{"id":165232,"date":"2026-03-06T09:30:00","date_gmt":"2026-03-06T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=165232"},"modified":"2026-03-11T17:58:13","modified_gmt":"2026-03-11T16:58:13","slug":"modeles-hybrides-equilibre-marche-electrique-modeles-fondamentaux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/fr\/modeles-hybrides-equilibre-marche-electrique-modeles-fondamentaux\/","title":{"rendered":"Mod\u00e8les hybrides : comment int\u00e9grer l’\u00e9quilibre r\u00e9el du march\u00e9 de l’\u00e9lectricit\u00e9 dans les mod\u00e8les fondamentaux"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 6 mars 2026. Sur les march\u00e9s de l’\u00e9lectricit\u00e9, de nombreux mod\u00e8les fondamentaux \u00e9chouent non pas \u00e0 cause de la physique du syst\u00e8me, mais parce qu’ils ne reproduisent pas l’\u00e9quilibre r\u00e9el qui fixe le prix. Une approche hybride combinant une structure fondamentale avec des mod\u00e8les statistiques, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permet de saisir les dynamiques temporelles, les non-lin\u00e9arit\u00e9s et les changements de r\u00e9gime, am\u00e9liorant ainsi le signal de prix et sa distribution pour les d\u00e9cisions d’investissement et de couverture.<\/strong><\/p>\n

Sur les march\u00e9s de gros de l’\u00e9lectricit\u00e9, le principal d\u00e9fi de nombreux mod\u00e8les fondamentaux<\/strong> ne r\u00e9side pas dans le calcul d’un \u00ab merit order<\/strong> \u00bb techniquement correct, mais dans la reproduction de l’\u00e9quilibre du march\u00e9 qui finit r\u00e9ellement par fixer les prix \u00e0 long terme. La cl\u00e9 r\u00e9side dans le fait que, sur un march\u00e9 marginaliste<\/strong>, le prix n’est pas synonyme de co\u00fbt, mais le r\u00e9sultat des courbes agr\u00e9g\u00e9es de l’offre et de la demande, de la technologie marginale qui fixe le prix, du degr\u00e9 de p\u00e9nurie \u00e0 chaque heure et, surtout, des prix qui, \u00e0 long terme, rendent rentable l’investissement dans de nouvelles centrales de production et rendent le co\u00fbt acceptable pour les consommateurs.<\/p>\n

Lorsque le mod\u00e8le se limite \u00e0 un ordre de m\u00e9rite horaire, ou toutes les 15 minutes, il a tendance \u00e0 sous-estimer les \u00e9pisodes de p\u00e9nurie, les \u00e9carts horaires, les files d’attente de distribution, les changements de r\u00e9gime qui dominent une grande partie du comportement observ\u00e9 et, plus critique encore, \u00e0 perdre la vision \u00e0 long terme n\u00e9cessaire pour pr\u00e9dire les prix qui rendent le march\u00e9 durable.<\/p>\n

AleaSoft - Long term price forecast Iberian electricity market<\/a>Pr\u00e9visions des prix sur 15 ans r\u00e9alis\u00e9es en octobre 2010 pour le march\u00e9 ib\u00e9rique de l'\u00e9lectricit\u00e9.
\nSource : AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

Les offres d’achat et de vente sur les march\u00e9s \u00e9lectriques<\/h2>\n

Les mod\u00e8les fondamentaux reproduisent les offres de vente des producteurs et les offres d’achat des consommateurs et des distributeurs. Chaque acteur du march\u00e9 a sa propre strat\u00e9gie, influenc\u00e9e par des facteurs tels que la politique du groupe d’entreprises, les couvertures<\/strong> et les objectifs \u00e0 long terme, qui varient consid\u00e9rablement d’un acteur \u00e0 l’autre. Tenter de mod\u00e9liser leur comportement selon des crit\u00e8res communs ne refl\u00e8te pas correctement la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

L’un des points les plus critiques est le traitement de l’offre hydraulique. Dans la pratique, l’hydraulique, et en partie aussi d’autres technologies \u00e0 forte composante strat\u00e9gique, ne sont pas propos\u00e9es comme un simple co\u00fbt marginal. Il existe une optimisation \u00e0 moyen et long terme bas\u00e9e sur la valeur de l’eau stock\u00e9e, les attentes, les contraintes et les d\u00e9cisions strat\u00e9giques. Si le mod\u00e8le ne repr\u00e9sente pas cette \u00ab \u00e9conomie de l’eau \u00bb et son interaction avec le reste du syst\u00e8me, l’\u00e9quilibre qui en r\u00e9sulte est biais\u00e9 et le prix mod\u00e9lis\u00e9 s’\u00e9carte, en particulier dans les situations de tension du syst\u00e8me.<\/p>\n

