. S’il ne semble pas correct, vérifiez que vous avez spécifié toutes les énergie appropriées en entrée (spécifiques à tous les procédés ) et en sortie (specifiques à chaque module).

1.4.3 Visionner les résultats Cliquez sur Detailed Result View pour voir les résultats du scénario de référence. Sélectionnez Transformation: Electricity Generation Branch et visionner les résultats des catégories comme capacités, énergies produites et les marges de réserve du module. Comparez vos résultats aux tableaux et graphiques ci-dessous.

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Electricity Generation in Freedonia: Reference Scenario

Notes: année de base = 5,970 GWhr, 2030 = 34,583 GWhr Suggestion: Pour avoir ce graphique, cliquer sur Procédés dans l’arborescence ‘‘Electricity Generation’’,sélectionnez la catégorie: Module Outputs, et sélectionnez All Years (toutes les années) sur l’axe des abscisses et ‘‘All Branches’’ (toutes les branches) dans la légende. Utilisez le tableau ‘‘toolbar’’ à droite pour sélectionner un graphique en barres superposées. Finalement, assurez vous que les unités sont en GWhr. Pour enregistrer cette mise en forme pour vous y référer ultérieurement, cliquez sur le menu ‘‘Favorite’’ et choisissez “Save Chart as Favorite”.

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Electricity Generation Capacity (MW) Reserve Margin (%)

Notes: base year = 2300 MW, 2030 =11,400 MW Reserve Margin (%) Power Dispatched in 2030 (MW)

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1.5 Emissions Vous allez maintenant vous servir de LEAP pour estimer les GES les plus importants du scénario de base. Pour le faire, retournez à Analysis View, sélectionnez « Current Accounts » et créez des liens entre chaque branche technologique importante (celles qui sont matérialiséess par l’icône ) compatible ou similaire aux technologies du TED (Base de Données Technologie et Environnement). Pour cet exercice, nous utiliserons les facteurs d’émission par défaut suggérés par le Groupe Intergouvernemental des Expert du Climat (GIEC). Pour créer des liens, cliquez d’abord sur la branche Technologie puis sélectionner le tableau Environment dans les données de l’écran. Puis, pour chaque demande importante et technologie de production électrique sélectionnez la technologie appropriée de niveau 1 par défaut du GIEC en vous servant du formulaire de sélection de la technologie du TED (voir sur l’image). Assurez vous que les énergies en entrée de la technologie du TED sont similaires aux énergies utilisées par la technologie du LEAP. Dans certains cas, les technologies de niveau 1 du GIEC n’ont pas d’entrées pour toutes les énergies. Dans ce cas, vous choisirez le type d’entrée le plus proche et le plus approprié (La catégorie “Oil Residential” du GIEC peut être liée à la catégorie “LPG stoves” du LEAP, par exemple). Vous n’avez pas besoin de créer des liens avec le TED pour tous équipements de la demande qui consomment de l’électricité comme les lampes ou les refrigérateurs étant donné que leur impact environnemental se trouve en amont (dans les centrales qui produisent de l’électricité par exemple).

1.5.1 Visionner les Résultats Cliquez sur Results View pour voir les résultats environnementaux du scénario de référence. Cliquez en haut de la branche de “Freedonia” et sélectionnez la catégorie Environmental Effects: Global Warming Potential. Comparez vos résultats avec ceux que vous voyez en bas . Vérifiez également les résultats des autres GES comme le souffre et les oxydes d’azote.

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Potentiel de Réchauffement Global des émissions de Freedonia Scénario de Référence (tous les gaz à effet de serre)

Note: Année de base = 6.1, 2030 = 33.9 Millions de Tonnes EQ CO2.

1.6 Un Second Scénario: Gestion de la Demande Nous allons maintenant créer un second scénarion pour explorer le potentiel d’économie d’énergie électrique à Freedonia. Utilisez l’option du menu Areas: Manage Scenarios ( ) et utilisez ‘‘Scenario Manager’’ de l’écran pour ajouter un nouveau scénario. Ajoutez le scénario sous ‘‘Reference scenario’’ ainsi, par défaut, il hérite de toutes les hypothèses et expressions modélisés dans le ‘‘Reference scenario’’. Donnez le nom de “Demand Side Management” au nouveau scénario et l’abréviation “DSM”, puis ajoutez les notes suivantes: “Efficient lighting, transmission and distribution loss reductions, and electric system load factor improvements”. Sortez du ‘‘scenario manager’’ et sélectionnez le scénario “Demand Side Management” dans le menu principal, puis éditez les données du scénario afin de refléter les noter suivantes:

Suggestion: Rappelez vous que vous devez être dans Analysis View pour changer de scénario. Utilisez la barre de tâches ‘‘view’’ pour le sélectionner si vous n y êtes pas.

Le scénario DSM consiste en quatre mesures de politiques:

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1. Refrigération: Les nouveaux codes d’efficacités énergétiques proposés des refrigérateurs vont diminuer les efficacités énergétiques moyennes de 5% en 2010 comparées aux valeurs actuelles et de 20% en 2030.

Suggestion: Vous pouvez entrer cette information de plusieurs manières.

• Utilisez le ‘‘time series wizard’’, sélectionnez interpolation, et entrez les valeurs des intensités énergétiques des refrigérateurs pour les années futures (calculez les valeurs ‘‘off-line’’), ou

• Entrez une expression comme Interp(2010, BaseYearValue * 0.95, 2030, BaseYearValue * 0.8) qui calcule la valeur pour vous.

2. Eclairage: Une série de mesures dont les nouveaux standards d’éclairage et des programmes de gestion de la demande publique vont réduire l’intensité énergétique de l’éclairage électrique dans les ménages urbains de 1% par an (-1%/an), puis réduire la croissance de l’intensité de l’éclairage électrique en milieu rural de 1% (scénario de référence) à 0.3% par an (+0.3%/an).

3. Transport et Distribution: Sous le programme panifié de DSM, les pertes de transport et de distribution vont baisser de 12% en 2015 et de 9% en 2030.

4. Amélioration de la courbe de charge du système électrique: Plusieurs mesures d’harmonisations de la charge dans le plan de DSM conduisent aux améliorations graduelles du facteur de charge du système qui s’accroît de ce fait de 64% environ en 2030. La courbe de charge cumulative annuelle du système en 2030 est montrée à droite dans le tableau.

System Load Curve in 2030: DSM Scenario Hours

% of Peak

0 100 1000 98 2000 95 3000 75 4000 60 5000 50 6000 45 7000 40 8000 35 8760 30 Tip: enter these values using an Interp function: NOT as single numbers.

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1.6.1 Résultats du Scénario DSM Cliquez sur ‘‘Detailed Results View’’ pour voir les résultats du scénario DSM. Comparez vos résultats avec ceux que vous voyez ci-dessous:

Production d’électricité: Scénario de Référence comparé au Scénario DSM Electricity Generation Process Capacities

Notes: production dans le scénario DSM = 29,160 Gw-hr, puissance Centrale = 7400 MW.

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2 Exercice 2: La Demande L’exercice 2 développe davantage l’analyse de la demande que vous avez commencé dans l’exercice 1. Il couvre trois autres secteurs: industrie, transport, et bâtiments commerciaux. Utilisez l’information dans la section 2 pour compléter la structure de l’arborescence, les données sur les Comptes Courants et l’analyse du scénario de référence pour les trois secteurs.

2.1 Industrie

2.1.1 Current Accounts (Comptes Courants) Il y a à Freedonia deux principales industries à forte intensité énergétique élevées: Fer et Acier et Papier et Pâte à papier. Toutes les autres industries peuvent être groupées dans une même catégorie. Le tableau ci-contre montre la production de chaque sous secteur. L’analyse de l’énergie dans l’industrie est faite soit en termes économiques (ex. valeur ajoutée) soit en termes physiques(ex. en tonnes). Le choix dépend généralement de la disponibilité des données et de la diversité des produits dans un sous-secteur donné. Dans cet exercice, toutes les deux méthodes sont utilisées.

Suggestion: Quand on ajoute la branche pour le secteur de l’industrie, mettez l’unité du niveau d’activité à “No data” (étant entendu que pour ce secteur, vous aurez à spécifier différentes unités de niveau d’activité pour chaque sous-secteur.

Production industrielle (2000) Fer et Acier 600 000 Tonnes Papier et Pâte à papier 400 000 Tonnes Autres Industries 1,8 Milliards US$

L’usage de l’énergie dans le secteur Fer et Acier et Pâte à papier et Papier peut être divisé en en deux usages finaux: procédé pour la production de chaleur et force motrice . Fer et Acier

• Actuellement, la moyenne des besoins en chaleur se situe à 24,0 GJ par tonne, et elle est entièrement produite par les chaudières qui utilisent le charbon bitumineux.

