Et qu’est-ce que cela signifie pour nos objectifs d’électrification des véhicules ? Une crise humanitaire en Ukraine. Prix record de l’essence. Un nouveau rapport du GIEC exhortant à l’action climatique ou autre. Si vous conduisez un véhicule à carburant fossile (FFV), vous avez maintenant d’intenses raisons de reconsidérer le choix de carburant de votre véhicule. Source : TechCrunch Nous espérons tous que la situation géopolitique s’améliorera dans les mois à venir. Mais la crise climatique ne va nulle part. C’est donc le bon moment pour nous pencher sur nos objectifs d’électrification des véhicules. Et engagez-vous à maintenir cette pression politique, même lorsque Poutine et les prix élevés de l’essence ne font plus la une des journaux. La difficulté à pousser la pénétration du marché des véhicules électriques (VE) dépend en partie de la quantité de carbone que nous allons perdre si nous atteignons nos objectifs en matière de VE. Il est relativement simple de compter les émissions de GES évitées en retirant les FFV de la circulation. La comptabilisation des augmentations compensatoires des émissions causées par les véhicules électriques est plus compliquée. Deux nouveaux articles prennent position sur la façon dont nous devrions estimer les impacts sur les émissions du secteur de l’électricité de l’électrification des véhicules. Comme c’est souvent le cas, les économistes et les ingénieurs ne sont pas d’accord. Dans ce cas, j’espère que les ingénieurs auront raison.
Combien de tonnes de carbone dans un mile EV?
Les impacts sur les GES de la conduite d’un véhicule électrique dépendent beaucoup de l’intensité carbone du réseau auquel vous êtes branché. Pour convertir vos kWh en émissions de carbone, vous pouvez utiliser une intensité carbone moyenne. Une recherche rapide sur Google vous dira que les générateurs d’électricité américains émettent environ 0,85 lb de CO2 par kWh généré en moyenne. Facile. Mais votre ami économiste vous fera remarquer que mettre un VE de plus sur la route a un impact marginal sur la production d’électricité. Ainsi, elle vous expliquera, vous devriez plutôt penser à l’intensité des émissions de GES du générateur marginal qui a augmenté pour répondre à votre demande de VE. Merci, ami écolo. Mais quelle différence cela fera-t-il vraiment si j’utilise une moyenne facile par rapport à ce taux d’émission marginal plus difficile à cerner ? C’est le point de départ d’un nouvel article rédigé par une équipe de grands économistes de l’environnement que nous appellerons HKMY (Stephen Holland, Matt Kotchen, Erin Mansur et Andrew Yates).
Le point de vue des économistes
HKMY commence par quelques graphiques sympas pour montrer comment l’intensité carbone moyenne de la production d’électricité aux États-Unis a diminué d’environ 28 % depuis 2010 (ligne verte), tandis que le taux d’émission marginal a augmenté de 7 % (ligne bleue). Intensité moyenne des émissions de CO2 aux États-Unis par rapport à l’intensité marginale des émissions de CO2 (mesurée en lb/kWh) Une implication malheureuse : alors que le réseau électrique est devenu plus vert, mon véhicule électrique a conduit plus sale ! Le graphique ci-dessous montre comment nos taux d’émissions marginaux ont augmenté. Qu’est-ce qui explique cette augmentation ? Un certain nombre de facteurs (par exemple, les bas prix du gaz naturel, l’augmentation des investissements dans les énergies renouvelables) poussent les centrales au charbon vers les marges du marché, mais pas entièrement hors du marché. Les centrales au charbon sont de plus en plus celles qui répondent aux changements de la demande. HKMY soutient que cet écart grandissant entre les taux d’émission moyens et marginaux a des implications importantes sur la façon dont nous évaluons les impacts sur les émissions de nos politiques EV. Ils utilisent l’objectif EV de Biden – 50% des ventes de voitures neuves d’ici 2030 – comme exemple. Ils supposent que l’atteinte de cet objectif augmenterait la demande d’électricité en 2030 d’environ 176 TWh. Ils estiment les émissions de GES provenant de l’augmentation du réseau causée par cette augmentation de la demande en utilisant (1) le taux d’émissions moyen du réseau et (2) leurs estimations de taux d’émissions marginaux, respectivement. Les augmentations d’émissions de GES estimées à l’aide de leur taux marginal préféré sont significativement (plus de 50 %) plus importantes que les augmentations d’émissions impliquées par le taux moyen. Ils concluent que l’utilisation d’une intensité d’émission moyenne, par rapport au taux d’émission marginal, « produira une prévision nettement trop optimiste des avantages de la réduction des émissions de GES ». J’aime beaucoup ce papier. Mais je n’aime pas cette punchline. Le taux d’émission marginal privilégié par HKMY est une estimation très précise et crédible de la manière dont une augmentation progressive de la demande augmente les émissions du secteur de l’électricité, en maintenant la structure du système électrique fixe. C’est le bon nombre pour estimer les émissions de charge de ma Chevy Bolt aujourd’hui. Mais je ne suis pas convaincu que ce soit le nombre que nous devrions utiliser pour estimer les implications en matière d’émissions de la recharge de 50 millions de nouveaux véhicules électriques en 2030 et au-delà. Une augmentation anticipée de la demande d’électricité de 4 à 5 % au cours de la prochaine décennie pourrait facilement induire de nouveaux investissements de capacité et des changements d’exploitation non marginaux. Anticiper cette réponse – et ce qu’elle pourrait impliquer pour les émissions de GES – nécessite une optimisation détaillée du réseau et une modélisation de la répartition. Les économistes – moi y compris – deviennent mal à l’aise rien qu’en pensant à toutes les hypothèses que ce type de modélisation requiert. C’est donc là qu’interviennent les ingénieurs.