\u00c0 cela s’ajoute une mod\u00e9lisation de la demande et de la flexibilit\u00e9 souvent trop d\u00e9terministe. La demande nette, c’est-\u00e0-dire l’\u00e9nergie demand\u00e9e au r\u00e9seau, d\u00e9pend du climat et du calendrier, mais aussi de facteurs tels que l’activit\u00e9 \u00e9conomique et la r\u00e9ponse implicite du syst\u00e8me, y compris l’autoconsommation, le pompage et les interactions industrielles. Lorsqu’un mod\u00e8le fondamental est rigide, il a tendance \u00e0 lisser les pentes, \u00e0 ne pas bien reproduire les pics et \u00e0 perdre le signal de p\u00e9nurie qui finit par faire \u00e9voluer le prix aux heures cl\u00e9s.<\/p>\n

Les frictions du syst\u00e8me compl\u00e8tent le tableau. Une partie importante de la formation des prix r\u00e9els r\u00e9sulte de congestions internes, de restrictions techniques<\/strong>, d’indisponibilit\u00e9s et de limites d’interconnexion et de leur utilisation effective. Si ces \u00e9l\u00e9ments sont introduits sous forme d’approximations simples ou trait\u00e9s de mani\u00e8re trop agr\u00e9g\u00e9e, le mod\u00e8le peut conserver sa coh\u00e9rence technique, mais s’\u00e9carter de l’\u00e9quilibre observ\u00e9. Et surtout, le cadre r\u00e9glementaire et les micro-changements op\u00e9rationnels agissent comme des d\u00e9clencheurs de nouveaux r\u00e9gimes : les changements de r\u00e8gles, de p\u00e9ages, de m\u00e9canismes, de limites, de taxes ou de crit\u00e8res op\u00e9rationnels modifient l’\u00e9quilibre et imposent des recalibrages qui, s’ils ne sont pas effectu\u00e9s rapidement, conduisent le mod\u00e8le fondamental \u00e0 \u00ab mal expliquer \u00bb le nouvel environnement.<\/p>\n

Les mod\u00e8les hybrides<\/h2>\n

Face \u00e0 ces limites, AleaSoft Energy Forecasting soutient que l’avantage ne r\u00e9side pas dans \u00ab l’utilisation de l’IA pour l’IA \u00bb, mais dans la combinaison d’une structure causale et de l’apprentissage du march\u00e9 \u00e0 l’aide d’une m\u00e9thodologie hybride<\/strong>. Dans cette approche, le mod\u00e8le fondamental sert de base pour saisir les principaux facteurs (p\u00e9n\u00e9tration des \u00e9nergies renouvelables, combustibles et CO\u2082, interconnexion, hydraulique, indisponibilit\u00e9s) et donner de la coh\u00e9rence aux sc\u00e9narios \u00e0 long terme li\u00e9s aux plans de transition, aux fermetures et aux nouvelles entr\u00e9es de capacit\u00e9, au stockage<\/strong>, demande<\/strong> et \u00e9lectrification<\/strong>.<\/p>\n

AleaSoft - Fundamental models AI Machine Learning<\/a><\/div>\n

La composante statistique des mod\u00e8les hybrides apporte ce que le mod\u00e8le fondamental ne peut pas saisir : la dynamique temporelle<\/strong>. Les techniques de la famille Box-Jenkins<\/strong>, telles que ARIMA\/SARIMA<\/strong>, permettent de mod\u00e9liser l’autocorr\u00e9lation, les saisonnalit\u00e9s horaires, hebdomadaires et annuelles, ainsi que la persistance typique des prix et des spreads. De cette mani\u00e8re, les inerties et les sch\u00e9mas r\u00e9currents, par exemple les rafales de vent ou les r\u00e9gularit\u00e9s de la demande, qui ne sont pas reproduits par un ordre de m\u00e9rite essentiellement statique, sont pris en compte.<\/p>\n

