Le premier message cl\u00e9 est simple mais souvent sous\u2011estim\u00e9 : deux courbes de prix horaires construites \u00e0 partir d\u2019un m\u00eame sc\u00e9nario macro peuvent produire des r\u00e9sultats \u00e9conomiques diff\u00e9rents.<\/p>\n
Supposons un cadre fondamental identique<\/p>\n
- \n
- M\u00eame hypoth\u00e8ses de prix du combustible et du CO\u2082<\/li>\n
- M\u00eame capacit\u00e9 renouvelable install\u00e9e<\/li>\n
- M\u00eame croissance de la demande et m\u00eame normalisation des temp\u00e9ratures<\/li>\n
- M\u00eame prix annuel baseload (ex. 90 \u20ac\/MWh)<\/li>\n<\/ul>\n
Dans le cadre de ces hypoth\u00e8ses align\u00e9es, des diff\u00e9rences de param\u00e9trisation peuvent remodeler la structure intra-day des prix. Un prix moyen annuel, \u00e0 lui seul, ne d\u00e9finit pas la rentabilit\u00e9 ; c\u2019est \u00e9galement la distribution des prix heure par heure qui a un impact.<\/p>\n
Pour l\u2019illustrer, comparons deux courbes horaires construites sous le m\u00eame sc\u00e9nario. Les deux pr\u00e9sentent un prix moyen annuel identique et un profil saisonnier similaire. Toutefois, elles diff\u00e8rent par l\u2019ampleur des spreads de pointe intra-day, la suppression des prix en milieu de journ\u00e9e, ainsi que par la fr\u00e9quence des heures de prix extr\u00eames.<\/p>\n
\u00a0<\/strong>
![\"\"](\"https:\/\/hayaenergy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/One-month-hourly-Comparison.avif\")
<\/p>\n![\"statistical](\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\")
Table 1. Statistical evaluation of curves.<\/figcaption><\/figure>\n ![\"economic](\"https:\/\/hayaenergy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/economic-impact-evaluation-of-curves.avif\")
Table 2. Economic impact evaluation of curves. (Wind and PV are represented relative to baseload price and CCGT relative to the curve\u2019s A result weighted as a hundred).<\/figcaption><\/figure>\n Le graphique et le tableau ci\u2011dessus illustrent comment deux courbes pr\u00e9sentant le m\u00eame prix baseload annuel peuvent afficher des comportements totalement diff\u00e9rents, avec un impact direct sur les marges des diff\u00e9rents types de portefeuilles. Examinons les principaux \u00e9l\u00e9ments que nous pouvons en d\u00e9duire :<\/p>\n
- \n
- Spread, volatilit\u00e9 et \u00e9v\u00e8nements extr\u00eames\u00a0:<\/strong> La courbe A du premier tableau pr\u00e9sente une plus grande volatilit\u00e9, avec des fluctuations extr\u00eames plus marqu\u00e9es, tandis que la seconde courbe est plus plate et ne montre pas de pics extr\u00eames. Cette diff\u00e9rence se traduit par un impact significatif sur les marges des centrales de pointe comme les CCGT, qui d\u00e9pendent fortement du clean spark spread marginal.<\/li>\n
- Prix de mi<\/strong>\u2011<\/strong>journ<\/strong>\u00e9<\/strong>e et impact du pv<\/strong>: \u00c0 l\u2019inverse, les actifs photovolta\u00efques affichent un taux de capture plus \u00e9lev\u00e9 en raison de prix en mi\u2011journ\u00e9e sup\u00e9rieurs aux prix baseload, ce qui peut conduire \u00e0 une sur\u00e9valuation de ces actifs, compte tenu de la sous\u2011\u00e9valuation historique du d\u00e9veloppement solaire.<\/li>\n<\/ol>\n
Que signifie r\u00e9ellement la param\u00e9trisation ?<\/strong><\/p>\n