La prise des ingénieurs
Le point de départ de ce nouvel article de Pieter Gagnon et Wesley Cole de NREL est que (1) le système électrique de demain sera différent de celui d’aujourd’hui et (2) une augmentation significative de l’électrification des véhicules incitera les planificateurs du système électrique à faire des investissements supplémentaires et changements opérationnels. Ils utilisent un modèle d’expansion de capacité pour prédire la planification et les opérations à long terme du système électrique dans un scénario de référence. Ils demandent ensuite (au modèle) comment les émissions du système changeraient avec une augmentation permanente de 5 % de la demande d’électricité (très proche de la variation de charge totale utilisée par HKMY). Si nous prenons leurs projections sur la façon dont une augmentation de 5 % de la demande d’électricité augmentera les émissions comme la « vérité » – un acte de foi – nous pouvons alors nous demander à quel point nous nous rapprochons de cette vérité en utilisant différentes approches comptables. En plus des deux approches envisagées par HKMY, G&C introduisent une troisième voie. Ils calibrent un taux d’émission marginal « à long terme » qui capture (d’une manière basée sur un modèle) comment l’augmentation de la demande modifiera les émissions via des modifications de la structure et des opérations du réseau. G&C constate que les calculs utilisant le taux d’émissions moyen de l’année de référence se rapprochent beaucoup plus des «vraies» émissions (modélisées) que le taux marginal approuvé par HKMY, car leur modèle prédit que la charge des véhicules électriques induira davantage d’investissements dans la production zéro carbone. Leur taux marginal d’émissions à long terme (LRMER) est le meilleur de tous. Pour faire une comparaison grossière, j’ai utilisé un NREL LRMER pour approximer l’impact annuel des émissions de 51 millions de véhicules électriques sur la route d’ici 2030. La figure ci-dessous contraste ces estimations. Remarques : Ce graphique résume l’impact annuel estimé sur les émissions de GES de 51 M de véhicules électriques – l’objectif approximatif de 2030 – en utilisant l’estimation de HKMY de l’augmentation de la demande d’électricité (176 TWh). La barre bleue utilise le taux moyen du réseau HKMY 2019 ; la barre rouge utilise le taux d’émission marginal HKMY 2019. La barre verte utilise un LRMER qui suppose le scénario « milieu de cas » NREL. Une mise en garde avec cette approche LRMER est que le modèle d’optimisation du réseau sous-jacent fait de nombreuses hypothèses sur les coûts technologiques futurs, les opérations du réseau, etc. Par exemple, il suppose que les augmentations de charge sont parfaitement anticipées et planifiées de manière optimale. Les réponses du monde réel aux augmentations de la demande d’électricité seront sûrement plus désordonnées. Cela dit, l’utilisation du taux marginal estimé par HKMY suppose que des augmentations de charge ne sont pas du tout prévues, ce qui semble également peu probable.
Les véhicules électriques déplaceront plusieurs marges
Citation suggérée : Fowlie, Meredith. « Si le réseau devient plus vert, comment les véhicules électriques peuvent-ils conduire de manière plus sale ? » Blog de l’Energy Institute, UC Berkeley, 11 avril 2022,