Evaluation de l'incertitude d'un modele d'analyse de cycle de vie temporel de la production et de la consommation de l'electricite dans un contexte de gestion des centres de donnees

Dans le cadre d’un projet en collaboration avec le groupe synchromedia de l’ETS, le CIRAIG a etudie de nouvelles approches pour quantifier les impacts environnementaux de la consommation d’electricite par des centres de donnees. Pour cela, deux modeles temporels de predictions ont ete mis en place en utilisant l’Analyse de Cycle de Vie (ACV). Un premier utilisant une approche ACV attributionnelle et un second avec une approche ACV consequentielle. Cet outil, qui est l’ACV, est regule par la norme ISO 14044, qui definie les terminologies, les regles et les recommandations pour realiser des ACV. L’une de ces recommandations est de realiser des analyses d’incertitudes pour verifier la fiabilite des resultats. Lors de la realisation des modeles attributionnels et consequentiels, cette analyse additionnelle avait ete temporairement mise de cote pour etre traitee de facon globale dans ce memoire. Ce memoire a pour objectif de renforcer la credibilite des modeles mis en place en effectuant des analyses d’incertitudes sur les resultats produits par ces etudes anterieures. Pour ce faire, l’etude a ete divisee en quatre sous objectifs : 1) calculer les distributions de probabilites des processus de la base de donnees ecoinvent utilises dans les modeles pour les provinces de Quebec, de l’Alberta et de l’Ontario ; 2) calculer les consequences de ces distributions de probabilites sur les modeles de selection de la province ayant l’electricite avec les impacts environnementaux les plus faibles ; 3) evaluer les differences entre les sources de donnees utilisees pour la construction du modele attributionnel et evaluer la consequence de ces ecarts sur les resultats ; 4) quantifier la part de capacite de production electrique non prise en compte dans les sources de donnees utilisees et evaluer les consequences de ce critere sur la composition des bouquets electriques horaires. Pour repondre a ces objectifs, des scripts informatiques de simulation de Monte-Carlo sont programmes pour generer les distributions de probabilites des nombreux bouquets electriques horaires, et ce, pour les trois provinces etudiees. De plus, des comparaisons entre les sources de donnees sont effectuees. Enfin, une modelisation simplifiee du reseau de production et distribution d’electricite pour la province de l’Ontario est realisee dans un logiciel specialise. Ceci a pour but d’identifier l’importance des contraintes physiques du reseau electrique dans une meme province et donc leurs repercussions sur les variations des impacts environnementaux entraines par des changements marginaux de la demande electrique. Cette etude a permis d’observer que l’incertitude des resultats de ces nouveaux modeles temporels n’a pas beaucoup de consequence sur les conclusions qu’ils apportent. Ces nouvelles approches pour calculer les impacts environnementaux de facon temporelle de la consommation d’electricite sont des ameliorations pour les systemes utilisant une grande quantite d’electricite tels que les centres de donnees, car ils permettent de modeliser avec plus de precision l’impact de la consommation d’electricite sur l’environnement. ---------- As part of a research program focused on finding ways to decrease the environnemental impacts of data center, the CIRAIG developed two models in order to be able to select the province with the cleanest electricity. Even if both models use the life cycle analysis methodology (LCA) they differ on their approach. The first model is based on attributional LCA and the second one on consequential LCA. However the last step of an LCA, as recommended by the ISO, is to evaluate the uncertainty of the results. This step was left aside in the previous studies to be the main subject of this research. The goal of this research is to improve the trust in the those models by doing uncertainty analysis on the results they produced. This analysis was split into four parts: 1) compute the distributions of the grid mix used by the two studies; 2) compute the consequences of those distributions on the decisions; 3) quantify the differences between the data sources and evaluate their consequences on the decisions; 4) identify and quantify the power plants not included in the data sources and evaluate their contribution on the grid-mixes. To fulfil those goals, scripts were written to compute Monte-Carlo simulations of the environnemental impacts of the multiple grid-mix used in the models for the tree provinces. Data about the electric production have been collected to identify previously not accounted for power plants. Comparisons of the data sources used in the original studies were carry out to evaluate the significance of the disparities. Finally a model of the electric grid of Ontario was implemented in a power system simulation software. This was to show the importance of some of the physical constraints inside the network. The result of this study show that the uncertainty included in the results have little to no consequences on the decision process for the studied provinces. This two new models, implemented to take into account the temporal aspect of electric consumption of electricity on the environmental impacts, are a real improvement to the previous static models.

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