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date: "`r format(Sys.Date(), '%d/%m/%Y')`"
author: "Christelle Belkacem"
output: 
  officedown::rdocx_document:
    reference_docx: "rapport_modele.docx"
params:
  mil: 2024
  reg: "52"
title: "Bilan économique et social régional (r`r params$reg`)"
subtitle: "Pages énergie climat air"
---


```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  echo = FALSE,
  fig.cap = TRUE,
  message = FALSE,
  warning = FALSE,
  dev = "svg",
  options(OutDec = ",")
)
library(officedown)
library(officer)
library(bilan.eco.insee)
library(tricky)
library(dplyr)
extrafont::loadfonts(device = "all", quiet = TRUE)

ggplot2::theme_set(gouvdown::theme_gouv(plot_title_size = 12, subtitle_size  = 11, base_size = 9, caption_size = 9) +
                     ggplot2::theme(plot.caption.position =  "plot", legend.position = 'bottom', 
                                    legend.margin = ggplot2::margin(t = 0, r = 0, b = 0, l = 0, unit = "pt"),
                                    legend.box.margin = ggplot2::margin(t = 0, r = 0, b = 0, l = 0, unit = "pt"),
                                    plot.margin = ggplot2::margin(t = 1, r = 0.15, b = 0.15, l = 0.15, unit = "pt"),
                                    plot.caption = ggplot2::element_text(colour = "grey40"),
                                    strip.text = ggplot2::element_text(hjust = 0.5, size = 10), 
                                    strip.background = ggplot2::element_rect(colour = "white")))

# les parametres pour les tables
flextable::set_flextable_defaults(font.size = 10, font.family = "Marianne", padding.bottom = 1, table.layout = "autofit")

```
  
  
`r params$mil` amorce un tournant par rapport au recul de la consommation d’énergie observé ces deux dernières années. Dans la région, la consommation d’électricité et de gaz repart légèrement à la hausse compte tenu d’un contexte économique plus favorable. La production d’énergie renouvelable reste stable, avec une hausse du solaire photovoltaïque et du biométhane, mais une baisse de l’éolien due essentiellement au déficit de vent et à des périodes d’indisponibilité du parc en mer de Saint-Nazaire.

# Consommation électrique et gaz  


```{r consommation, fig.width=7.5, fig.height=5}

dju <- prep_dju(reg = params$reg, an = params$mil, coeff_dju = 25)
conso <- dataset_odre(x = "consommation-annuelle-brute-regionale")

conso_1 <- prep_conso(dataset_conso = conso$dataset, reg = params$reg, an = params$mil, coeff_fce_reg = 1/17)
conso_2 <- finit_conso(conso_1, dju)

# table d'indicateurs pour commentaires
tble_conso2 <- table_conso(df = conso_2, an = params$mil)

viz_conso(conso_2)

```

## La baisse de la consommation d'énergie se stabilise  
  
`r params$mil` marque une rupture avec la tendance à la baisse de la consommation d'énergie observée au cours des dernières années, sous l’effet d’un contexte macroéconomique légèrement plus favorable. 

  
Ainsi avec `r tble_conso2[3,2] %>% pull %>% round(1) %>% french_formatting()` TWh en `r params$mil`, la consommation brute d'électricité régionale a légèrement augmenté (`r tble_conso2[3,3] %>% round(1) %>% pull %>% french_formatting() %>% paste("%")`), la hausse est sensiblement équivalente au niveau national (`r tble_conso2[6,3] %>% round(1) %>% pull %>% french_formatting() %>% paste("%")`).  
  
Quant à la consommation brute de gaz en France, elle n'a jamais été aussi faible depuis dix ans. Sur un an, elle a baissé de `r tble_conso2[5, 3] %>% pull %>% round(1) %>% french_formatting() %>% paste(" %")` alors qu'au niveau régional, elle a légèrement progressé (`r tble_conso2[2, 3] %>% pull %>% round(1) %>% french_formatting() %>% paste(" %")`). En `r params$mil`, les ligériens ont consommé `r tble_conso2[2, 2] %>% pull %>% round(1) %>% french_formatting()` TWh de gaz, niveau le plus bas sur la dernière décennie avec celui de `r params$mil-1`.  
  
