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Études de cas


Le modèle @RISK peut traiter de grandes quantités de données et les présenter d’une manière facile à comprendre, ce qui permet de quantifier aisément le risque associé à une entreprise. Les promoteurs de parcs éoliens et leurs investisseurs potentiels peuvent ainsi prendre des décisions informées sur la rentabilité probable d’un investissement au large.
Luc Rademakers,
directeur du développement
des systèmes éoliens chez ECN
Logion
ECN utilise @RISK pour déterminer la faisabilité économique de parcs éoliens au large

Le logiciel d’analyse du risque @RISK de Palisade est utilisé par l’organisation de recherche en énergie ECN pour déterminer si des parcs éoliens au large sont financièrement viables du point de vue de l'exploitation et de la maintenance. En particulier, les turbines sont soumises à des conditions météorologiques plus dures que celles de leurs équivalents sur terre, ce qui, en plus de leur emplacement, rend les travaux de réparation et de maintenance chronophages et onéreux. Avant de poursuivre un projet, les exploitants veulent comprendre les implications en termes de coût des longues durées d’immobilisation actuellement inévitables dans le secteur.

Contexte
ECN est une organisation de recherche indépendante, basée aux Pays-Bas, qui fournit des connaissances approfondies et des technologies destinées à permettre la transition vers une gestion durable de l’énergie. Elle se concentre sur la conservation de l’énergie, les énergies durables et l’utilisation efficiente et propre des carburants fossiles, ce qui l’amène à entreprendre des projets solaires, éoliens et d’exploitation de la biomasse.

ECN, l’un des très rares instituts à effectuer de la R&D dans le domaine de l’exploitation et de la maintenance au large, a commencé à développer l’outil ECN O&M Tool pour les turbines éoliennes au large en 2003/4. Les parcs éoliens au large étaient encore rares, ce qui entraînait beaucoup d’incertitudes sur les coûts. Dans le même temps, comme ils sont devenus de plus en plus nécessaires, les parties prenantes ont augmenté leurs efforts pour améliorer leur viabilité financière.

Le risque financier de longues périodes d'indisponibilité.
Les exploitants potentiels voulaient comprendre si les parcs éoliens au large étaient financièrement viables. Un problème clé était les conditions météorologiques plus défavorables, telles que des vents plus forts et le risque accru d’être frappé par la foudre auxquels sont exposés les exploitants au large. Ces phénomènes avaient des implications financières en termes de réparations et de durée d’indisponibilité, qui devaient être prises en compte dans les calculs.

Par exemple, si une turbine installée sur terre est défaillante, il est probable qu'elle sera hors service pendant un ou deux jours, car son emplacement permet de procéder assez simplement aux inspections et réparations nécessaires, même si elles impliquent l'utilisation d'une grue. Au contraire, une turbine au large qui tombe en panne doit être inspectée par un équipage disposant de navires appropriés. Il existe très peu de bateaux-grues en exploitation, en raison de leur coût prohibitif ; si donc il est décidé d’en mobiliser un, il se peut qu'il faille attendre six mois pour qu'il soit acheminé sur site. En plus du coût d’opportunité de cette période d’immobilisation, l’exploitant peut se voir facturer jusqu’à 150 000 euros pour que le bateau-grue se rende jusqu’au parc éolien et les tarifs de location journalière peuvent être du même ordre de grandeur.

Des retards supplémentaires, qui vont aussi affecter les coûts, peuvent intervenir si la mer est trop démontée pour que l’équipe d’inspection se rende sur le site de la turbine en panne. De bonnes conditions météorologiques sont également nécessaires pour effectuer les réparations, car des vents trop forts peuvent endommager la nouvelle pièce.

Détermination d’incertitudes sur les coûts avec @RISK
Depuis les premiers temps de l’existence de parcs éoliens au large, d’importants travaux de développement ont été effectués, qui ont eu pour résultat différents modes de fonctionnement. Par exemple, l’évaluation des dommages subis par une turbine peut être plus efficace si l’on utilise un hélicoptère plutôt qu’un bateau, auquel cas l'exploitant du parc éolien devra envisager de conclure des contrats avec des opérateurs d'hélicoptères.

