Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution

Focus sur l’intégration de la production décentralisée 17/03/2015
Auteurs :
OAI : oai:www.see.asso.fr:1301:2015-1:13004

Résumé

Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution

Métriques

1
0
656.62 Ko
 application/pdf
bitcache://0b8e1baee6187dcc07ae2b17c2dd2e59d37a552a

Licence

Creative Commons Aucune (Tous droits réservés)
<resource  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
                xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4"
                xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4/metadata.xsd">
        <identifier identifierType="DOI">10.23723/1301:2015-1/13004</identifier><creators><creator><creatorName>Marc Petit</creatorName></creator><creator><creatorName>Nouredine Hadjsaïd</creatorName></creator><creator><creatorName>Maria Sebastian Viana</creatorName></creator><creator><creatorName>Gilles Malarange</creatorName></creator></creators><titles>
            <title>Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution</title><title>Focus sur l’intégration de la production décentralisée</title></titles>
        <publisher>SEE</publisher>
        <publicationYear>2015</publicationYear>
        <resourceType resourceTypeGeneral="Text">Text</resourceType><dates>
	    <date dateType="Created">Tue 17 Mar 2015</date>
	    <date dateType="Updated">Tue 17 Apr 2018</date>
            <date dateType="Submitted">Fri 10 Aug 2018</date>
	</dates>
        <alternateIdentifiers>
	    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="bitstream">0b8e1baee6187dcc07ae2b17c2dd2e59d37a552a</alternateIdentifier>
	</alternateIdentifiers>
        <formats>
	    <format>application/pdf</format>
	</formats>
	<version>37799</version>
        <descriptions>
            <description descriptionType="Abstract"></description>
        </descriptions>
    </resource>
.