Dans le contexte des courbes de prix horaires, la \u00ab\u202fparam\u00e9trisation\u202f\u00bb d\u00e9signe l\u2019ensemble des hypoth\u00e8ses de mod\u00e9lisation qui d\u00e9terminent la mani\u00e8re dont les prix sont r\u00e9partis entre les diff\u00e9rentes heures une fois le sc\u00e9nario macro \u00e9tabli. M\u00eame si des facteurs tels que les prix des combustibles, les prix du CO\u2082, le d\u00e9veloppement des capacit\u00e9s renouvelables ou la croissance de la demande sont fix\u00e9s, la courbe de prix horaire n\u2019est pas d\u00e9finie de mani\u00e8re unique. Elle d\u00e9pend de la fa\u00e7on dont le mod\u00e9lisateur traduit les moteurs structurels en un comportement horaire des prix.<\/p>\n
Il existe deux grandes philosophies de mod\u00e9lisation qui dominent dans la construction des courbes horaires : les approches stochastiques et les approches fondamentales<\/strong>. En pratique, la plupart des courbes commerciales combinent ces deux m\u00e9thodes.<\/p>\n
Param\u00e9trisation fondamentale<\/strong><\/p>\n
Dans une approche fondamentale, la courbe de prix horaire est construite \u00e0 partir des principes \u00e9conomiques et physiques du syst\u00e8me \u00e9lectrique, plut\u00f4t que sur la base des tendances historiques des prix. Les prix sont d\u00e9termin\u00e9s par l\u2019interaction entre la demande, la production d\u2019\u00e9nergie renouvelable, les co\u00fbts marginaux du parc thermique, les interconnexions et les situations de raret\u00e9. Cette approche laisse g\u00e9n\u00e9ralement de c\u00f4t\u00e9 les prix \u00e0 terme disponibles, qui refl\u00e8tent les anticipations des acteurs du march\u00e9, les couvertures industrielles et les positions sp\u00e9culatives longues\/courtes.<\/p>\n
Ainsi, le mod\u00e8le simule le processus par lequel les prix se forment. Cela n\u00e9cessite, au minimum :<\/p>\n
- \n
- Capacit\u00e9 install\u00e9e par technologie et calendriers de retrait<\/li>\n
- Co\u00fbts marginaux (combustible, CO\u2082, hypoth\u00e8ses de rendement)<\/li>\n
- Profils horaires de production renouvelable<\/li>\n
- Projections de demande et sensibilit\u00e9s aux temp\u00e9ratures<\/li>\n
- Flux transfrontaliers et contraintes r\u00e9seau<\/li>\n
- Sc\u00e9narios m\u00e9t\u00e9orologiques<\/li>\n<\/ul>\n
Cela implique de manipuler un ensemble de donn\u00e9es tr\u00e8s volumineux (plusieurs ann\u00e9es de donn\u00e9es horaires de demande, de production renouvelable, de s\u00e9ries de temp\u00e9ratures, de prix de commodit\u00e9s, de capacit\u00e9s transfrontali\u00e8res, etc.) et d\u2019effectuer des simulations sur des milliers d\u2019heures et de multiples sc\u00e9narios. Par cons\u00e9quent, les mod\u00e8les fondamentaux sont tr\u00e8s intensifs en donn\u00e9es et exigeants en calcul.<\/p>\n
La force de cette approche de mod\u00e9lisation r\u00e9side dans sa coh\u00e9rence \u00e9conomique : la formation des prix est li\u00e9e \u00e0 la logique des co\u00fbts marginaux et \u00e0 la dynamique de la demande r\u00e9siduelle. Elle permet de mod\u00e9liser explicitement les transformations structurelles – telles que l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration du d\u00e9ploiement du PV, l\u2019\u00e9lectrification ou la fermeture progressive du charbon, et facilite la construction de sc\u00e9narios coh\u00e9rents. Elle offre \u00e9galement une transparence des param\u00e8tres : il est ainsi possible d\u2019identifier comment l\u2019\u00e9volution de la p\u00e9n\u00e9tration du PV, des m\u00e9canismes de prix de raret\u00e9 ou des co\u00fbts des combustibles modifie la structure horaire des prix et, par cons\u00e9quent, l\u2019\u00e9conomie des actifs.<\/p>\n
Cependant, cette sophistication n\u2019\u00e9limine pas l\u2019incertitude. Au contraire, elle la d\u00e9place vers les hypoth\u00e8ses. Les r\u00e9sultats sont tr\u00e8s sensibles aux choix de param\u00e9trisation tels que :<\/p>\n