• Chaque tonne d’acier requiert en moyenne l’usage de 2,5 GJ d’électricité. Papier et Pâte à papier

• Les chaudières à bois fournissent l’ensemble des besoins soit 40,0 GJ de chaleur par tonne de produit.

• Chaque tonne de papier et pâte à papier nécessite l’usage de 3 Megawatt-heures d’électricité.

Autres industries

• Les autres industries de Freedonia consomment 36 Million GJ d’énergie en l’an 2000.

• 40% de cette énergie était de l’électricité et le reste du fioul résiduel.

Suggestion: Quand vous ajoutez une branche à“Other Industry”, mettez d’abord à “Aggregate Energy Intensity” (l’icône est ). Ceci indique que vous voulez entrer une intensité énergétique agrégée à cette branche. Vous pouvez alors ajouter en-dessous de

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cette branche deux branches supplémentaires pour l’électricité et le fuel sous cette branche. Ces sous-branches contiendront uniquement les énergies partagées et non les intensités énergétiques. Notez que vous aurez également besoin de calculer les intensités énergétiques en GJ/US Dollars en utilisant la valeur ajoutée totale pour les ‘‘Autres’’(Other) sous-secteurs (voir ci-dessus).

2.1.2 Scénario de Référence

Fer et Acier • La production totale ne change pas: toutes les centrales fonctionnent à leur

capacité maximale et il n y aura pas de nouvelle centrale durant la période d’analyse.

• Le gaz naturel satisfait 10% des besoins en chaleur en 2030. • Les chaudières de gaz naturel sont 10% plus efficientes que celles de charbon.

Suggestion: Vous aurez besoin de revenir sur Comptes Courants pour ajouter une nouvelle branche pour le gaz Naturel. Vous pouvez utiliser la simple expression suivante pour calculer l’intensité énergétique du gaz Naturel comme étant une fonction de l’intensité énergétique du charbon:

charbon * 90%

Suggestion: Rappelez-vous que vous devez utiliser les fonctions“Interp” et “Remainder” pour vous aider à calculer les parts par chaudière.

Papier et pâte à papier • Deux nouvelles usines de papier vont être construites: une en 2005 et une en 2010.

Chacune contribuera 100 milles tonnes par an à la production totale de cette industrie.

Suggestion: Utilisez la fonction en escalier dans le Time Series Wizard afin de spécifier l’évolution discrète des niveaux d’activité ou des autres variables (voir ci-contre).

Autres industries • Les productions des

autres industries vont augmenter au taux de 3,5% par an.

• Le partage de l’électricité augmentera de 55% en 2030.

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2.1.3 Résultats Maintenant regardez vos résultats et comparez les au tableau de résultats ci-dessous. Demande énergétique de l’industrie à Freedonia: Référence (Millions Gigajoules) Fuels 2000 2030 Subsectors 2000 2030Coal (bituminous) 14.4 13.0 Iron and Steel 15.9 15.8 Electricity 20.2 63.6 Other 36.0 101.0 Natural Gas - 1.3 Pulp and Paper 20.3 30.5 Residual Fuel Oil 21.6 45.5 Wood 16.0 24.0 Industry 72.2 147.3 Industry 72.2 147.3

2.2 Transport

2.2.1 Current Accounts (Comptes Courants) Transport de Personnes • Tout le transport de passagers à Freedonia se fait par route (voitures et bus) ou par

chemin de fer. (Nous ne prendrons pas en compte le transport aérien et maritime (ou fluvial) dans l’exercice).

• Dans l’année 2000, on estime que les voitures ont parcouru 8 milliards de km environ; les bus 1 milliards de km environ.

• Des enquêtes ont

égaalement estimé que les voitures ont transporté en moyenne (distance-poids) (facteur de charge) 2,5 personnes, pendant que les bus ont en moyenne transporté 40 passagers.

Calculating Passenger-KmA Car Use (billion veh-km)B Load Factor (pass-km/veh-km) 2.5

C=A*B = Total Car Pass-km

D Bus Use (billion veh-km)E Load Factor (pass-km/veh-km) 40.0

F=D*E Total Bus Pass-km

G=F+C Road Passenger-kmH Rail Passenger-km

I=G+H Total Passenger-km

Calculating Energy Intensities

• Ces enquêtes ont trouvé

que le parc actuel de véhicules fait en moyenne 12 km/liter (grosso modo 28 m.p.g.). A la différence des vehicules, les bus consomment 3 km/liter environ.

J Car Fuel Economy (veh-km/l) 12.0 K Load Factor (pass-km/veh-km) 2.5

L=1/(J*K) Energy Intensity (liters/pass-km)

M Bus Fuel Economy (veh-km/l) 3.0 N Bus Load Factor (pass-km/veh-km) 40.0

O=1/(M*N) Energy Intensity (liters/pass-km)

• 15 milliards de passagers-km ont voyagé en 2000 selon le rapport national sur le transport ferroviaire.

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Suggestion: Utilisezl’information ci-dessus pour calculer le nombre total de passagers-km ayant voyagé à Freedonia, le pourcentage par chaque mode de transport, et l’intensité énergétique moyen (par passager-km)du transport en voiture et en bus . Utilisez le tableau à droite pour vous aider.

• 20% des déplacements par chemin de fer se font par le train électrique, les reste se

fait par les trains fonctionnant au diésel. L’intensité énergétique des trains électriques est de 0,1 kilowatt-heures par passager-km. L’intensité énergétique des trains fonctionnant au diésel est de 25% supérieure à celui des trains électriques.

Le fret

L’annulation des unité dans LEAP Quand vous spécifiez les activités du fret, notez comment LEAP annule automatiquement les unités du numérateur et du dénominateur de vos données au fur et à mesure que vous descendez dans l’arborescence.

• En moyenne, il y a 250 tonnes-km de fret per capita transportées.

• 85% du fret est fait par route, le reste est par chemin de fer.

• Le transport routier utilise en moyenne 4 MJ de diesel par tonne-km.

Dans cet exemple, commencez par spécifier la population au niveau du secteur; puis au niveau suivant vous spécifiez tonne-km/personne. En d’autres termes, LEAP annule les unités

• Le fret des trains fonctionnant au diesel a une intensité énergétique de 3 MJ/tonne-km.

2.2.2 Scénario de Référence [Population] x[tonne-km]

Transport de Passenger [personne] • Le nombre de voyageurs

(voyageur-km/personne) augmentera légèrement plus vite que le niveau moyen du revenu (l’élasticité de la demande de transport par rapport au revenu est de 1,1).

• Au même moment, la population totale croît au taux de 2,5% par an. • Le revenu moyen per capita, $ 3000, va croître de 3,5% par an jusqu’en 2030. • Les véhicules particuliers transporteront 75% de passagers empruntant la route en

2030.

Suggestion: Créez une variable appelée “Revenu” sous Driver Variables dans l’arborescence, puis calculez la demande de transport future comme une fonction de cette variable. Utilisez l’expression suivante pour le calcul de la demande en transport per capita:

GrowthAs(Drivers\Average Income, 1.1)

Le fret • La demande en fret per capita va croître au taux de 2% par an durant la période

d’analyse.

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• L’efficacité énergétique de tous les modes de transport (passager et fret) va saméliorer de 0,5% par an jusqu’en 2030, excepté pour celles des véhicules particuliers qui vont quant à elles s’améliorer de 1% par an.

2.2.3 Résultats Passez à Detailed Results View et comparez vos résultats avec ceux dans le tableau ci-dessous. La demande énergétique des transports à Freedonia: Référence (Millions Gigajoules)

Bra nche s 2000 2030 Fue ls 2000 2030Fre ight 38.5 125.9 Diesel 56.5 182.6 Ra il 4.5 14.7 E lec tric ity 1.1 6.1 Roa d 34.0 111.2 Gasoline 22.1 240.1 Pa sse nge r 41.2 303.0 Ra il 6.5 36.4 Die se l 5.4 30.3 Ele ctric 1.1 6.1 Roa d 34.7 266.6 Die se l Buse s 12.6 26.5 Ga soline Ca rs 22.1 240.1 All Tra nsport 79.7 428.8 All Tra nsport 79.7 428.8

2.3 Commerce: Analyse de l’énergie utile Cet exercice considère l’usage du chauffage des locaux dans les bâtiments commerciaux et sert à introduire l’application des techniques de l’analyse de l’énergie utile. L’analyse de l’énergie utile est particulièrement utile là où des combinaisons multiples d’énergies et de technologies peuvent apporter un même service (comme le chauffage), et dans des situations où vous voulez modéliser l’efficacité des équipement de façon indépendante et les besoins en service énergie en général.

