Simuler ce que l'on ne peut pas encore mesurer : la consommation électrique des tunnels routiers

L'exploitant d'un tunnel dispose rarement de mesures détaillées de sa consommation, surtout au stade de la conception. Le Tunnel Load Simulator construit la demande à partir de ce que l'on sait du tunnel, dit à quel point elle est incertaine et en énonce les limites.

Haytham El-Houari et Cyril Voyant · projet SmartTunnel, Université Sidi Mohamed Ben Abdellah (Fès) et Mines Paris – PSL

Le constat

Quand un tunnel n'a pas encore de mesures, aucun modèle ne peut être entraîné ni validé pour lui, mais on peut beaucoup simuler. Un modèle simple, dont chaque coefficient est visible, donne des ordres de grandeur crédibles, leur variabilité et l'effet de chaque choix de conception, à condition d'en énoncer les hypothèses.

La question

Combien d'électricité consomme un tunnel routier, heure par heure, et avec quelle incertitude ? La réponse compte pour dimensionner un raccordement, choisir les technologies d'éclairage et de ventilation, ou étudier un stockage local d'énergie. Les séries mesurées sont rares et propres à chaque site.

La théorie, en clair

La puissance appelée à chaque instant est la somme de quatre parts, plus une petite fluctuation aléatoire :

• une base fixe (contrôle, systèmes de sécurité) ;
• les auxiliaires (pompes, équipements), proportionnels à la longueur et à la profondeur du tunnel ;
• l'éclairage, qui dépend de la lumière du jour aux têtes et du trafic ;
• la ventilation, qui suit le trafic avec ses pointes du matin et du soir, et augmente avec la pente et l'altitude. Elle bondit lors d'épisodes de pollution et d'accidents tirés au hasard.

Chaque année est simulée de nombreuses fois avec des tirages aléatoires différents (Monte Carlo). On obtient une médiane et une bande P10–P90 plutôt qu'une seule courbe.

Où l'on se situe sur l'échelle de la complexité

Deuxième marche : la simulation à partir de ce que l'on sait. Sans mesures locales, rien ne peut être calibré ni validé pour ce tunnel, et rien n'est prétendu : les paramètres sont des ordres de grandeur d'ingénierie, affichés et modifiables.

L'exemple en chiffres

Un jour de semaine de janvier, la ventilation porte les deux pointes de trafic ; l'éclairage monte la nuit et aux heures de transition.

Sur une année, le tunnel de 1,5 km de l'exemple public donne :

• une médiane de 3 233 MWh (P10 3 230, P90 3 237) ;
• une pointe de 873 kW et une moyenne de 369 kW, soit un facteur de charge de 0,42 ;
• 2 156 kWh par mètre et par an.

Ce que cela apporte, et les limites

• Apports : des études d'avant-projet rapides et transparentes (technologie d'éclairage, type de ventilation, niveau de trafic) ; des profils de charge synthétiques pour la recherche sur la gestion de l'énergie et les renouvelables en tunnel ; un cas d'enseignement clair de l'incertitude Monte Carlo.
• Limites : la bande P10–P90 est étroite parce qu'elle ne reflète que les événements aléatoires et le bruit du modèle, pas l'incertitude sur ses paramètres. Les coefficients sont des ordres de grandeur, pas des mesures d'un tunnel donné. Calibrer sur des mesures avant tout usage d'ingénierie ou toute comparaison avec un site réel.

Pour aller plus loin

• Équations complètes, exemple exécutable et résultats (en anglais) : https://cyrilvoyant.github.io/tools/tunnel-load-simulator.html
• L'application web : tunnel-load-simulator.onrender.com (hébergement gratuit : le réveil peut prendre une minute)
• Article : H. El-Houari, C. Voyant, SoftwareX 35, 102946 (2026), doi :10.1016/j.softx.2026.102946
• Code : github.com/cyrilvoyant/tunnel-load-simulator · archive doi :10.5281/zenodo.20080042
• Le simulateur peut aussi être piloté en langage courant grâce à WebSemantic.
• La démarche derrière ce travail : Comprendre avant de calculer