{"id":169366,"date":"2026-07-21T16:23:48","date_gmt":"2026-07-21T14:23:48","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=169366"},"modified":"2026-07-22T10:03:03","modified_gmt":"2026-07-22T08:03:03","slug":"bancabilite-marches-previsions-financement-renouvelables-batteries","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/fr\/bancabilite-marches-previsions-financement-renouvelables-batteries\/","title":{"rendered":"Bancabilit\u00e9 sur des march\u00e9s volatils : la qualit\u00e9 des pr\u00e9visions sera d\u00e9cisive pour le financement des renouvelables et des batteries"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 21 juillet 2026. Les prix bas captur\u00e9s par les renouvelables, les heures \u00e0 prix nuls ou n\u00e9gatifs, le curtailment et une volatilit\u00e9 croissante modifient les crit\u00e8res de financement des projets renouvelables. La bancabilit\u00e9 ne d\u00e9pend plus uniquement du co\u00fbt de la technologie ou du mod\u00e8le financier. Elle d\u00e9pend avant tout du fait que les pr\u00e9visions de revenus refl\u00e8tent ou non le comportement de l’actif tout au long de sa dur\u00e9e de vie utile.<\/strong><\/p>\n

AleaSoft - bancabilite renouvelables batteries<\/a><\/div>\n

Un march\u00e9 plus exigeant pour les renouvelables merchant<\/h2>\n

La croissance de la puissance solaire<\/strong> et \u00e9olienne<\/strong> transforme la structure des prix des march\u00e9s de l’\u00e9lectricit\u00e9<\/strong>. Les technologies renouvelables produisent lorsque la ressource est disponible, faisant baisser les prix pr\u00e9cis\u00e9ment pendant les heures o\u00f9 elles vendent leur \u00e9nergie. Cet effet de cannibalisation a consid\u00e9rablement r\u00e9duit les prix captur\u00e9s<\/strong>, en particulier pour l’\u00e9nergie photovolta\u00efque.<\/p>\n

\u00c0 cette situation s’ajoutent les heures \u00e0 prix nuls et n\u00e9gatifs ainsi que l’augmentation du curtailment<\/strong>, provoqu\u00e9e \u00e0 la fois par l’abondante production renouvelable et par les limitations du r\u00e9seau. En cons\u00e9quence, le prix moyen du march\u00e9 peut rester relativement \u00e9lev\u00e9 alors que les revenus obtenus par certaines centrales renouvelables sont insuffisants pour r\u00e9pondre aux attentes sur lesquelles leur financement a \u00e9t\u00e9 structur\u00e9.<\/p>\n

La volatilit\u00e9<\/strong> repr\u00e9sente une menace pour les centrales renouvelables sans capacit\u00e9 de gestion, mais aussi une opportunit\u00e9 pour le stockage<\/strong>. Plus l’\u00e9cart entre les heures \u00e0 prix bas et les heures \u00e0 prix \u00e9lev\u00e9s est important, plus la valeur potentielle du d\u00e9placement de l’\u00e9nergie d’une heure \u00e0 l’autre est grande.<\/p>\n

Les revenus sont le v\u00e9ritable fondement du mod\u00e8le financier<\/h2>\n

La valeur actuelle nette (VAN), le taux de rentabilit\u00e9 interne (TRI<\/strong>) et le ratio de couverture du service de la dette (DSCR<\/strong>) figurent parmi les principaux indicateurs utilis\u00e9s par les investisseurs et les institutions financi\u00e8res. Cependant, ils sont tous des r\u00e9sultats du mod\u00e8le. Leur fiabilit\u00e9 d\u00e9pend directement de la qualit\u00e9 des hypoth\u00e8ses utilis\u00e9es pour calculer les revenus.<\/p>\n

Les co\u00fbts d’investissement et d’exploitation peuvent \u00eatre estim\u00e9s avec un niveau de certitude raisonnable. Pr\u00e9voir les revenus sur vingt ou trente ans exige en revanche d’anticiper l’\u00e9volution des prix, des prix captur\u00e9s, de la volatilit\u00e9, du curtailment et des diff\u00e9rentes sources de r\u00e9mun\u00e9ration disponibles.<\/p>\n