2.3.1 Current Accounts (Comptes Courants) • Les bâtiments commerciaux de Freedonia occupaient 100 millions de mètres carrés

de surface en 2000. • La consommation totale d’énergie pour les besoins de chauffage étaient de 20

millions GJ en 2000. • Les besoins totaux en énergie pour le chauffage sont satisfaits par le fuel pour

moitié et par l’électricité pour moitié. Le gaz naturel sera introduit dans un futur proche.

Suggestion: Pour cet exercice , vous aurez besoin de créer une branche pour le chauffage des locaux et de vérifier si vous voulez agréger les intétensités énergétiques ET faire une analyse de l’énergie utile. Utilisez l’écran de ‘‘branch properties’’ pour le (voir ci-dessous) faire.

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• L’efficacité des radiateurs électriques est de 100% alors que les chaudières à fuel ont une efficacité moyenne de 65%, et les chqudières à gaz naturel 80% d’efficacité.

2.3.2 Scénario de Référence • L’espace commercial va croître au taux annuel de 3%. • A cause de l’amélioration du code de l’ensoleillement standard des bâtiments

commerciaux, l’intensité de l’énergie utile (i.e. la quantité de chaleur par mètre carré1) va baisser de 1% annuellement. Jusqu’en 2030.

• En 2030, les chaudières de gaz naturel atteindront un taux de pénétration de 25% dans le marché (i.e. partage de la surface commerciale), pendant que les chaudières de fuel vont diminuer de 10% seulement de part de marché. Le chauffage à l’électricité complète le reste des besoins. (Notez que ces parts d’activité sont différentes des parts des énergies entrées auparavant pour les « Current Accounts »).

• Finalement, l’amélioration progressive des normes d’efficacités énergétiques des chaudières commerciales va correspondre aux améliorations de l’efficacité moyenne des chaudières à fuel et à gaz naturel. Le système à fuel atteindra une efficacité de 75% en 2030, et les systèmes à gaz naturel atteindront une efficacité de 85% en 2030.

1 Comme opposé à l’intensité d’énergie finale: la quantité de fuel utilisée par mètre carré.

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2.3.3 Résultats Après avoir entré les données ci-dessus, passez à Detailed Results View et comparez vos résultats avec ceux du tableau ci-dessous. Demande en énergie pour le chauffage des bâtiments commerciaux à Freedonia: Scénario de Référence Fuels 2000 2030Electricity 10.0 19.3 Natural Gas - 8.7 Residual Fuel Oil 10.0 3.9 Total Commercial 20.0 31.9

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2.4 Demande finale totale Avant de passer à l’exercice relatif à la transformation, vérifie les résultats de la demande finale en comparant avec les graphiques ci-dessous. Energy Demand by Sector: Reference Scenario

Energy Demand by Fuel Group: Reference Scenario

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3 Exercice 3: Transformation Dans cet exercice, nous allons développer les données simples de transformation que nous avions élaboré dans l’Exercice 1. Nous allons, dans cet exercice, ajouter de nouveaux modules pour étudier la production de charbon de bois, le raffinage et l’extraction du charbon minéral.

3.1 La Production de Charbon de bois Il n y a ni importation ni exportation de charbon de bois. Il est entièrement produit par la transformation du bois. Tout le charbon de bois de Freedonia est actuellement produit à partir des meules traditionnelles. Elles ont un rendment de l’ordre de (sur la base du rendement énergétique) 20%. Dans le futur, des fours appelées “brick beehive” seront importées de Thaïlande. Ces fours ont un rendement de l’ordre de 47%. Leur production permettra d’assurer 5% de la demande totale en charbon de bois en 2010 et 20% en 2030.

Suggestion: Vous pouvez mettre en relation vos données sur LEAP avec les entrées dans le TED pour les fours ‘‘Brick Beehives’’ de Thaïlande. Utilisez la fonction “Add from TED” pour lier les données sur les rendements et les émissions de la technlogie du TED:

“Energy Conversion\Biomass Conversion\Charcoal Making\Thailand\Brick Beehive”

3.2 Production d’électricité Avec l’addition des demandes supplémentaires des secteurs dans l’exercice 2, la demande en production d’électricité triplera, passant d’environ 6,000 GWhr à près de 16,200 GWhr. Ainsi, vous avez besoin maintenant de spécifier un sytème de production d’électricité plus puissant et plus réaliste pour satisfaire la demande additionnelle d’électricité. Modifiez les données que vous avez entré dans l’exercice 1 au niveau de Comptes Courants dans le module production d’électricité afin de correspondre à ce qui est dans le tableau ci-dessous: Type de centrale Année 2000

Puissance (MW)Production année de

base (% of GWhr)

Hydro 1,000 34%Vapeur provenant du charbon 2,500 44%

Turbine à pétrole 2,000 22%Total 5,500 100% (16,200 GWhr)

3.3 Raffinage du pétrole Les raffineries de pétrole de Freedonia transforment approximativement 4 millions de tonnes de brut en 2000, ce qui était largement en-dessous de leur capacité qui se situe à 6

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million de tonnes de brut2. Les rendements des raffineries (sur une base énergétique) était d’environ 97,0%. Il n y a pas de plan d’augmentation des capacités de raffinage. Les raffineries utilisent un seul intrant: le pétrole brut, et produisent sept types de produits: essence, essence d’aviation, kérosène/jet fuel, diesel, fioul, GPL, et lubrifiants. Les raffineries peuvent fonctionner avec suffisamment de flexibilité afin que les divers produits raffinés puissent satisfaire les types de besoins correspondants à ces produits. A Freedonia on n’importe pas de produit pétrolier pour satisfaire la demande.

3.4 L’extraction du charbon minéral Tout le charbon extrait à Freedonia est bitumineux. Durant l’année de base, les mines de charbon ont produit 4,7 millions de tonnes, les capacités nationales se situent à 6 millions de tonnes, et le rendement des mines était de (y compris les centrales de nettoyage du charbon) 80%. Dans le scénario de référence, on fait l’hypothèse que la capacité d’extraction minière augmentera de la façon suivante: 10 millions de tonnes en 2000, 14 millions de tonnes en 2010, et de 23 millions de tonnes en 2030. On fait l’hypothèse que la capacité d’extraction minière va croître linéairement entre ces deux années. En dépit de ce programme d’expansion, on pense qu’après 2020, on aura besoin de d’importations additionnelles de charbon pour satisfaire les besoins domestiques. Dans le futur, tous besoins en charbon qui ne peuvent pas être satisfaits par la production nationale, le seront par l’importation à Freedonia.

3.4.1 Résultats Avant de passer aux résultats, revoyez le diagramme de votre système énergétique et vérifiez s’il ressemble à celui que vous voyez dans le document:

2 Note: vous êtes limités quant à la capacité d’entrer des données dans les unités énergétiques de base (tonnes équivalent pétrole ou tonnes équivalent charbon par an). Pour les besoins de cet exercice, on fait l’hypothèse que 1 tonne de charbon = 1 TCE (ou TEC) et 1 tonne de pétrole brut = 1 TOE (ou TEP).

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Diagramme du System Energtique

Maintenant, passez à Energy Balance View (c’est le bilan énergétique) et comparez vos bilans de l’année de base et année terminale aux tableaux ci-dessous:

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Bilan énergétique de Freedonia en 2000 (GJ)

Solid Fuels Natural Gas Crude Oil Hydropower Biomass Electricity Oil Products TotalProduction 125 0 0 20 81 0 0 226Imports 0 4 183 0 0 0 0 187Exports 0 0 0 0 0 0 0 0Total Primary Supply 125 4 183 20 81 0 0 413Coal Mining -25 0 0 0 0 0 0 -25Oil Refining 0 0 -183 0 0 0 174 -9Charcoal Making 0 0 0 0 -32 0 0 -32Transmission & Distribution 0 0 0 0 0 -9 0 -9Electricity Generation -86 0 0 -20 0 58 -51 -98Total Transformation -110 0 -183 -20 -32 50 123 -174Household 0 3 0 0 33 18 13 68Industry 14 0 0 0 16 20 22 72Transport 0 0 0 0 0 1 78 79Commercial 0 0 0 0 0 10 10 20Total Demand 14 3 0 0 49 50 123 239Unmet Demand 0 0 0 0 0 0 0 0

Bilan énergétique de Freedonia en 2030 (GJ)

Solid Fuels Natural Gas Crude Oil Hydropower Biomass Electricity Oil Products TotalProduction 546 0 0 12 105 0 0 663Imports 0 17 251 0 0 0 513 782Exports 0 0 0 0 0 0 0 0Total Primary Supply 546 17 251 12 105 0 513 1 445Coal Mining -109 0 0 0 0 0 0 -109Oil Refining 0 0 -251 0 0 0 239 -13Charcoal Making 0 0 0 0 -51 0 0 -51Electricity Generation -424 0 0 -12 0 225 -250 -459Transmission & Distribution 0 0 0 0 0 -27 0 -27Total Transformation -533 0 -251 -12 -51 198 -11 -660Household 0 7 0 0 30 110 30 177Industry 13 1 0 0 24 64 45 147Transport 0 0 0 0 0 6 423 429Commercial 0 9 0 0 0 19 4 32Total Demand 13 17 0 0 54 198 502 785Unmet Demand 0 0 0 0 0 0 0 0

39

Maintenant, passez à Results View et comparez vos résultats avec les tableaux et graphiques ci-dessous. Electricity Generation: Reference Scenario

Notes: base year = 16, 200 GWhr, 2030 = 62,640 GWhr Electricity Generation Capacity: Reference Scenario

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4 Exercice 4: Scénarios Alternatifs Pour cet exercice, vous allez constituer des équipes. Chaque équipe aura la charge de construire, présenter et défendre un scénario de politique séparé. Chacune jouera le rôle d’une institution, ainsi des institutions différentes auront des perspectives différentes sur ce qu’elles considèrent être un scénario de politique ‘souhaitable’. Ce qui suit est une proposition d’‘‘équipes de scénarios’’ mais vous êtes libres de les adapter à votre contexte local.