REE N°1/2015 63 LES DÉMONSTRATEURS SMART GRIDS EN FRANCE DOSSIER 1 Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution Focus sur l’intégration de la production décentralisée Par Maria Sebastian Viana1 , Gilles Malarange2 , Nouredine Hadjsaïd3 , Marc Petit4 ERDF-Projet Smart grids1 , EDF R&D2 , INP Grenoble3 , Supélec4 Over the last 10 years, ERDF has connected 10 GW of renewable energy sources (RES) on the dis- tribution network. In 2030, considering different scenarios of the UFE* , it will be expected to connect between 40 and 70 GW of RES generation. Different smart grids solutions could be used in order to guarantee the RES integration with a technical-econo- mical optimum criterion. This paper describes some French distribution smart grids demonstrators. They allow to demonstrate the technical and economic feasibility of some smart grids solutions having an important impact on the RES integration. * UFE: French Union of Electricity. ABSTRACT Figure 1 : Eoliennes en Champagne-Ardenne. Introduction ERDF a raccordé 10 GW de produc- tion électrique d'origine renouvelable (EnR) en 10 ans sur le réseau de dis- tribution. En 2030, ce sont entre 40 et 70 GW de production EnR qui devraient être raccordés sur ce réseau selon diffé- rents scénarios de l'Union française de l'électricité (UFE). Dans le contexte actuel, en cas de forte pénétration de production décen- tralisée, pour augmenter la capacité d'accueil des réseaux, la solution consis- tant à renforcer le réseau peut s'avé- rer trop onéreuse pour tous les acteurs (producteurs, distributeurs et transpor- teurs). De plus, les délais nécessaires pour les renforcements du réseau, et en particulier ceux du réseau de transport, peuvent ne pas être compatibles avec les délais de mise en place et de rac- cordement des unités de production et peuvent même mettre en danger la ren- tabilité économique des producteurs. Pour insérer les EnR en recherchant l'optimum technico-économique, diffé- rentes solutions peuvent être combinées : 64 REE N°1/2015 LES DÉMONSTRATEURS SMART GRIDS EN FRANCEDOSSIER 1 aux mécanismes de type SRCAE1 et SRRRER2 ; d’accueil des réseaux existants via des évolutions régulatoires et réglemen- taires (par exemple par une incita- tion à une bonne localisation des EnR en fonction de l’état du réseau et des besoins de consommation) ; de distribution au travers d’évolutions technologiques permettant une ges- tion active et flexible de la production, de la consommation et de la conduite du réseau ; pour les décisions d’investissement. Seuls les deux derniers points sont liés au développement des smart grids et seront développés dans le cadre de cet article. sur le réseau de distribution, afin de gérer les contraintes de façon dynamique, per- mettra de raccorder des parcs de pro- duction supplémentaires là où les limites conventionnelles semblaient atteintes. Les enjeux pour le distributeur L'intégration massive des EnR est à l’origine d’un changement important de la physionomie du réseau électrique. En effet, les réseaux de distribution ont été conçus et sont actuellement exploités pour assurer la distribution d'électricité depuis le réseau de transport d'électricité vers les consommateurs finaux. Le déve- loppement de sites de production décen- tralisée, multiples, diffus et à caractère intermittent3 , change ce paradigme ainsi que l'exploitation des réseaux. Accroître 1 SRCAE : Schémas régionaux du climat, de l’air et de l’énergie. 2 SRRRER : Schéma régional de raccordement au réseau des énergies renouvelables. 3 Particulièrement dans le cas de l’éolien et du photovoltaïque. la capacité d'accueil des énergies renou- velables au sein du système électrique implique donc à terme une modification profonde des réseaux et de leur exploi- tation. Des investissements importants seront nécessaires pour raccorder ces puissances, assurer la sûreté de fonc- tionnement et renforcer les réseaux en conséquence. Le développement de sites de pro- duction décentralisés, multiples, diffus et à caractère intermittent nécessite de : de planification en prenant en compte les flexibilités raccordées au réseau de distribution ; (mesurer, prévoir et connaître en temps réel les puissances injectées sur le réseau de distribution) ; - - mettre un pilotage plus dynamique du réseau pour mieux gérer les contraintes ; réseau pour assurer la sécurité des biens et des personnes afin de bien maîtriser les conséquences des inci- dents sur le réseau en présence de multiples sources de production décentralisée. Planifier le réseau par une opti- misation des raccordements En matière de planification, les réseaux de demain présenteront la caractéristique principale de comporter des sources de production EnR variables et peu prévisibles qui se combinent à une plus forte variabi- lité de la consommation. Contrairement aux dispositifs classiques, le dimension- nement des opérations de renforcement devient donc un exercice difficile du fait de cette forte variabilité. En effet, une des dif- ficultés principales réside dans la modélisa- tion statistique de l’ensemble