Une erreur apparemment faible dans la pr\u00e9vision du prix captur\u00e9 peut s’accumuler sur toute la dur\u00e9e de vie du projet, r\u00e9duire les flux de tr\u00e9sorerie et faire passer le ratio de couverture de la dette sous les niveaux exig\u00e9s. Dans ce cas, la dette devrait \u00eatre redimensionn\u00e9e ou deviendrait plus co\u00fbteuse. Pour cette raison, la question cl\u00e9 pour un pr\u00eateur ne devrait pas seulement \u00eatre de savoir si le mod\u00e8le financier est bien construit, mais si les pr\u00e9visions de revenus<\/strong> qui l’alimentent sont fiables.<\/p>\n

Les batteries ne peuvent pas \u00eatre valoris\u00e9es \u00e0 l’aide de facteurs fixes<\/h2>\n

L’estimation des revenus est particuli\u00e8rement complexe dans les projets de stockage d’\u00e9nergie<\/strong>. Une centrale renouvelable produit lorsque la ressource est disponible et vend l’\u00e9nergie au prix en vigueur \u00e0 ce moment-l\u00e0. Une batterie<\/strong>, en revanche, est un actif qui doit \u00eatre exploit\u00e9 activement, en d\u00e9cidant \u00e0 chaque heure quand charger, quand d\u00e9charger et sur quel march\u00e9 participer.<\/p>\n

Ses revenus peuvent provenir de l’arbitrage d’\u00e9nergie<\/strong>, des services d’ajustement, des m\u00e9canismes de capacit\u00e9 et d’autres services associ\u00e9s \u00e0 la flexibilit\u00e9. Ces sources ne peuvent pas \u00eatre analys\u00e9es ind\u00e9pendamment puis additionn\u00e9es, car la m\u00eame \u00e9nergie ou la m\u00eame puissance ne peut pas \u00eatre offerte simultan\u00e9ment sur plusieurs march\u00e9s. Les revenus doivent \u00eatre calcul\u00e9s au moyen d’une optimisation conjointe.<\/p>\n

Appliquer un spread annuel fixe, supposer un nombre constant de cycles quotidiens et utiliser un taux de d\u00e9gradation forfaitaire peut produire des r\u00e9sultats faciles \u00e0 interpr\u00e9ter, mais qui ne repr\u00e9sentent pas correctement le fonctionnement d’une batterie. Le nombre de cycles d\u00e9pend des opportunit\u00e9s r\u00e9elles du march\u00e9, et la d\u00e9gradation d\u00e9pend \u00e0 la fois du passage du temps et de l’utilisation effective de l’actif. La d\u00e9gradation r\u00e9duit \u00e9galement la capacit\u00e9 disponible, modifie l’exploitation future et, par cons\u00e9quent, les revenus ult\u00e9rieurs.<\/p>\n

La valorisation doit reproduire ce processus heure par heure tout au long de la dur\u00e9e de vie utile du projet. Les simulations horaires de prix, combin\u00e9es \u00e0 des algorithmes d’optimisation, permettent que le cyclage, la d\u00e9gradation et les revenus d\u00e9coulent de l’exploitation attendue et non de simples hypoth\u00e8ses fix\u00e9es \u00e0 l’avance.<\/p>\n

Contrats et hybridation pour r\u00e9duire le risque<\/h2>\n

Le risque de march\u00e9 peut \u00eatre att\u00e9nu\u00e9 par des contrats. Pour les centrales renouvelables, les PPA<\/strong> \u00e0 prix fixe, les contrats avec prix plancher ou les structures en bande de prix prot\u00e8gent partiellement ou totalement les revenus contre des sc\u00e9narios d\u00e9favorables. Cette certitude am\u00e9liore la couverture de la dette et peut soutenir un niveau d’endettement plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n