• Equipe 1: Chambre de Commerce de Freedonia. Vous représentez la plupart des sociétés commerciales et industrielles. Vous croyez que l’offre d’énergie sera suffisante pour supporter le taux de croissance économique annuel de 6% de Freedonia que vous projetez. Vous voulez que Freedonia soit un grand pays producteur de d’acier, triplant sa production dans les 20 prochaines années afin de soutenir un secteur industriel très solide. Les autres industries doivent croître au taux annuel de 6%. Vous voulez que le gouvernement investisse dans l’infrastructure afin que le fret s’accroisse au taux annuel de 6%. Vous montrerez les besoins totaux de financement pour ce scénario (les besoins additionels en capital), expliquez comment il sera financé.

• Equipe 2: FreedoniaNET. Vous êtes un consortium d’organisations non

gouvernementales dont le centre d’intérêt est l’environnement et la société. Vos objectifs sont le développement économique et social du monde rural et l’atténuation locale de la pollution de l’air, qui est en train de devenir un problème important à côté des centrales en milieu rural et dans les grandes villes à cause du transport. Vous êtes également concerné par les impacts du changement climatique et vous voulez des politiques proactives pour développer des marchés pour les technologies propres, mais vous ne voulez pas investir dans la réduction de GES au coût des autres objectifs.

• Team 3: MdE Freedonia. Vous êtes le Ministère de l’Energie de Freedonia.

Vous avez la charge de développer une stratégie énergétique nationale afin de contribuer à la réalisation des objectifs économiques et sociaux de Freedonia . Vous devez également tenir compte des intérêts des divers groupes sociaux du pays. Vous êtes concerné aussi bien par la facture pétrolière et ses implications sur le scénario de base que par les politiques de croissance conduites par la Chambre de Commerce. Vous pourriez souhaiter examiner les implications d’un accroissement imprévu des prix du pétrole brut à court terme. Vous êtes également intéressés à développer un marché de crédits d’émissions (GES) vous permettant de bénéficier des instruments internationaux comme le Mécanisme de Développement Propre et le Fonds pour l’Environnement Mondail qui seront bientôt disponibles pour financer les projets ayant des capacités de réduction d’émissions.

• Team 4: La Banque de Développement Globale. Vous êtes un représentant de

la Banque de Développement Globale. Vous êtes chargé de promouvoir la fiscalité et les réformes qui régulent le secteur électrique et êtes intéresses à étudier à quoi pourrait ressembler le système énergétique si la subvention des prix de l’énergie était réduite et la production nationale d’électricité et de produits pétroliers, actuellement propriétés de l’Etat, étaient dérégulés et privatisés. Vous pensez que

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ces réformes pourraient s’accorder avec un accroissement significatif du taux de croissance économique de Freedonia mais pourraient également contribuer à accroître le fossé entre les riches et les pauvres. En particulier, vous voudrez identifier une configuration à moindre coût du système énergétique comme moyen pour identifier quelques avantages (et incovénients) de la dérégulation.

4.1 Instructions L’exercice se fait en deux étapes: 1) travailler en groupe pour développer vos scénarios, et 2) présenter vos stratégies en plénière puis les débats.

4.1.1 Etape 1: Strategie/ Développement de Scénario. Travailler ensemble en groupe afin d’utiliser LEAP pour bâtir vos scénarios. Durant cette étape, nous vous suggérons de ne pas dépasser une heure pour a) définir la stratégie de votre groupe; b) créer une liste prospective de ‘‘changements’’ par rapport au scénario de référence (par ex., on peut aller d’une diminution du taux de croissance de la valeur ajoutée industrielle à l’ajout d’un programme efficace ou le développement de ressources énergétiques renouvelables. Une fois tout cela listé, réfléchissez sur:

1. En quelle année débuteront ces changements? 2. Quelles branches/secteurs de LEAP seront affectées par ces changements de

politiques? Aurez vous besoins de modifier la strucutre de l’arborescence de freedonia et/ou aurez vous besoins d’ajouter de nouvelles branches?

3. Si on prend en compte de nouvelles technologies, comment les représenteriez vous dans le jeu de données de LEAP?

4. Quelles sont vos hypothèses de base au regard: • Des taux de change, des niveaux d’activité par ex., des intensities

énergétiques, du taux de pénétration des nouvelles technologies • Coût des ressources et des technologies

5. Y’aura-til des coûts d’implantation significatifs (coûts administratifs ou de transaction)? Si oui, comment le représenterz vous dans LEAP?

Pour aider au montage des scénarios, nous apportons une série de mesures dont vous pourriez avoir besoin de prendre en compte dans la section 4.2. Utilisez le temps qui reste pour développer l’analyse quantitative de ton scénario en vous servant de LEAP. Une fois arrivé à une représentation raisonnable de votre scénario (avec l’analyse de coûts de préférence), développez une série de rapports ‘favoris’ et utilisez Overviews View pour les présenter à l’ensemble du groupe.

Suggestion: Créez un “scenario” séparé pour chaque mesure/modification que vous apportez. Puis combiner avec différentes combinaisons en vous servant de l’outil Scenario manager,afin d’arriver à votre ‘‘meilleur scénario.

4.1.2 Etape 2: Présentations Chaque groupe fera un présentation qui ne dépasse pas 20 minutes, en expliquant les éléments et les motifs de leur stratégie énergétique en utilisant un projecteur d’écran

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d’ordinateur si possible pour présenter les résultats quantitatifs. Les présentations peuvent être suivies de 5 à 10 minutes de questions.

4.2 Données pour les Mesures destinées au Scénario Pour vous aider dans la construction des scénarios, nous vous apportons les données pour la série de mesures suivantes que vous pourrez considérer: Options de la Demande:

• Eclairage efficient des ménages • Efficience des Refrigérateurs Standards • Programme d’électrification PV • Réseau d’électrification rurale accélérée • Programme de Foyers à Kérosène • Program de Biogaz • Mode de gestion du transport • Programme bus fonctionnant au Gaz Naturel

Options de l’offre

• Réseau de Canalisation du Gaz Naturel et développement de puissance • Déveloement de la Ressource éolienne

Vous êtes libres de créer des combinaisons à partir de ces options. Pour la comparabilité avec les autres groupes, par rapport aux résultats standards, nous vous recommandons de modéliser ces options en vous servant des principales hypothèses ci-dessous. Si voulez changer un paramètre clé relatif aux options ci-dessous, (par ex. les prix de l’énergie, le taux de pénétration de la technologie, etc.), nous vous recommandons de créer de nouvelles sensibilités (scénarios alternatifs) après avoir développé la première option. Vous pouvez également introduire vos propres mesures additionnelles. Si vous voulez faire une analyse (cost-benefit) économique de ces mesures, commencez par établir quelques paramètres généraux de coûts: 1) Sous General/Basic Parameters, établissez les limites pour l’analyse coût-bénéfice au niveau du module Electricité (sous Costing Methodology). Au lieu du pétrole brut, vous entrerez les coûts des produits pétroliers raffinés comme un résultat. Cliquez également pour sélectionner l’inclusion des externalités des coûts environnementaux. 2) Sous la section Ressources de l’arborescence, entrez les trajectoires des prix suivants:

Ressources Primaires: • Charbon - $20/t en 2000, jusqu’à $30/t en 2030 • Gaz Naturel Importé - $0,1/m3 en 2000, jusqu’à $0,2/m3 en 2030

Ressources Secondaires:

• Diesel - $250/t en 2000, jusqu’à $300/t en 2030 • Essence, GPL, kérosène - $300/t en 2000, jusqu’à $400/t en 2030 • Fioul - $200/t en 2000, jusqu’à $250/t en 2030

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• Il n y a pas de prix d’électricité dans la mesure où vous modélisez les coûts de l’électricité sur la base des produits energétiques intrants et des coûts de centrales.

