Artelys met l’optimisation mathématique au service des opérations de systèmes énergétiques
Les opérateurs de système énergétiques exploitent des équipements de production d’électricité ou de chaleur, des réseaux, des stockages ou encore des industries dans des conditions très contraintes : entre les contraintes techniques (ex. rampes de démarrage), les contraintes environnementales (ex. maximum d’émissions) et les contraintes régulatoires (ex. Encadrement du déversement hydraulique), les marges de manœuvre pour l’optimisation de la performance économique peuvent être étroites pour les opérateurs.
La construction d’un planning satisfaisant l’ensemble des contraintes représente un défi en soi. Et pourtant dans bien des cas, nombreuses sont les flexibilités qui peuvent être activées afin de valoriser au mieux les équipements : par exemple des approvisionnements multi-énergies, une flexibilité sur la structure des contrats d’approvisionnement ou de rachat, la fourniture de services-systèmes complémentaires, l’exploitation de flexibilités de la demande, le foisonnement via plusieurs actifs, ou encore la participation à un ou plusieurs marchés.
Afin de permettre aux opérateurs de systèmes énergétiques de valoriser au mieux leurs actifs, Artelys a développé le logiciel Artelys Crystal Energy Planner. Aujourd’hui proposé dans une version web ergonomique, embarquant de puissants algorithmes de prévision et d’optimisation mathématique, il permet de personnaliser les modèles des systèmes énergétiques pour répliquer parfaitement l’ensemble des contraintes des actifs tout en modélisant les flexibilités et les revenus/coûts associés. Il offre une solution de bout en bout pour une planification optimisée, en passant par une prévision des grandeurs clés, s’intégrant à l’environnement informatique existant, et permettant la définition de processus de planification à plusieurs niveaux (pour une segmentation géographique ou temporelle de votre prise de décision).
Pour découvrir cette solution novatrice et son potentiel dans votre contexte spécifique, nous proposons de commencer par estimer les gains économiques, environnementaux et organisationnels que vous pourriez en tirer en amont de tout déploiement.
Contactez nos équipes d’experts pour plus d’informations, et visionnez notre vidéo de démonstration !
La plateforme MARI enregistre des gains record de surplus collectif dans ses opérations d’équilibrage 2025
L’Electricity Balancing Guideline (EBGL), en vigueur depuis 2017, définit le cadre d’un marché européen de l’équilibrage permettant aux GRT (gestionnaires de réseau de transport) de compenser leurs besoins d’équilibrage et de se procurer de l’énergie d’équilibrage auprès de fournisseurs situés aussi bien dans leur propre zone qu’au-delà des frontières. Ce mécanisme de coopération renforce la sécurité d’approvisionnement globale tout en réduisant les coûts d’équilibrage à l’échelle du système.
Artelys : Nos solutions au service de la valorisation des actifs hydrauliques
L'hydroélectricité joue un rôle stratégique dans la transition énergétique grâce à sa capacité unique à apporter flexibilité, stockage et pilotabilité au système électrique. Cependant, la gestion des systèmes hydroélectriques devient de plus en plus complexe :...
Assurer la sécurité énergétique en Lituanie : Evaluation nationale de l’adéquation des ressources et des besoins en flexibilité pour Litgrid
— Artelys est fière d’avoir réalisé pour Litgrid une Évaluation nationale de l’adéquation des ressources (National Resource Adequacy Assessment – NRAA), conformément à la méthodologie ERAA de l’ENTSO-E, ainsi qu’une Évaluation des besoins en flexibilité (Flexibility Needs Assessment – FNA) fondée sur le cadre méthodologique défini par l’ACER.
Artelys Knitro 16.0 : modélisez nativement les problèmes non linéaires, résolvez-les en parallèle
Artelys a le plaisir d’annoncer la sortie de Knitro 16.0, une version majeure qui introduit deux fonctionnalités phares — un modeleur non linéaire natif et un solveur concurrent — ainsi que d’importantes améliorations de performance et de robustesse pour les problèmes d’optimisation non linéaire, mixte en nombres entiers et linéaire.
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