production/ consommation, même si l’émergence du nouveau système de comptage permet- tra des relevés plus fréquents et offrira de nouvelles possibilités d’analyse qui vien- dront nourrir cette modélisation statistique. Limitation de puissance contractualisée avec les pro- ducteurs L’intégration au moindre coût pour la collectivité des moyens de produc- tion est un enjeu majeur pour le ges- tionnaire de réseau de distribution. Une des solutions envisagées pour accroître la capacité d’accueil de production sur le réseau de distribution et permettre cet accueil dans de meilleures conditions Figure 2 : Nouveau palier du contrôle-commande d’un poste source de distribution. REE N°1/2015 65 Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution de coût et de délai est la proposition d’offres de raccordement alternatives (ORA) moins coûteuses et plus rapides à mettre en œuvre que l’offre de raccor- dement de référence. Il peut s’agir par exemple d’offres avec des limitations de la puissance active injectée sur certaines périodes encadrées contractuellement. La mise en place d’une ORA nécessitera une évolution ou une clarification de la réglementation et du cadre contractuel. Un réglage de tension HTA et BT plus souple Le pilotage en temps réel de la puis- sance réactive est aussi de nature à autoriser des solutions de raccordement à moindre coût sans dégrader la qua- lité de la desserte. En effet, l'une des problématiques principales liées à l'in- sertion de producteurs décentralisés sur un départ existant est leur impact sur le plan de tension. Ainsi en cas de forte pénétration de production décen- tralisée, la solution consistant à renfor- cer le réseau peut devenir rapidement rédhibitoire sur le plan économique. La solution proposée consiste à utiliser une fonction de régulation de tension dont le but est de maintenir les tensions HTA dans les limites réglementaires. Utilisation de la flexibilité four- nie par le stockage Le stockage d’électricité est une solu- tion potentiellement intéressante pour gérer l’intermittence des EnR permettant dans des batteries de lisser les courbes d’injection, voire d’effacer les produc- teurs lors des contraintes réseau ou bien d’effacer/déplacer des consomma- tions. Il est important de noter qu’à court et moyen termes, ces installations ne trouvent pas de justification économique solide, sauf dans des cas très particuliers (systèmes insulaires, réseaux isolés). A plus long terme, le potentiel économique du stockage dépend de facteurs encore incertains : baisse des coûts de ces ins- tallations, amélioration de leur rende- ment, évolution des prix de l’électricité… Des injections non marginales sur le réseau BT peuvent aussi avoir un impact significatif sur la tension, notamment lorsque le synchronisme temporel et/ Figure 3 : La gestion centralisée de la tension. Figure 4 : Transformateur HTA/BT avec régleur en charge. Figure 5 : Dispositifs de stockage. 66 REE N°1/2015 LES DÉMONSTRATEURS SMART GRIDS EN FRANCEDOSSIER 1 ou géographique entre la production et la consommation est faible. Différentes solutions sont envisageables pour pallier ce problème telles que par exemple la mise en place d'un régleur en charge sur les transformateurs HTA/BT, le réglage local de la tension utilisant la puissance réactive des producteurs ou bien la modulation de la charge du réseau (par exemple la mise en place des heures creuses solaires). Développer l’observabilité du réseau Les exploitants des réseaux de distri- bution moyenne tension doivent dispo- ser des données nécessaires pour établir une vision précise de l'état du réseau : la charge des départs moyenne tension et des transformateurs en basse ten- sion ainsi que des tensions et courants aux points de raccordement. Différents leviers peuvent contribuer à améliorer l'observabilité du réseau et seront traités par la suite. Prévisions de production et de consommation La première brique de base consiste en l'amélioration des performances des prévisions locales de production et de consommation afin de bien déterminer l'état de charge du réseau de distribu- tion (départs, transformateurs ). En effet, comme déjà mentionné, les réseaux de demain présenteront la caractéristique principale de comporter des sources de production EnR variables et peu prévi- sibles avec comme difficulté principale la modélisation statistique de l'en- semble production/consommation. Des outils de prévision de la consom- mation à l'échelle nationale existent et sont utilisés par RTE en gestion prévi- sionnelle pour assurer l'équilibre offre/ demande (O/D) et pour anticiper des contraintes de réseau. Au niveau natio- nal, le foisonnement des charges per- met d'établir des prévisions avec une précision élevée. La déclinaison de ces outils localement au niveau des postes sources, qui présentent un foisonnement encore assez significatif, a été faite par le distributeur pour les besoins de la planifi- cation de réseau et pour l'établissement de schémas directeurs sur le long terme. Les besoins de la gestion prévisionnelle court-terme nécessitent de