Coûts de facilités actuelles et futures:

Capital ($/kW)

Coûts fixes de la manutention et de

maintenance ($/kW-yr)

Coûts variables de la manutention et de maintenance

($/MWh) Centrales existantes

Charbon $40 $3 Vapeur provenant du pétrole

$30 $0.5

Hydroélectricité --- $1 Combustion des Turbine

$10 $0.1

New Plants Charbon $1000 $40 $3 Combustion des Turbine

$400 $10 $0.1

Cycle Combiné Voir ci-dessous

Biomasse $1500 $80 $0.1 Eolien $800 $25 --

3) Vous pouvez développer chacune des mesures ci-dessous comme un scénario à part de politiques puis les combiner après. Pour le faire, ajoutez un nouveau scénario sous le scénario de Référence intitulé “Individual measures”. C’est là où vous enregistrerez “store” vos mesures. Pour l’instant, vous pourriez avoir besoin de ne pas cliquer sur la boîte ‘‘show results’’ (dans Manage Scenarios) pour ces mesures individuelles de politiques-et vous gagnerez en vitesse dans les calculs. 4) Après avoir créé plusieurs mesures, créez un combined policy scenario (scénario combiné de politiques). Pour le faire, ajoutez un autre scénario sous ‘‘Reference’’, et utilisez la boîte d’héritage (inheritance box) à droite de l’écran pour choisir les mesures dont votre scénario doit ‘‘hériter’’. 5) Dès que vous aurez terminé, visualisez vos résultats pour évaluer les impacts.

Les options de la demande Mesure Notes Conseils de LEAP Eclairage efficace Pour les ménages

• Un programme pour installer des systèmes d’éclairage efficaces pourrait réduire la consommation d’électricité des ménages de 40%, en utilisant les ampoules compactes fluorescentes (CFL) et autres technologies.

• Emettez l’hypothèse que le programme commence en 2002 et qu’il sera en mesure d’atteindre 40% dans tous les ménages en 2007 et 50% en 2010.

• Commencez par créer un nouveau scenario « Programme d’éclairage des ménages ». (sous votre scénario de politique)

• Essayez d’entrer un second embranchement ‘ technologie d’éclairage’. Portez l’intensité de l’énergie à 60% par rapport à l’intensité standard. Utilisez le constructeur d’expression, choisissez la colonne LEAP et sélectionnez l’embranchement ‘intensité énergie’ en ajoutant ‘*6’ pour compléter l’équation.

• Représentez le taux de pénétration du programme au niveau des activités. • Utilisez le coût de la caractéristique (détaillée) de l’énergie économisée pour entrer

les coûts de la demande (pour l’embranchement de programme). • Emettez l’hypothèse que les coûts soient équivalents au coût ajouté d’un éclairage fluorescent de 15 W CFL (10$ US, durée de vie 5 ans, comparé à une ampoule incandescente de 60 W (1$, durée de vie 1 an).

• Chaque ampoule fluorescente a une durée de vie de 1000 heures. Elle utilise par conséquent 15 KWh/an soit une économie de 45 KWh par rapport à l’ampoule standard.

• Supposez que le coût administratif du programme ajoute 2$ au coût du fluorescent.

Normes d’Efficacité des Réfrigérateurs

• Créer un nouveau scénario • Un programme centré sur les normes d’efficacité demanderait que les industriels fabriquent des réfrigérateurs avec efficacité moyenne pondérée de 380 KWh/an qui commence en 2004.

• Ajoutez un nouvel embranchement pour les réfrigérateurs efficaces et entrez ‘intensité de l’énergie’ et taux de pénétration (niveau d’activité)

• Essayez d’utiliser le ‘périphérique/ coût des activités pour entrer ‘coûts de la demande’ (pour l’embranchement de programme. • Supposez qu’avec une moyenne de 10 ans de durée

de vie tous les réfrigérateurs atteindront le nouveau niveau moyen d’efficacité d’ici à 2014.

• Le coût de l’amélioration à 380 KWh de l’efficacité des réfrigérateurs est approximativement de 30$ US.

• Ce programme porterait l’électrification photovoltaïque à 50% dans tous les ménages non-électrifiés d’ici 2010 et 80% d’ici 2015.

• Créer un nouveau scénario • Ajoutez de nouvelles branches (essayez de créer un nouveau sous-secteur rural pour

les foyers électrifiés avec des photovoltaïques, copiez les utilisations finales destinées à l’éclairage et à la cuisine dans les ménages ruraux non-électrifiés et modifiez ces embranchements).

• Aujourd’hui les systèmes photovoltaïques de 50W coûtent 1000$. On espère une baisse de 500$ d’ici 2020. On espère que ces systèmes dureront 20 ans, avec des coûts annuels O&M de 30$/an.

• Ajoutez un nouveau combustible appelé ‘Electricité solaire hors réseau électrique’ (afin qu’il ne soit pas inclus dans les conditions de génération d’électricité du réseau national).

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• Envisagez de lier le niveau d’activité des PV électrifiés à ceux non-électrifiés, par ex : PV électrifié = (1- Electrifié rural)*, 5 pour la valeur 2010. (cela permet au nombre d’installations de PV de varier par rapport au montant de l’électrification du réseau).

• Chaque système fournit des lampes DC qui consomment 70 KWh/an. Résultat, la consommation du pétrole lampant dans les ménages est de seulement 15 litres/an

• Chaque système fournit aussi 30 KWh/an pour alimenter les téléviseurs en noir et blanc.

Electrification Accélérée du Réseau rural

• Supposez une durée de vie de 50 ans de la connection • Ce programme augmentera les branchements de 50% pour les ménages ruraux d’ici à 2010 et 99% d’ici à 2030.

• Le coût d’une connection (y compris les lignes indispensables à la transmissions et à la distribution) s’élèvent en moyenne à 3000 $ par ménage.

Programme de fourneaux à pétrole

• Ce programme cible tous les ménages ruraux, électrifiés et non-électrifiés. (si votre structure de données à pour finalité la cuisine, en-dessous de chaque donnée entrez toutes les données pour chacun des fichiers avant de copier le nouveau fichier Pétrole lampant et de ses données dans d’autres sous-secteurs. Il est plus facile de travailler dans des comptes courants lorsqu’on ajoute des fichiers multiples

• Pour améliorer la qualité de l’air à l’intérieur des maisons et pour réduire la pression sur les ressources en bois de chauffe, ce programme cherche à encourager l’utilisation des réchauds à mèche fonctionnant avec du pétrole en milieu rural. Il vise à remplacer 50% du bois de chauffe utilisé d’ici 2010.

• Supposez que les réchauds à pétrole coûtent 15$ et durent 2 ans

• La consommation annuelle de pétrole pour les réchauds est de 80 litres

• Etablir un lien avec les données environnementales pour les réchauds à mèche indiens

Programme Bio-gaz • Voir la note en-dessous de réchaud à pétrole • Un programme biogaz vise à obtenir 3% de tous les ménages ruraux qu’ils utilisent le biogaz comme principale combustible pour la cuisine d’ici à 2010

• Supposez que les brûleurs à gaz coûtent 10$ et durent 4 ans

• La consommation moyenne annuelle du biogaz pour les réchauds est de GJ

• Etablissez le lien avec les données environnementales pour les réchauds à biogaz indiens

• Les assimilateurs de biogaz sont efficaces à 20% dans la conversion des déchets animaux en biogaz et leur fabrication coûtent 50$ ; coût du

• Il est nécessaire de créer un nouveau module de transformation pour la production du biogaz. (Utilisez les propriétés par défaut et soyez sûr de placer correctement les intrants et les extrants des combustibles).

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fonctionnement 5$ par an et durent environ 10 ans. Changement du mode

de transport • La conception urbaine améliorée, routes spéciales

pour les bus, etc. réduisent la part du transport privé. Résultat, la part du transport privé croît plus lentement d’ici 2030, il atteindra seulement 50%.

Gaz Naturel • Une politique pour réduire la pollution de l’air en

milieu urbain cible • Si vous êtes curieux au sujet des GN, consultez le site Internet de International

Association for NGV : http://www.iangv.org/ pour les détails et les faits Programme des Bus • La conversion des parcs de bus urbains en gaz

naturel compressé (GNC). Supposez d’ici 2008 40% de tous les voyages en bus peuvent se faire par les bus à GNC, portant ainsi le pourcentage à 60% d’ici 2010.