- \n
- Le niveau de cannibalisation du PV<\/li>\n
- L\u2019\u00e9lasticit\u00e9 de la demande en p\u00e9riode de prix \u00e9lev\u00e9s<\/li>\n
- Les plafonds de prix de raret\u00e9 et leur fr\u00e9quence<\/li>\n
- Les ajustements de volatilit\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n
La fondamentaux offrent une coh\u00e9rence structurelle et une vision prospective, leurs r\u00e9sultats restent fortement sensibles aux hypoth\u00e8ses et aux param\u00e8tres utilis\u00e9s dans leur construction. De l\u00e9g\u00e8res variations dans les principaux intrants peuvent modifier de mani\u00e8re significative les spreads, les taux de capture et la structure horaire des prix qui en d\u00e9coule. En outre, la complexit\u00e9 et l\u2019intensit\u00e9 en donn\u00e9es de ces mod\u00e8les peuvent cr\u00e9er une illusion de pr\u00e9cision qui d\u00e9pend finalement de la robustesse des hypoth\u00e8ses et des pr\u00e9visions sous\u2011jacentes. Ainsi, la sophistication de la mod\u00e9lisation n\u2019\u00e9limine pas l\u2019incertitude ; elle la d\u00e9place simplement vers la d\u00e9finition, le calibrage et la gouvernance de ces param\u00e8tres.<\/p>\n
Param\u00e9trisation stochastique (statistique)<\/strong><\/p>\n
Une approche stochastique repose principalement sur les donn\u00e9es historiques de prix pour g\u00e9n\u00e9rer des structures horaires prospectives. Elle implique g\u00e9n\u00e9ralement :<\/p>\n
- \n
- S\u00e9ries historiques de prix horaires<\/li>\n
- Regroupements statistiques (saison\/mois, type de jour, heure de la journ\u00e9e)<\/li>\n
- Suppression des valeurs non conformes et lissage des donn\u00e9es<\/li>\n
- M\u00e9thodes de pond\u00e9ration entre les ann\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/li>\n
- R\u00e9gressions optionnelles sur des variables externes (ex. : demande r\u00e9siduelle, production PV, etc.)<\/li>\n<\/ul>\n
L\u2019hypoth\u00e8se centrale est celle de la persistance structurelle : les relations historiques entre la demande, la production et les prix resteraient globalement valides \u00e0 l\u2019avenir. L\u2019avantage de cette approche r\u00e9side dans sa robustesse et son calibrage sur des comportements observ\u00e9s, mais ses principales limites sont :<\/p>\n
- \n
- L\u2019inertie structurelle <\/strong>peut conduire les sch\u00e9mas historiques \u00e0 sous\u2011estimer la future cannibalisation et les effets de volatilit\u00e9 lors de transformations rapides, comme l\u2019augmentation de la p\u00e9n\u00e9tration du PV. \u00c0 l\u2019inverse, une analyse historique peut ne pas anticiper une saturation des installations PV apr\u00e8s une forte vague d\u2019investissements, ce qui pourrait affecter la cannibalisation des prix.<\/li>\n
- Les \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames<\/strong>, tels que les chocs sur les commodit\u00e9s ou les crises, peuvent d\u00e9former les distributions statistiques. Bien que ces \u00e9v\u00e9nements soient souvent class\u00e9s comme exceptionnels, leur exclusion peut sous\u2011estimer le risque, tandis que leur inclusion totale peut surestimer les niveaux de prix de long terme. Le d\u00e9fi consiste \u00e0 attribuer des pond\u00e9rations de probabilit\u00e9 coh\u00e9rentes \u00e0 ces \u00e9v\u00e9nements plut\u00f4t que de les \u00e9carter comme des anomalies ou de supposer qu\u2019ils refl\u00e8tent des changements structurels permanents.<\/li>\n<\/ul>\n
Pour illustrer ces deux limitations, vous trouverez ci\u2011dessous trois graphiques li\u00e9s \u00e0 l\u2019inertie structurelle.<\/p>\n