Sur cette base, l’intelligence artificielle<\/strong> et les algorithmes d’apprentissage automatique<\/strong> sont utilis\u00e9s pour saisir les non-lin\u00e9arit\u00e9s, les interactions et les changements de r\u00e9gime difficiles \u00e0 param\u00e9trer. Les relations entre les variables sur les march\u00e9s de l’\u00e9nergie sont hautement non lin\u00e9aires, elles d\u00e9pendent du niveau de production, de l’heure, de la demande, du mix thermique, de l’\u00e9tat hydrologique et de l’interconnexion. De plus, les r\u00e9seaux neuronaux<\/strong> sont capables d’apprendre des combinaisons critiques, telles que des hausses simultan\u00e9es du CO\u2082 et du gaz avec une baisse de la production \u00e9olienne et des r\u00e9servoirs \u00e0 faible niveau, qui modifient la distribution des prix plus que tout autre facteur isol\u00e9. Entra\u00een\u00e9 avec des fen\u00eatres et des variables appropri\u00e9es, le mod\u00e8le s’adapte mieux aux changements structurels sans perdre l’\u00e9quilibre du march\u00e9 \u00e0 long terme.<\/p>\n

L’objectif final est de fermer l’\u00ab \u00e9quilibre de facto \u00bb du march\u00e9 : d\u00e9tecter les biais syst\u00e9matiques des mod\u00e8les fondamentaux et les corriger \u00e0 l’aide de mod\u00e8les statistiques et d’apprentissage automatique jusqu’\u00e0 obtenir un prix qui respecte l’\u00e9quilibre observ\u00e9, et pas seulement l’\u00e9quilibre technique. Pour l’utilisateur final des pr\u00e9visions, l’impact se traduit par ce qui importe le plus pour la prise de d\u00e9cision : une meilleure repr\u00e9sentation de l’incertitude (P10\/P90) et de la volatilit\u00e9 horaire, \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s pour \u00e9valuer les projets de stockage BESS<\/strong>, l’hybridation, le DSCR et les covenants, une meilleure estimation des prix captur\u00e9s<\/strong> et de la cannibalisation<\/strong> solaire et \u00e9olienne, et une plus grande coh\u00e9rence sur le long terme.<\/p>\n

Perspectives des march\u00e9s \u00e9nerg\u00e9tiques en Europe. Printemps 2026<\/h2>\n

Le 64e webinaire mensuel<\/a> organis\u00e9 par AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> aura lieu le 12 mars 2026 \u00e0 12h00 CET et portera sur l’analyse de l’\u00e9volution r\u00e9cente des march\u00e9s de l’\u00e9nergie<\/strong> en Europe, les pr\u00e9visions pour le printemps et les \u00e9v\u00e9nements cl\u00e9s qui influenceront le secteur en 2026. La r\u00e9union abordera les changements r\u00e9glementaires les plus significatifs, ainsi que le r\u00f4le de plus en plus important du stockage d’\u00e9nergie<\/strong> et des march\u00e9s de capacit\u00e9<\/strong> dans un syst\u00e8me \u00e9lectrique caract\u00e9ris\u00e9 par une p\u00e9n\u00e9tration croissante des \u00e9nergies renouvelables et une volatilit\u00e9 des prix accrue.<\/p>\n

Dans ce contexte, AleaStorage<\/strong><\/a> fournit des solutions avanc\u00e9es pour optimiser, analyser les revenus et structurer des projets de stockage et des syst\u00e8mes hybrides li\u00e9s aux \u00e9nergies renouvelables, dans le but de maximiser la valeur et la rentabilit\u00e9 des actifs.<\/p>\n

L’\u00e9v\u00e9nement comptera une nouvelle fois sur la pr\u00e9sence de sp\u00e9cialistes d’EY, qui apporteront leur expertise en mati\u00e8re de r\u00e9glementation, de financement de projets renouvelables et de stockage, d’accords PPA, d’autoconsommation et d’\u00e9valuation d’actifs et de portefeuilles \u00e9nerg\u00e9tiques.<\/p>\n

Source: AleaSoft Energy Forecasting.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 6 mars 2026. Sur les march\u00e9s de l’\u00e9lectricit\u00e9, de nombreux mod\u00e8les fondamentaux \u00e9chouent non pas \u00e0 cause de la physique du syst\u00e8me, mais parce qu’ils ne reproduisent pas l’\u00e9quilibre r\u00e9el qui fixe le prix. 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