• Les bus à GNC ont un coût additionnel de 20.000 $ par bus.

• Supposez que les bus à GNC ont la même efficacité énergétique comme les bus diesel (314 KJ/passagers/Km) et ont une durée de vie d’environ 10 ans

47

48

Les Options de Fournitures

Développement des Ressources éoliennes • Le développement des ressources éoliennes

pourrait générer 100 MW d’ici à 2005 et 300 MW d’ici à 2010

• Voir ci-dessus le diagramme des coûts • Supposez que la valeur de sa capacité (contribution

à satisfaire les pointes de la demande) soit égale à son facteur de capacité maximum de 30%

• Entrer la valeur de la capacité dans le fichier ‘Propriétés’ (cliquer à droite pour éolienne)

Augmentation de la capacité du Gaz naturel • Un oléoduc de 10 milliards m3/an (8 ,17 millions de TOE/an) sera opérationnel d’ici 2006 et il fournira le gaz naturel importé pour l’augmentation de la fourniture des nouvelles énergies. Il coûtera 300 millions $/

• Supposez qu’à la place d’un mélange charbon et pétrole (comme dans le cas de référence) toutes les centrales électriques ( en 2008 et au-delà de viendront des unités de gaz naturel combiné de 400 MW.

• Utilisez le coût (capital et O&M) et les données sur l’efficacité intitulées TED pour le gaz naturel/cycle combiné/AEO99/cycle avancé de gaz combiné. (Ignorez la différence dans les années)

• Posez l’hypothèse de 1% de perte dans le gazoduc.

• Créer un nouveau module pour le gazoduc du gaz naturel et un autre module pour les pertes du gazoduc (situé de appropriée dans l’arborescence)

• Créer un nouveau combustible appelé ‘Gaz naturel importé’ ainsi vous pouvez séparément le contrôler (prix, quantités, limites)

5 Exercice 5 : Etude du transport Dans l’exercice 5 vous utiliserez les caractéristiques d’analyse du transport de LEAP pour construire un éventail de scénarios qui examinent les différentes politiques pour les voitures et les véhicules de sport utilitaires (VSU). Les véhicules de sport utilitaires sont des véhicules qui consomment beaucoup d’énergie dont la popularité est la cause de la rapide augmentation de la consommation des combustibles et des émissions des gaz à effet de serre, en particulier aux USA. Vous devez d’abord utiliser LEAP pour élaborer des comptes courants des inventaires sur l’utilisation des combustibles et des émissions sélectionnées de ces véhicules. A l’étape suivante vous créerez un scénario de base (« Business as Usual ») qui fait des projections sur l’utilisation future des combustibles et les émissions sur la base qu’il n’existe aucune nouvelle politique de réduction de l’utilisation des combustibles et des émissions. Finalement vous créerez et comparerez un éventail de scénarios qui examine les mesures conçues pour réduire l’utilisation des combustibles et des émissions. Comme pour les autres exercices, nous commencerons par créer une zone et ensuite créer des paramètres fondamentaux de l’étude. Sélectionnez l’option Menu : Dans « New Area » ou cliquer sur New Area ( ) sur la principale barre d’outil. Appelez cette nouvelle zone « Transportia » (ou n’importe quel autre nom). Vérifiez le bouton de la radio pour créer la zone à partir des données par défaut puis cliquer sur OK.

5.1 Paramètres fondamentaux et structure Aller sur Général : Paramètres fondamentaux.

Sur l’onglet cadre, assurez-vous que seuls le secteur énergie et les tableaux des particules non CHC sont vérifiés. Cette étude n’utilisera pas les données de la transformation et des ressources.

Sur l’onglet des années, entrer 2000 comme année de base et 2020 comme année finale.

Transportia utilise les unités de mesure américaines plutôt que les unités internationales (SI). Par conséquent vous devez établir différentes unités par défaut pour vos études. Sur l’onglet par défaut sélectionnez « Gallons of gasoline Equivalent comme unité d’énergie par défaut, Miles comme unité de distance par défaut Pounds/Million BTU comme unité d’émissions énergétique par défaut et gramme/ véhicule- Mile comme unité d’émissions provenant des véhicules de transport.

Sur l’onglet Stocks, assurez-vous que les données placées de bas en haut et les tableaux Save Stock Vintages ont été vérifiés. Maintenant vous êtes prêt à entrer votre structure arborescente. Premièrement, dites-vous que vous allez créer deux catégories importantes, une pour les voitures et une autre pour les Véhicules de Sports Utilitaires (VSU). Pour ajouter chacune des catégories cliquez sur le bouton (+) qui se trouve au-dessus de l’arborescent et placez chacune comme un embranchement d’une catégorie.

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Sous chaque catégorie créez des sous-catégories pour les véhicules avec moteur à combustion interne (MCI) et l’autre pour le nouveau type de véhicules électriques hybrides (voir encadré). Sous chacune des catégories conventionnelles des moteurs à combustion interne vous prendrez en considération deux technologies alternatives : Essence et Diesel. Ainsi vous créez deux technologies. Lorsque vous les ajoutez, assurez-vous que vous les créez comme embranchements de Technologie de Transport et sélectionnez le combustible approprié pour chacune. Dans les catégories hybrides vous devez seulement considérer les véhicules à essence.

Véhicules électriques hybrides Les véhicules hybrides combinent un petit moteur à combustion interne avec moteur électrique et une batterie pour réduire la consommation des combustibles et le gaz d’échappement. L’énergie dégagée lors du freinage est capturée et renvoyée dans la batterie grâce à un processus appelé « freinage régénératif ». Contrairement aux autres véhicules électriques, les hybrides ont l’avantage singulier qu’elles n’ont pas besoin d’être connectées au réseau électrique. Les moteurs hybrides fonctionnent de manière plus efficace et provoquent moins de pollution que les moteurs conventionnels à combustion interne.

Votre structure arborescente doit ressembler à ce schéma :

Les véhicules hybrides doivent être vendus à des prix compétitifs lorsque tous les coûts sont inclus pour toute la durée de vie du véhicule. Ceci parce que tout coût additionnel doit en principe être compensé par une économie d’énergie. En combinant l’essence avec l’énergie électrique, les voitures hybrides auront la même ou une autonomie plus grande que les moteurs à combustion traditionnelle. Les véhicules hybrides offrent des performances similaires aux véhicules avec des moteurs conventionnels à combustion interne.

.

La Toyata Prius : Une des nouvelles voitures hybrides électriques.

50

5.2 Données des Comptes Courants Vous êtes maintenant prêt à entrer les données de l’année de base suivante (comptes courants) pour votre analyse.

En 2000, année de base, il y avait 6 millions de voitures et 4 millions de VSU dans la circulation, non compris les nouvelles voitures vendus au cours de cette année là.

Le stock existant des voitures et des VSU est constitué de véhicules de différents âges (voitures anciennes). Le pourcentage de chacune de ces voitures anciennes est donné dans le tableau de la droite.

Conseil : créez un nouveau profil du cycle de vie appelé « Stock de voitures existant » pour représenter la répartition des voitures anciennes dans le stock de l’année de base. On accède aux Profils de cycle de vie grâce au menu Général. Ajouter d’abord un profil puis entrer les données affichées à droite. La figure ci-dessous montre comment ces informations seront affichées lorsqu’elles sont entrées dans Profil du cycle de vie. Retourner à ‘Analysis View’, ensuite allez à ‘Stock tab’ pour chaque embranchement ‘Technologie’ et dans la colonne finale ‘profils du Stock des Voitures anciennes’, sélectionnez ‘Profil du Stock des voitures existantes.

Age (Years) % of Stock

0 01 11.262 11.043 10.604 95 96 87 78 69 5

10 4.5811 3.7512 3.0113 2.3714 1.8215 1.3816 1.0217 0.7418 0.5319 0.3720 0.2521 0.1722 0.27

.00

.99

.22

.34

.40

.43

.48

Important : Notez que LEAP nécessite que tous les profils des stocks de voitures anciennes aient zéro véhicule de zéro an. C’est parce que les données que vous avez entrées pour les stocks de l’année de base ne doivent pas inclure celles des véhicules neufs vendus au cours de l’année de base. Ces véhicules sont spécifiés en utilisant les variables des ventes.

51

Dans l’année de base 0,8 million de voitures ont été vendues ainsi que 0,5 million de VSU. Au fur et à mesure que ces voitures et les autres véhicules vieillissent, ils seront graduellement retirés du stock des véhicules (retirés de la circulation). Un profil de survie définissant ce processus de retrait des véhicules peut être représenté par une fonction exponentielle suivante :

02.01

⋅− ⋅= t

tt eSS Alors que S est la fraction des véhicules qui fonctionnent, t représente l’âge (nombre d’années) du véhicule.