Figure 2. Linear Correlation between intra-day hourly shape of electricity and PV installed capacity.<\/figcaption><\/figure>\n <\/p>\nFigure 3. German electricity prices monotones – Hourly prices sorted from highest to lowest (Only 1000 highest shown) (left) | Number of Hours above 150 \u20ac\/MWh per year (right).<\/figcaption><\/figure>\n Le premier graphique montre la corr\u00e9lation entre l\u2019\u00e9volution annuelle de la forme intra-day de la courbe d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 et la capacit\u00e9 PV install\u00e9e, en lien avec le deuxi\u00e8me point ci\u2011dessus. Les deuxi\u00e8me et troisi\u00e8me graphiques illustrent la monotonie des prix horaires de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 pour diff\u00e9rentes ann\u00e9es et selon diff\u00e9rents indicateurs, afin de montrer respectivement les spreads journaliers et annuels des prix.<\/p>\n
Les ann\u00e9es 2021 et 2022 apparaissent comme des points d\u2019inflexion majeurs dans la volatilit\u00e9 de la structure du march\u00e9. En particulier, 2022 peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme une ann\u00e9e atypique, avec environ 6\u202f000 heures enregistr\u00e9es au\u2011dessus de 150\u202f\u20ac\/MWh, principalement en raison des d\u00e9fis g\u00e9opolitiques exceptionnels survenus durant cette p\u00e9riode.<\/p>\n
Figure 4. Daily and yearly price spread metrics showing the increase volatility after 2021.<\/figcaption><\/figure>\n Approche de HES de la mod\u00e9lisation et de la param\u00e9trisation des courbes<\/strong><\/p>\n
HES utilise une m\u00e9thodologie qui d\u00e9bute par une courbe stochastique construite \u00e0 partir des prix historiques et de leurs profils horaires au sein d\u2019un mois donn\u00e9. Cette approche tient \u00e9galement compte des valeurs extr\u00eames, sur la base de la relation entre les prix et les profils historiques de demande non r\u00e9siduelle.H ES utilise les prix \u00e0 terme disponibles sur le march\u00e9 ainsi que diff\u00e9rents sc\u00e9narios de prix pour \u00e9tablir les niveaux de prix de l\u2019ann\u00e9e, du trimestre ou du mois ; cela peut \u00e9galement inclure les contrats hebdomadaires et journaliers.<\/p>\n
Cette m\u00e9thodologie produit une courbe d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 acceptable et conforme, refl\u00e9tant un comportement rationnel chaque mois, en coh\u00e9rence avec les formes historiques des courbes ainsi qu\u2019avec les niveaux de prix forward baseload et peak load. Cependant, en raison des limitations mentionn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment, cette approche peut pond\u00e9rer de mani\u00e8re inappropri\u00e9e certains facteurs et leur \u00e9volution future, ce qui peut conduire \u00e0 une valorisation incorrecte des actifs \u00e9nerg\u00e9tiques, qu\u2019ils soient li\u00e9s \u00e0 des portefeuilles de consommation ou de production.<\/p>\n
Pour r\u00e9pondre \u00e0 ces limitations, HES am\u00e9liore continuellement sa courbe d\u2019\u00e9lectricit\u00e9. Selon le pays et ses fondamentaux, notre courbe int\u00e8gre d\u00e9sormais des facteurs additionnels afin de r\u00e9ajuster certains indicateurs sous\u2011\u00e9valu\u00e9s dans les prix historiques utilis\u00e9s comme intrants du mod\u00e8le stochastique. Ces facteurs incluent notamment : (i) la cannibalisation du PV aux niveaux actuels et (ii) la volatilit\u00e9 des prix, entre autres.<\/p>\n
Analytique des diff\u00e9rentes param\u00e9trisations de courbes<\/strong><\/p>\n