ECN collabore avec ses clients pour l’élaboration d’hypothèses destinées à déterminer la méthode la plus faisable (la plus économique) pour la maintenance de leurs parcs éoliens. Après avoir sélectionné l’option la plus efficace, ECN effectue une analyse probabiliste à l'aide d'un modèle @RISK pour déterminer les incertitudes relatives aux coûts de cette méthode.

@RISK détermine les incertitudes en termes de durée d’immobilisation et de coût d’exploitation et de maintenance
Un paramètre essentiel (entrée dans le modèle @RISK) est la fréquence des défaillances des turbines, reposant sur la fiabilité des composants. Dans la plupart des cas, l’exploitant de parc éolien considère 15 à 20 composants de turbine éolienne (ayant chacun une fréquence de défaillance et une stratégie de réparation différente), bien que dans certains cas, l’outil O&M Tool d'ECN en traite jusqu'à 40.

Les données de terrain sont généralement utilisées pour déterminer la fréquence des défaillances des composants, mais étant donné que ce secteur d’activité est récent, les informations historiques sont insuffisantes. Même quand des données sont disponibles, les taux de défaillance utilisés dans l'outil de modélisation des coûts sont soumis à des incertitudes. Il s’agit notamment des prix des bateaux-grues et des navires d’accès (qui peuvent varier en fonction de la saison et même d’un jour à l’autre), le coût des pièces détachées et le prix de l'électricité, ainsi que les délais de mobilisation des pièces et des bateaux.

@RISK permet de prendre des décisions informées
La saisie des données d'entrée dans le modèle @RISK génère des Fonctions de Densité Cumulatives (FDC). Cette distribution détermine l’incertitude associée à la durée d’immobilisation et aux coûts de maintenance d’un parc éolien au large, pour que le développeur de projet puisse prendre une décision informée, premièrement quant à l’opportunité de poursuivre le projet et, dans l’affirmative, quant à la meilleure manière de procéder. La mesure de l’incertitude contribue aussi à rendre le projet plus viable en termes de financement : les banques n’aiment pas les risques, surtout quand ils sont inconnus.

Un autre résultat du modèle @RISK est que le diagramme Tornade montre quelle entrée a le plus d’impact sur le résultat. Il peut indiquer, par exemple, que la mobilisation de grands navires pour les réparations et la maintenance constitue le facteur le plus important de l’incertitude des coûts. Armé de ce fait, l’exploitant peut négocier un contrat avec le fournisseur du bateau afin de payer un montant fixe plus élevé, en permanence, plutôt que de payer ponctuellement, ce qui pourrait s’avérer plus onéreux sur le long terme.

Le modèle @RISK a également été utile pour déterminer l’impact du coût de la main-d’œuvre sur un projet, un point qui génère souvent d’abondantes discussions. L’utilisation d‘@RISK ECN a montré que contrairement à la croyance populaire, son impact sur le coût final des réparations n'est pas considérable. @RISK peut donc redéfinir ce qui est initialement considéré comme onéreux.

@RISK améliore la gestion des composants
En outre, @RISK fournit aux exploitants un outil pour les aider à gérer les composants présentant des taux de défaillance élevés et qui ont donc un impact majeur sur la rentabilité du parc éolien. En utilisant certains calculs à partir du modèle @RISK sur l'incidence d'une défaillance, le promoteur peut négocier des accords de garantie plus favorables avec le fabricant du composant.

@RISK permet d’effectuer des calculs de rentabilité simples
« Le risque et l’incertitude font partie inhérente de tout projet commercial, mais ils sont accrus dans les secteurs « nouveaux » comme celui des énergies alternatives », explique Luc Rademakers, directeur du développement des systèmes éoliens chez ECN. « Le modèle @RISK peut toutefois traiter de grandes quantités de données et les présenter d’une manière facile à comprendre, ce qui permet de quantifier aisément le risque associé à une entreprise. Les promoteurs de parcs éoliens et leurs investisseurs potentiels peuvent ainsi prendre des décisions informées sur la rentabilité probable d’un investissement au large. »

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