Cas d’application
Artelys Knitro aide les économistes à évaluer les effets de la vente aux enchères des quotas carbone dans l’optique de réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) dans des conditions économiques optimales.
Cas d’application
Artelys Knitro aide les économistes à évaluer les effets de la vente aux enchères des quotas carbone dans l’optique de réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) dans des conditions économiques optimales.
L’une des principales stratégies de réduction des émissions de gaz à effet de serre consiste à échanger des quotas ou des permis d’émission sur des marchés organisés. En effet, la tarification du CO2 favorise les investissements dans les technologies à faible émission de carbone. La conception des marchés d’échange de quotas d’émission est cruciale pour garantir leur efficacité et leur équité.
Les auteurs examinent l’interaction entre les producteurs d’électricité au sein d’un marché oligopolistique. Ils utilisent un modèle théorique de jeu qui considère l’interaction entre le marché de l’électricité et le marché des émissions dans un cadre stochastique à deux étapes. Les quantités d’électricité et les quotas d’émission sont contractés à l’avance et engagés au prix à terme sur un marché à terme de l’électricité (première étape). Ensuite, la livraison effective de l’électricité et des quotas a lieu sur un marché au comptant (deuxième étape). Ces interactions de marché sont modélisées comme un équilibre théorique avec des producteurs neutres et averses au risque. Ce problème est modélisé comme un programme d’optimisation qui maximise une moyenne pondérée des bénéfices attendus et de la valeur conditionnelle au risque (CVaR), ce qui donne lieu à un problème quadratique continu sous contrainte (QCQP).
Les auteurs utilisent Artelys Knitro pour résoudre ce problème et tirer de multiples conclusions, en effectuant des analyses de sensibilité sur la pénétration des énergies renouvelables et les prix du carbone pour des producteurs ayant différentes attitudes vis-à-vis du risque. La performance du solveur permet d’envisager des centaines de scénarios avec des prix variables de l’électricité et des quotas d’émission, des coûts de production et des niveaux de production d’énergie renouvelable non répartissable.
Tutoriel
Vous n’êtes pas encore familier avec le domaine de l’optimisation non linéaire ? Dans ce tutoriel, nous vous présentons quelques exemples de problèmes non linéaires pour diverses applications. Vous y découvrirez notamment les méthodes de programmation non linéaire en utilisant le solveur Artelys Knitro dans un notebook Python, au travers de différents exemples.
Version d’essai
Obtenez votre licence d’essai gratuite et testez les performances d’Artelys Knitro sur vos problèmes d’optimisation mathématique. La version d’essai vous permettra d’accéder gratuitement à Artelys Knitro sans limitations pour une durée d’un mois ou avec contraintes pour une durée de six mois. Cette version d’essai inclut un service de support et maintenance.
Artelys Knitro : des performances sans pareilles
Meilleur solveur
non-linéaire
Depuis plusieurs années, Artelys Knitro s’est distingué dans les benchmarks indépendants, démontrant ainsi sa capacité à trouver des solutions optimales réalisables plus rapidement que les solveurs concurrents.
Support technique
L’équipe de support technique d’Artelys est constituée de consultants hautement qualifiés (niveau doctorat), ayant une grande expérience dans la résolution de problèmes complexes et la mise en place de solutions d’optimisation à l’échelle de l’entreprise. Grâce à leur expertise, ils sauront vous guider sur la mise en place des fonctionnalités algorithmiques ou logicielles qui pourraient optimiser votre utilisation d’Artelys Knitro.
Mises à jour et nouvelles fonctionnalités
L’équipe de développement travaille sans relâche afin de fournir deux nouvelles versions d’Artelys Knitro par an. Ces deux versions se basent sur des retours clients d’expériences et nous permettent d’améliorer notre solveur en s’assurant d’être toujours plus proche des besoins de nos utilisateurs.
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