Dans le tableau ci\u2011dessous, nous analysons diff\u00e9rents indicateurs afin d\u2019\u00e9valuer dans quelle mesure la mod\u00e9lisation stochastique, compl\u00e9t\u00e9e par des ajustements ad hoc, parvient \u00e0 reproduire le comportement du spot. L\u2019exemple pr\u00e9sent\u00e9 porte sur l\u2019Allemagne pour les prix de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 entre 2023 et 2025.<\/p>\n
Figure 5. HES HPFC (Hourly Price Forecast Curve) Evaluation – KPIs and Metrics and their meaning<\/figcaption><\/figure>\n M\u00eame si, comme pour l\u2019investissement, les distributions pass\u00e9es ne garantissent pas les distributions futures, certaines conclusions peuvent \u00eatre tir\u00e9es de l\u2019analyse pr\u00e9sent\u00e9e ci\u2011dessus sur les diff\u00e9rentes courbes compar\u00e9es au spot :<\/p>\n
- \n
- La mod\u00e9lisation stochastique bas\u00e9e sur les prix historiques a tendance \u00e0 sur\u00e9valuer les heures solaires, car l\u2019impact du PV y est att\u00e9nu\u00e9 ; cela peut \u00eatre correctement ajust\u00e9 en appliquant une mod\u00e9lisation ad hoc de l\u2019impact PV.<\/li>\n
- La volatilit\u00e9 et les pics extr\u00eames de prix g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par une mod\u00e9lisation stochastique reposant uniquement sur les historiques sont g\u00e9n\u00e9ralement plus faibles que la r\u00e9alit\u00e9 actuelle du march\u00e9, en raison du traitement n\u00e9cessaire des valeurs aberrantes dans les donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e. Ce point est corrig\u00e9 via une mod\u00e9lisation ad hoc de la volatilit\u00e9, qui permet d\u2019ajuster la volatilit\u00e9 pour refl\u00e9ter celle du spot. Il est toutefois important de consid\u00e9rer que le sc\u00e9nario 2023\u20112025 ne repr\u00e9sente pas n\u00e9cessairement la r\u00e9alit\u00e9 future du march\u00e9 et que la volatilit\u00e9 \u00e9voluera.<\/li>\n
- Les \u00e9v\u00e9nements de prix extr\u00eames, \u00e0 la hausse comme \u00e0 la baisse, ainsi que leur distribution g\u00e9ographique et leur regroupement, doivent \u00eatre \u00e9valu\u00e9s avec soin, sans surcompensation lors de l\u2019application d\u2019une mod\u00e9lisation ad hoc de la volatilit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n
L\u2019aspect le plus difficile dans la mod\u00e9lisation de ces courbes n\u2019est pas de reproduire le comportement historique – ce qui peut g\u00e9n\u00e9ralement \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 de mani\u00e8re correcte, mais de d\u00e9terminer comment le projeter dans le futur. Cela se fait g\u00e9n\u00e9ralement, soit en param\u00e9trant l\u2019\u00e9volution attendue d\u2019un moteur fondamental ayant une forte relation avec l\u2019indicateur (par exemple, la capacit\u00e9\/production PV et son impact sur les prix de mi\u2011journ\u00e9e), soit en utilisant les ann\u00e9es historiques r\u00e9centes comme r\u00e9f\u00e9rence pour le comportement futur du march\u00e9, les ann\u00e9es les plus r\u00e9centes constituant g\u00e9n\u00e9ralement le point de r\u00e9f\u00e9rence le plus pertinent pour les p\u00e9riodes proches.<\/p>\n
Impact \u00e9conomique au niveau du portefeuille des diff\u00e9rentes param\u00e9trisations de courbes<\/strong><\/p>\n
Dans cette section, nous adoptons une perspective plus pragmatique en \u00e9valuant l\u2019impact \u00e9conomique que les approches de mod\u00e9lisation de courbes pr\u00e9sent\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment et les ajustements de param\u00e9trisation peuvent avoir sur diff\u00e9rents types de portefeuilles de production (avec des effets analogues pour les portefeuilles de consommation).<\/p>\n