`r params$mil` est la quatrième année la plus chaude depuis 1900 derrière 2022, 2023 et 2020. La douceur du climat enregistrée l'année passée, de 10 %  supérieure à la normale pour la région et de 20 % en France, explique en partie la relative stabilité de la consommation d'énergie. Par ailleurs, l’augmentation des prix de l’électricité et des actions de sobriété durant la crise énergétique produisent des effets pérennes qui s'ajoutent aux progrès continus en matière de rénovation énergétique des bâtiments.  
  

  
# Production renouvelable biométhane et électricité


```{r prodenr, fig.width=7.5, fig.height=5}
prod_enr <- dataset_odre(x = "prod-region-annuelle-enr")

prod_enr_viz <- prep_prod(dataset = prod_enr$dataset, region = params$reg)

# tables d'indicateurs pour commentaires
tble_prod_elec2 <- table_prod(prod_enr_viz, an = params$mil)
tble_prod_biogaz <- table_biogaz(prod_enr_viz, an = params$mil)


viz_prod(prod_enr_viz)

```

## Une production régionale d'énergie renouvelable stable


En `r params$mil`, `r tble_prod_elec2$'prod TWh'[11]` TWh d'énergie renouvelable ont été injectés dans les réseaux publics de gaz et d'électricité de la région. Par rapport à `r params$mil - 1`, la progression est très faible (`r tble_prod_elec2$'evol 2024 2023'[11] %>% paste("%")`) mais sur dix ans, elle a plus que triplé.   

L’électricité éolienne produite en région représente `r tble_prod_elec2$'part reg'[1] %>% paste("%")` de la production nationale. Cependant, la production régionale est en diminution par rapport à `r params$mil-1` (`r tble_prod_elec2$'evol 2024 2023'[1] %>% paste("%")`) du fait de conditions de vent moins favorables en 2024 et d’indisponibilités conjoncturelles du parc en mer de Saint-Nazaire. Ce dernier contribue à 35 % de la production de la filière éolienne en mer.  


A l’échelle nationale, la production d’énergies renouvelables injectées sur les réseaux a fortement augmenté entre `r params$mil-1` et `r params$mil` (`r tble_prod_elec2$'evol 2024 2023'[12]` %). La production hydraulique, principale filière à l’échelle nationale, a connu une forte hausse par rapport à `r params$mil-1` (`r tble_prod_elec2$'evol 2024 2023'[8]` %) compte tenu de l'excédant de pluies enregistré en `r params$mil`.  


La production solaire photovoltaïque a quant à elle fortement progressé, portée essentiellement par la hausse des capacités de production puisque l’année écoulée a été la moins ensoleillée que la France ait connue depuis près de trente ans. Les `r tble_prod_elec2$'prod TWh'[3]` injectés sur le réseau régional `r params$mil` sont supérieurs de `r tble_prod_elec2$'evol 2024 2023'[3] %>% round(0) %>% paste("%")` au volume de `r params$mil-1`. A l'échelle nationale, la production solaire a également augmenté mais dans des proportions un peu plus faibles `r tble_prod_elec2$'evol 2024 2023'[4] %>% round(0) %>% paste("%")` par rapport à `r params$mil-1` (`r tble_prod_elec2$'prod TWh'[4]` TWh).    

Les injections de biométhane sur le réseau de gaz naturel ne cessent de progresser : `r tble_prod_biogaz$'evol 2024 2023'[1] %>% round(0) %>% paste("%")` dans la région et `r tble_prod_biogaz$'evol 2024 2023'[2] %>% round(0) %>% paste("%")` à l'échelle nationale. Avec `r tble_prod_biogaz$'prod TWh'[1]` TWh injectés sur les réseaux de gaz en `r params$mil`, la filière reste minoritaire dans le mix régional bien que contribuant à hauteur de `r tble_prod_biogaz$'part reg'[1] %>% round(1) %>% paste("%")` des injections de biométhane nationale.

# Données à transmettre


```{r exports}

writexl::write_xlsx(x = list(consommation = select(conso_2, annee, zone, indicateur = var_detail, valeur) %>% 
                               arrange(desc(zone), indicateur, annee), 
                             production = prod_enr_viz %>% select(annee, zone, filiere, prod_TWh) %>% 
                               arrange(desc(zone), annee, filiere)),
                    col_names = TRUE,
                    path = paste0(getwd(), "/BES", params$mil, "_donnees_energie_", Sys.Date(), ".xlsx")
                    )



```

Les données nécessaires à la réalisation des graphiques sont fournies dans le tableur `r paste0("BES", params$mil, "_donnees_energie_", Sys.Date(), ".xlsx") `.  