Conseil : créez un autre Profil du cycle de vie appelé ‘survie de voiture’ pour représenter le pourcentage de véhicules qui fonctionnent à mesure qu’ils deviennent vieux. Premièrement ajoutez un profil puis créez une courbe exponentielle avec le paramètre constant – 0,02. Retournez à ‘Analysis View’, ensuite allez au tableau des ventes pour chaque embranchement ‘Technologie’ et dans la colonne Profil des survies sélectionnez le profil survie des voitures.

Parmi les voitures fonctionnant avec un moteur à combustion interne et les VSU, 2%

des ventes et 2% du stock de l’année de base sont des véhicules diesels. Le reste est constitué de voitures à essence.

0,05 du stock de voitures de l’année de base est composé de véhicules hybrides. 0,5 des voitures vendues au cours de l’année de base sont constitués de voitures hybrides

Fuel Economy in 2000 (Miles Per Gallon)

Gasoline Diesel GasolineICE ICE Hybrid

Cars 25 28 40 SUVs 15 17 23

Toutes les voitures neuves et les VSU sont supposés rouler 15.000 miles au cours de la première année. Au fur et à mesure que les voitures augmentent. On en conduit moins. La baisse dans la conduite peut être représentée par une fonction exponentielle, similaire à celle précitée et aussi avec le paramètre constant – 0,002.

52

L’économie du carburant de l’année de base des différents types de véhicules est montrée dans le tableau suivant. L’économie d’énergie est supposée demeurer constante au fur et à mesure que l’âge du véhicule augmente.

Aucun VSU hybride n’est disponible.

5.3 Facteurs d’émission des comptes courants L’étape suivante consiste à entrer les tableaux des particules environnementales ensuite il faut entrer les données décrivant certaines polluants liés aux véhicules que vous étudiez. Pour maintenir l’entrée des données au minimum, nous allons examiner que quatre polluants pour ce bref exercice : les gaz à effet de serre, le dioxyde ce carbone (CO2) et trois polluants qui contribuent à la pollution de l’air (environnement) local : l’oxyde d’azote (NO2), le monoxyde de carbone et les particules de moins de 10 microns (PM10). Les émissions du CO2 des Véhicules ne dépendent que du type de carburant utilisé et de l’efficacité (économie de l’énergie) du véhicule. Par conséquent ils peuvent être spécifiés en termes d’émission par unité d’énergie consommée. Les unités de mesure utilisées sont les livres de CO2 par MMBTU d’énergie consommée. Les polluants de l’air dépendent beaucoup plus du type de la technologie de contrôle utilisé dans le véhicule et aussi tendent à être régulé par le gouvernement à certains niveaux. Pour cette raison ces facteurs d’émission tendent à être spécifiés au 100km roulés (mile). Les unités utilisées sont des grammes de polluants aux 100 Km. Parce que les émissions de ces polluants dépendent de façon critique des performances du convertisseur catalytique ou des autres technologies de contrôle utilisées dans le véhicule, on peut s’attendre à une augmentation substantielle aux 100 Km à mesure que les véhicules vieillissent. C’est pourquoi, outre la spécification des facteurs d’émission pour les nouvelles voitures, vous devez spécifier les facteurs de dégradation pour chaque polluant qui montrent de façon spécifique comment les émissions augmentent à mesure que les voitures vieillissent. Le gouvernement revoie et améliore de façon continue ses réglementations sur les émissions des véhicules basées sur les recommandations de l’Agence de Protection de l’environnement (EPA). Depuis 1990, les normes d’émission pour les véhicules neufs ont été rendues rigides plusieurs fois. Le tableau suivant spécifie la manière dont les facteurs d’émission moyenne de chaque type de véhicule neuf ont évolué depuis 1990. Car Pollutant Units 1990 1995 2004 New Standard?Gasoline CO2 lbs/MMBTU 159.50

CO g/veh-mile 6.20 5.30 3.50 1.70 NOx g/veh-mile 0.44 0.35 0.04 0.03 PM10 g/veh-mile 0.40 0.30 0.20 0.05

Diesel CO2 lbs/MMBTU 161.00 CO g/veh-mile 1.05 0.54 0.20 NOx g/veh-mile 0.60 0.27 0.08 PM10 g/veh-mile 1.50 1.50 0.50 0.20

Les données sur les émissions des véhicules hybrides ne sont pas encore disponibles. Cependant, en raison du fait qu’elles sont réglementées de la même manière que les véhicules conventionnels à essence avec moteur à combustion interne, on suppose qu’ils ont les mêmes facteurs que ces types de véhicules.

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Un ensemble de normes va être appliqué pour les véhicules fabriqués en 2004, le gouvernement envisage aussi présenter un ensemble de réglementations avec les nouveaux facteurs proposés et listés dans la colonne finale. Cet ensemble de règles proposé n’a pas encore été approuvé et par conséquent la date à laquelle cette règle aura force loi et concernera les nouveaux véhicules n’a pas encore été décidée. Pour entrer les données ci-dessus dans LEAP, vous devez d’abord créer une série d’embranchements ( ) sous chacune de vos technologies ( ). Allez à l’onglet particules environnementales et utilisez le bouton ( ) pour ajouter CO2, CO, Cox et les effets du PM10. Une fois terminé, votre structure arborescente doit apparaître comme le montre la figure de droite. Il est important de mettre les unités correctes pour chaque polluant. Pour le CO2, mettez le type à « Energie consommée » et ensuite sélectionnez les unités Livre/MMBTU. Pour les autres polluants sélectionnez « Transport » et ensuite sélectionnez les unités : grammes/aux 100 Km. Puisque les données ci-dessus représentent les normes d’émission qui ont force de loi et qui régissent la fabrication des nouveaux véhicules au cours d’une année spécifique, vous devez entrer les données de 1990, 1995 et 2004 en utilisant une fonction d’étape. Puisque l’année de l’application des nouvelles normes n’a pas encore été décidée, vous pouvez spécifier cette année en utilisant une variable clé appelée « New Reg Year » (Nouv année de Rég). Mettez la valeur de cette variable à 2050 afin que les nouvelles normes ne soient pas utilisées dans aucun scénario de calculs initiaux. Ainsi par exemple, vous pourrait créer une expression pour représenter les émissions de CO de véhicule à essence. Step (1990, 6,2, 1995, 5,3 , 2004, 3,5 New Reg Year 1,7) Finalement pour les trois polluants de l’air (environnement) local vous devez spécifier la manière dont facteurs d’émission augmentent avec le temps, à mesure que le véhicule vieillit. Pour procéder à cela vous devez encore aller à ‘Profil du cycle de vie’ (Alt+L) et créer trois profils avec un nom pour chacun afin de représenter la dégradation du CO, NOx et PM10. A dégradation de ceux-ci peut être représentée par une courbe exponentielle avec les paramètres constants suivants : CO = 0,006, NOx = 0,008, PM10 = 0,005. Retournez à ‘Analysis View’, ensuite aller à particules environnementaux pour chaque embranchement ‘Technologie’ et dans la dernière colonne « Profil de la Dégradation » sélectionnez les profils appropriés. Les émissions de dioxyde de carbone (CO2) ne dépendent que de la quantité d’énergie consommée par le véhicule. Par conséquent un seul facteur d’émission constante peut être utilisé et aucune courbe de dégradation n’est

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nécessaire. Par conséquent pour les facteurs d’émission de CO2, maintiennent ‘Profil de la dégradation’ en position constante.

5.4 Scenario du Business As Usual Vous êtes maintenant prêt à créer un scénario « Business as Usual » (BAU) qui fait des projections sur l’utilisation de l’énergie et des émissions futures, dans l’hypothèse qu’il n’y a aucune politique pour réduire l’utilisation de l’énergie et des émissions. Aller à Gérer les scénarios [ ] et cliquer sur ( ) pour ajouter un nouveau scénario appelé ‘Business as Usual’ (BAU). Puis entrer les données suivantes : On espère que les ventes de véhicules vont doubler, en atteignant 2 millions de

véhicules/an en 2020. Cependant on s’attend à cette croissance chez les VSU. La vente annuelle des voitures sera de 0,8 million/an en 2020, tandis que les ventes annuelles des VSU auront plus que doublé, atteignant 1,2 million en 2020.

La pénétration du marché des hybrides demeure constante dans le scénario ‘Business as Usual’.

Aucun VSU n’a été introduit. En l’absence de nouvelles normes, l’économie d’énergie de tous les véhicules ne

changera pas dans le futur. A part les réglementations sur les émissions déjà approuvées et qui doivent être

introduites en 2004 ; aucune nouvelle norme d’émission n’est imposée.