Figure 6. HES HPFC (Hourly Price Forecast Curve) Model economic results against spot for Germany 2023-2025 using daily averages, evolution when adding in-house PV cannibalization and volatility adjustments.<\/figcaption><\/figure>\n L\u2019exemple a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 en utilisant les prix allemands de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9, du gaz et du CO\u2082 sur la p\u00e9riode 2023\u20112025. Comme mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, m\u00eame si les distributions pass\u00e9es ne garantissent pas les distributions futures, certaines conclusions peuvent \u00eatre tir\u00e9es de cette analyse :<\/p>\n
- \n
- Comme observ\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, cette analyse \u00e9conomique confirme que l\u2019approche stochastique standard surestime les heures solaires ; appliquer un ajustement de cannibalisation PV est essentiel pour ne pas sur\u00e9valuer le PV et les prix de pointe.<\/li>\n
- L\u2019\u00e9olien pr\u00e9sente un comportement plus al\u00e9atoire, plus proche du profil baseload ; ainsi, la distribution horaire des prix que nous mod\u00e9lisons est moins d\u00e9terminante que les moyennes mensuelles et annuelles.<\/li>\n
- La valorisation des moyens de pointe tels que les CCGT et autres centrales \u00e0 gaz d\u00e9pend fortement des pics de prix et de la volatilit\u00e9. Une mod\u00e9lisation insuffisante de ces \u00e9l\u00e9ments peut conduire \u00e0 une sous\u2011valorisation ou une sur\u2011valorisation de ces actifs, entra\u00eenant de potentielles erreurs majeures de budg\u00e9tisation ou de d\u00e9cisions d\u2019<\/li>\n<\/ol>\n
Conclusion<\/strong><\/p>\n
Dans les \u00e9ditions de f\u00e9vrier et mars de cette newsletter, chez HES, nous nous sommes focalis\u00e9s sur la mani\u00e8re dont les courbes horaires des prix de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 se forment sur le march\u00e9 et sur les principaux \u00e9l\u00e9ments qui les fa\u00e7onnent. Nous avons ensuite montr\u00e9 l\u2019importance, pour les entreprises op\u00e9rantes, ou expos\u00e9es, au secteur de l\u2019\u00e9nergie, de disposer de pr\u00e9visions fiables des prix horaires de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9. Enfin, nous avons pass\u00e9 en revue deux approches de mod\u00e9lisation standards utilis\u00e9es dans le secteur et d\u00e9montr\u00e9 comment de simples diff\u00e9rences dans les hypoth\u00e8ses de mod\u00e9lisation peuvent se traduire par des impacts tr\u00e8s tangibles sur le P&L d\u2019une entreprise.<\/p>\n
Chez HES, nous accompagnons nos clients dans ce processus gr\u00e2ce \u00e0 notre mod\u00e8le interne HPFC (Hourly Price Forecast Curve), que nous d\u00e9veloppons et am\u00e9liorons en continu afin de refl\u00e9ter l\u2019\u00e9volution des fondamentaux de march\u00e9 et les meilleures pratiques de mod\u00e9lisation. Qu\u2019il s\u2019agisse de construire des courbes in-house, d\u2019examiner les hypoth\u00e8ses de tiers ou d\u2019\u00e9valuer l\u2019impact \u00e9conomique de diff\u00e9rentes param\u00e9trisations, notre objectif est de garantir que les courbes qui soutiennent vos d\u00e9cisions refl\u00e8tent fid\u00e8lement la r\u00e9alit\u00e9 du march\u00e9.<\/p>\n
