La modélisation de la transition énergétique, avec une projection jusqu’en 2050 et adaptable à différents pays ou stratégies, est complexe en termes d’ACV car elle fait intervenir de nombreux paramètres :
- une dizaine d’énergies possibles, avec des inventaires évolutifs de construction des infrastructures de production/stockage d’électricité
- une évolution délicate à estimer des technologies pour une filière donnée
- une production d’électricité en adéquation avec la consommation nationale, pouvant prendre des trajectoires très variées
- des scénarios très contrastés possibles, incluant des montées en puissance plus ou moins rapides des renouvelables et une baisse temporaire du nucléaire, compensée ou non par des centrales à cycle combiné au gaz
- une nécessité de prévoir plusieurs formes de stockage de l’électricité selon l’importance du parc d’énergies non pilotables, avec des puissances dépendant de la durée de stockage
- la corrélation ou non de la puissance de stockage avec le niveau d’interconnexion des réseaux électriques européens.
Le travail consistera à analyser les inventaires disponibles dans la base Ecoinvent couplée à SimaPro, à les modifier selon les technologies prévisibles pour le moyen terme, à compléter la modélisation en langage Python pour inclure la totalité des paramètres envisagés.
L’objectif est de déterminer les meilleurs trajectoires possibles d’un point de vue environnemental, en s’appuyant sur les « midpoints » puis les « endpoints » pour réduire le nombre d’indicateurs et fournir in fine un outil flexible d’aide à la décision.