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Vous êtes maintenant prêt à afficher les résultats du BAU. Vérifiez vos résultats en regard de chacun des catégories suivantes pour les années 2000, 2010 et 2020. Stock of Vehicles (Millions) 2000 2010 2020Cars Internal Combustion Engine\Gasoline 6.7 6.9 6.9

Internal Combustion Engine\Diesel 0.1 0.1 0.1Hybrid\Gasoline 0.01 0.03 0.04

SUVs Internal Combustion Engine\Gasoline 4.4 5.9 8.9Internal Combustion Engine\Diesel 0.1 0.1 0.2

Total 11.3 13.1 16.2Annual Sales of Vehicles (Thousands)Cars Internal Combustion Engine\Gasoline 780 780 780

Internal Combustion Engine\Diesel 16 16 16 Hybrid\Gasoline 4 4 4

SUVs Internal Combustion Engine\Gasoline 490 833 1,176 Internal Combustion Engine\Diesel 10 17 24

Total 1,300 1,650 2,000 Annual Vehicle-Mileage (Billion Vehicle-Miles)Cars Internal Combustion Engine\Gasoline 94.8 98.2 99.1

Internal Combustion Engine\Diesel 1.9 2.0 2.0 Hybrid\Gasoline 0.1 0.5 0.5

SUVs Internal Combustion Engine\Gasoline 62.8 85.9 128.2 Internal Combustion Engine\Diesel 1.3 1.8 2.6

Total 160.9 188.3 232.5 Fuel Consumption (Million Gallons Gasoline Eq.)Cars Internal Combustion Engine\Gasoline 3,793 3,929 3,965

Internal Combustion Engine\Diesel 69 72 72Hybrid\Gasoline 3 12 13

SUVs Internal Combustion Engine\Gasoline 4,186 5,723 8,546 Internal Combustion Engine\Diesel 75 103 154

Total 8,125 9,838 12,750Pollution EmissionsCO2 (Millions of Tonnes) 70 85 110 CO (Thousand Tonnes) 1,079 882 930 PM10 (Thousand Tonnes) 69 52 54 NOx (Thousand Tonnes) 82 36 14 Conseil : si vos résultats diffèrent de quelque pourcentage par rapport à ceux affichés ci-dessus, vérifiez d’abord, et si c’est nécessaire, corrigez vos données de compte courant avant d’essayer de corriger les valeurs futures.

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5.5 Scénarios ‘Politique’ Vous êtes maintenant prêt à examiner une série de scénarios ‘Politique’. Vous commencerez par examiner un éventail de différentes mesures individuelles et plus tard les mettre dans différentes combinaisons de scénarios intégrés.

5.5.1 Economie d’Energie Améliorée La première politique envisagée par le gouvernement est d’introduire des normes plus strictes d’économie d’énergie pour les véhicules conventionnels (c’est-à-dire non-hybrides) à essence avec moteur à combustion interne. Les nouvelles normes proposées nécessiteront de nouvelles voitures et des VSU pour porter leur économie d’énergie à 5% en 2005, 10% en 2010 et 20% 2020 (toutes les valeurs relatives à l’économie d’énergie de l’année de base). Pour modéliser cette politique, allez d’abord à ‘Scénarios de Gestion’ ( ) et ensuite créer un nouveau scénario en-dessous de scénario BAU appelé « Economie d’Energie Améliorée ». Pour diminuer l’entrée des données vous pouvez avoir l’intention de créer une nouvelle variable clé (Key Variable) pour représenter les améliorations ci-dessus. Par exemple, vous pouvez créer une variable appelée « Economy Target », mettez la valeur de ses comptes courants à 1 et ensuite dans le scénario Improved Fuel Economy, spécifiez ses valeurs futures en utilisant l’expression suivante : Step(2005, 1,05, 2010, 1,1, 2015 1,5) A la prochaine phase allez à Fuel Economy pour chaque type de véhicule approprié et entrez l’expression suivante pour le scénario Improved fuel economy (Economie d’Energie Améliorée) :

5.5.2 Scénario de base ‘Target Economy’ Cela provoquera une future économie d’énergie qui devra être calculée comme le produit du scénario Business as Usual de l’économie d’énergie et l’économie d’énergie cible.

5.5.3 Pénétration accrue du Marché des véhicules électriques – hybrides Une seconde politique envisagée est d’accroître la pénétration du marché des véhicules hybrides – électriques. Cela se réalisera grâce à des subventions incitatives fixées aux consommateurs et aux industriels. On espère qu’avec ces mesures incitatives, les voitures hybrides puissent pénétrer davantage le marché afin qu’en 2020, 50% du marché des voitures et des VSU soient orientés vers les voitures hybrides. On s’attend à ce que l’économie d’énergie des hybrides s’améliore au fur et à mesure que la technologie se développe. Les voitures à essence hybrides parviennent à une économie d’énergie de 60MPG d’ici 2020, tandis les VSU atteignent 35 MPG.

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Créez un nouveau scénario appelé « Hybride » et entrer une fonction Interp pour spécifier comment les ventes futures et les VSU seront partagées entre les ICE et les voitures hybrides.

5.5.4 Pénétration accrue des marchés des voitures diesels et des VSU (DSL) En raison de leur grande efficacité et bénéfice sur les gaz à effet de serre, le gouvernement envisage aussi une politique pour accroître le marché de la pénétration des voitures diesels et des VSU. Cependant, ce n’est pas clair si oui ou non ces avantages sont justifiés étant donnée que les véhicules diesels ont des émissions de polluants plus élevées spécialement les particules. On espère qu’avec les diverses mesures incitatives les voitures diesels pourraient accroître la pénétration du marché à 30% au marché conventionnel des ICE d’ici 2020.

5.5.5 Nouvelles normes d’émission de gaz d’échappement Comme vous l’avez noté ci-dessus dans la section 5.3, le gouvernement envisage aussi introduire une nouvelle norme d’émission des gaz d’échappement plus contraignante. Le gouvernement veut voir quels seront les avantages de la réduction des émissions lorsque cette nouvelle norme sera introduite en 2010, à la fois comme politique autonome et aussi comme partie d’un paquet plus large de mesures pour réduire la pollution et lutter contre les changements climatiques.

Conseil : Créez un nouveau scénario appelé « Tailpipe Standard » (Norme d’émission de gaz d’échappement) ensuite éditer simplement la valeur Key Variable appelée « New Reg Year » que vous avez créé un plus haut pour ce nouveau scénario. Cette variable représente la date lorsque les nouvelles normes d’émission de gaz d’échappement seront introduites. Changez-les en 2010.

5.5.6 Promotion des voitures au détriment de VSU. Le gouvernement envisage aussi une série de mesures pour décourager les consommateurs à acheter les grosses voitures de sports utilitaires qui consomment beaucoup d’essence. Avec une série de politiques telles que les taxes sur le carburant ou le carbone et l’assurance des véhicules basée sur le poids du véhicule ou l’économie d’énergie, on s’attend à ce que les ventes des VSU en 2020 peuvent être réduites à 500.000 tandis que les ventes de voitures augmenteront proportionnellement.

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Vous êtes maintenant prêt à afficher les résultats de vos scenarios. Comparez les résultats qui se trouvent dans les graphiques des pages suivantes.

Scénario Consommation d’Energie Moins le scénario BAU

Scénario d’Emissions de CO Moins le scénario BAU 2

Pour ces deux graphiques les résultats du scenario ‘” tailpipe emissions standard” sont les mêmes que ceux du scénario BAU.

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Scénario d’Emissions de PM10 Moins le scénario BAU

Notez que certains scénarios résultent dans des compromis environnementaux. En particulier notez que l’utilisation accrue des véhicules diesels conduit à la réduction des émissions de CO2 mais aussi à une augmentation significative du PM10 et NOx. Vous pouvez essayer de créer vos propres combinaisons de scénarios. Commencez par combiner les scénarios suivants :

Normes d’efficacité énergétique améliorées pour les véhicules conventionnels à essence

Introduction d’une nouvelle norme d’émission de gaz d’échappement Pénétration accrue du marché des véhicules hybrides-électriques Promotion des voitures au détriment des VSU

Allez à Manage Scenarios [ ] et créer un nouveau scénario appelé « Combined » (combiné) qui est un héritage du scenario BAU. Sur l’onglet ‘héritage’ (inheritance), cliquez sur [ ] pour ajouter chacun des scénarios mentionnés dans la zone « Also inherits From ».Vous n’avez pas besoin d’entrer de nouvelles données pour ce scénario, parce qu’il va automatiquement hériter des expressions d’entrée de données utilisée dans chaque scenario qu’il a hérité. Maintenant comparez les résultats de ce nouveau scénario combiné aux scénarios ‘politique individuelle’ et au scénario BAU.

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Scenario d’Emissions de CO Comparées 2

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