Guillermo Llanos Mac\u00edas<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Dans notre pr\u00e9c\u00e9dent article, nous avons \u00e9tudi\u00e9 diff\u00e9rents sc\u00e9narios de courbes de prix horaires et analys\u00e9 comment les facteurs structurels – gaz, CO\u2082, p\u00e9n\u00e9tration des renouvelables et \u00e9volution de la demande, fa\u00e7onnent des trajectoires divergentes sur le march\u00e9 \u00e9lectrique europ\u00e9en. Cependant, m\u00eame en maintenant ces hypoth\u00e8ses constantes, les r\u00e9sultats peuvent varier de mani\u00e8re significative selon […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":19934,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[51,31],"tags":[],"yoast_head":"\n
Param\u00e9trisation de la courbe de prix horaire de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 : impact sur le P&L<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La param\u00e9trisation des courbes de prix horaires de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 impacte le P&L. Des sc\u00e9narios identiques mais des r\u00e9sultats diff\u00e9rents.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/hayaenergy.com\/fr\/blog-2026-parametrisation-de-la-courbe-horaire\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Param\u00e9trisation de la courbe de prix horaire de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 : impact sur le P&L\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La param\u00e9trisation des courbes de prix horaires de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9 impacte le P&L. 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- Les \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames<\/strong>, tels que les chocs sur les commodit\u00e9s ou les crises, peuvent d\u00e9former les distributions statistiques. Bien que ces \u00e9v\u00e9nements soient souvent class\u00e9s comme exceptionnels, leur exclusion peut sous\u2011estimer le risque, tandis que leur inclusion totale peut surestimer les niveaux de prix de long terme. Le d\u00e9fi consiste \u00e0 attribuer des pond\u00e9rations de probabilit\u00e9 coh\u00e9rentes \u00e0 ces \u00e9v\u00e9nements plut\u00f4t que de les \u00e9carter comme des anomalies ou de supposer qu\u2019ils refl\u00e8tent des changements structurels permanents.<\/li>\n<\/ul>\n
- L\u2019inertie structurelle <\/strong>peut conduire les sch\u00e9mas historiques \u00e0 sous\u2011estimer la future cannibalisation et les effets de volatilit\u00e9 lors de transformations rapides, comme l\u2019augmentation de la p\u00e9n\u00e9tration du PV. \u00c0 l\u2019inverse, une analyse historique peut ne pas anticiper une saturation des installations PV apr\u00e8s une forte vague d\u2019investissements, ce qui pourrait affecter la cannibalisation des prix.<\/li>\n
- Prix de mi<\/strong>\u2011<\/strong>journ<\/strong>\u00e9<\/strong>e et impact du pv<\/strong>: \u00c0 l\u2019inverse, les actifs photovolta\u00efques affichent un taux de capture plus \u00e9lev\u00e9 en raison de prix en mi\u2011journ\u00e9e sup\u00e9rieurs aux prix baseload, ce qui peut conduire \u00e0 une sur\u00e9valuation de ces actifs, compte tenu de la sous\u2011\u00e9valuation historique du d\u00e9veloppement solaire.<\/li>\n<\/ol>\n
- Spread, volatilit\u00e9 et \u00e9v\u00e8nements extr\u00eames\u00a0:<\/strong> La courbe A du premier tableau pr\u00e9sente une plus grande volatilit\u00e9, avec des fluctuations extr\u00eames plus marqu\u00e9es, tandis que la seconde courbe est plus plate et ne montre pas de pics extr\u00eames. Cette diff\u00e9rence se traduit par un impact significatif sur les marges des centrales de pointe comme les CCGT, qui d\u00e9pendent fortement du clean spark spread marginal.<\/li>\n
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