Pour les batteries, les accords avec des optimiseurs remplissent une fonction \u00e9quivalente. Un contrat de partage des revenus conserve l’exposition merchant et le potentiel de hausse. Un accord avec plancher prot\u00e8ge un niveau de revenu minimum tout en pr\u00e9servant une partie du potentiel suppl\u00e9mentaire. Un contrat de tolling transf\u00e8re le risque de march\u00e9 \u00e0 la contrepartie en \u00e9change d’un paiement fixe, ce qui accro\u00eet la certitude mais renonce \u00e0 un potentiel de revenus suppl\u00e9mentaires.<\/p>\n

L’hybridation<\/strong> est un autre outil fondamental. Ajouter une batterie \u00e0 une centrale renouvelable permet de stocker l’\u00e9nergie qui serait autrement \u00e9cr\u00eat\u00e9e, d\u00e9place la production vers les heures \u00e0 prix plus \u00e9lev\u00e9s, partage le point de raccordement et cr\u00e9e un profil plus stable, plus attractif pour un acheteur d’\u00e9nergie. Dans des \u00e9tudes r\u00e9alis\u00e9es par AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> en 2025 pour des centrales photovolta\u00efques hybrides avec des batteries de deux heures en Espagne, l’augmentation moyenne des revenus a \u00e9t\u00e9 d’environ 40%.<\/p>\n

Des pr\u00e9visions bancables pour transformer l’incertitude en financement<\/h2>\n

La qualit\u00e9 des pr\u00e9visions sera l’un des principaux facteurs diff\u00e9renciant les projets capables d’obtenir un financement. Un sc\u00e9nario conservateur ne devrait pas consister \u00e0 r\u00e9duire arbitrairement les revenus, mais \u00e0 calculer une distribution probabiliste fond\u00e9e sur de multiples futurs coh\u00e9rents et r\u00e9alistes. Sur un march\u00e9 plus volatil et plus complexe, l’incertitude ne dispara\u00eetra pas. Elle peut toutefois \u00eatre quantifi\u00e9e, structur\u00e9e et financ\u00e9e. Un risque que le pr\u00eateur peut identifier, reproduire et dimensionner cesse d’\u00eatre une inconnue et devient un \u00e9l\u00e9ment g\u00e9rable au sein de l’op\u00e9ration.<\/p>\n

Les analyses d’AleaSoft Energy Forecasting pour le financement de projets<\/h2>\n

La m\u00e9thodologie d\u00e9velopp\u00e9e par AleaSoft<\/a>, forte de plus de 27 ans d’exp\u00e9rience, combine \u00e9conom\u00e9trie, r\u00e9gression, analyse de s\u00e9ries temporelles, simulation de march\u00e9 et intelligence artificielle<\/strong>. Pour les projets de stockage, elle comprend environ 2000 simulations horaires, sur lesquelles le fonctionnement de la batterie est optimis\u00e9 tout au long de sa dur\u00e9e de vie utile. Cela permet d’estimer des distributions de revenus et d’obtenir des indicateurs tels que P50<\/strong> et P90<\/strong>, essentiels pour \u00e9valuer le risque, dimensionner la dette et tester la r\u00e9silience du projet face \u00e0 des sc\u00e9narios d\u00e9favorables.<\/p>\n

Pour les projets de stockage d’\u00e9nergie<\/strong>, AleaStorage<\/strong>, la division d’AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> sp\u00e9cialis\u00e9e dans le stockage<\/a>, se concentre sur l’analyse strat\u00e9gique des batteries et des projets d’hybridation<\/strong>, en fournissant des estimations de revenus pour les batteries stand-alone<\/strong> sur les march\u00e9s de l’\u00e9nergie et des services d’ajustement, des analyses d’hybridation avec les renouvelables afin de maximiser les revenus et de r\u00e9duire le risque, ainsi que la mod\u00e9lisation de sc\u00e9narios de prix et de volatilit\u00e9 \u00e0 long terme.<\/p>\n

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

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