descendre à une maille encore plus fine (départs HTA voire postes HTA/BT) et le foisonnement dans cette maille n'est pas garanti. Pour retrouver de bonnes précisions dans les prévisions, il est nécessaire d'éta- blir la bonne granularité et la fréquence des prévisions de consommation et de prendre en compte des variables de type météorologique telles que la tempéra- ture et la nébulosité. Cette granularité détermine l'instrumentation à mettre en place dans le réseau pour modéliser et ajuster les modèles prévisionnels. Estimation d'état Le besoin d'observabilité du réseau moyenne tension s'accroît dans le cadre du développement des EnR car l'état électrique du réseau est suscep- tible de varier très sensiblement dans le temps en fonction du niveau de produc- tion injecté dans le réseau. Un estima- teur d'état permet à partir de quelques mesures sur le réseau de calculer la ten- sion en chaque nœud du réseau. Le nombre optimal de capteurs en réseau (au sens technico-économique) doit être déterminé afin d'obtenir la préci- sion minimum requise par les fonctions associées. L'estimation d'état en basse tension reste aujourd'hui un sujet de recherche à développer. Communications avec les producteurs Le dispositif d’échanges d’informations d’exploitation (DEIE), associé à un dispo- sitif de surveillance, d’automatismes et de conduite installé chez le producteur, s'est imposé comme le moyen indispensable à l'optimisation de l'insertion de la pro- duction sur le réseau HTA. Le DEIE per- met aujourd'hui d'optimiser la gestion des autorisations de couplage, des demandes de découplage et des demandes de limi- tation de puissance, en particulier dans les des manœuvres d'exploitation. Echanges de données entre GRT (gestionnaire de réseau de trans- port) et GRD (gestionnaire de réseau de distribution) L'arrivée de la production décentra- lisée ainsi que le développement des effacements (variables fortement sto- Figure 6 : Capteurs. REE N°1/2015 67 Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution chastiques) font que les gestionnaires de réseau se trouvent face à un pro- blème d'optimisation du réseau sous contraintes nécessitant une coordina- tion renforcée entre les gestionnaires de réseau de transport et de distribu- tion. De nouveaux échanges s'avèrent nécessaires. Ils concernent plus particu- lièrement : - ductions EnR et les marges disponibles ; 4 liées à la supervision et à la conduite des ouvrages ; d’exploitation et maintenance d’ins- tallations communes (surveillance/ contrôle d’accès, présence, surveil- lance partagée d’installations…). Renforcer l’automatisation et le pilotage dynamique du réseau L’ajout des EnR ainsi que des micro- générateurs et des systèmes de stockage introduit une complexité supplémen- taire qui ne permet pas un contrôle du réseau avec des outils traditionnels. Le DEIE est le seul automatisme existant aujourd'hui entre le réseau de distribu- tion et le producteur éolien. Cet outil n'est pas adapté à la réactivité néces- saire lors d'aléas réseaux en raison de 4 SCADA : Supervisory Control And Data Acqui- sition. son architecture et de sa conception. Pour répondre aux besoins croissants d'observabilité et de pilotabilité, il est nécessaire de rendre permanente la liaison du SCADA du distributeur avec le SCADA du producteur. Une évolu- tion du DEIE est prévue pour permettre cette liaison. En outre, un portail Inter- net a été développé pour permettre les autres types échanges (programmes de maintenance du site par exemple). Cette situation n'est pas spécifique à ERDF car ce besoin d'information est sou- vent ressenti comme une barrière sup- plémentaire placée par les opérateurs de réseau. L’optimisation des raccordements au travers d’une proposition d'ORA com- portant une limitation de la puissance active injectée par le producteur sur cer- taines périodes offrira un levier contrac- tuel pour résoudre les contraintes. La contribution des producteurs à un réglage plus souple de la tension néces- sitant un pilotage en temps réel de leur puissance réactive est aussi de nature à diminuer leurs coûts de raccordement et à améliorer le pilotage des réseaux de distribution. Elle pourra nécessiter des évolutions des DEIE. Enfin, l’activation des autres flexibilités raccordées sur le réseau de distribution (effacement, production ) contribuera à améliorer l'automatisation et la com- mandabilité du réseau. En effet, sa mise en œuvre dès la phase de planification jusqu'à un horizon au plus près du temps réel selon l'apparition des contraintes permettra un pilotage plus dynamique du réseau. Son activation devra s’inscrire dans une logique de mécanisme marché dérégulée. Garantir la sécurité et la qualité d'alimentation du réseau Différents leviers vont contribuer à garantir la sécurité et la qualité d'alimen- tation du réseau. Gestion des incidents en présence d'EnR Le plan de protection actuel est prévu pour le schéma normal avec ou sans présence de production décentra- lisée. Dans le cas de schéma secours, il est actuellement interdit aux pro- ducteurs décentralisés d'injecter sur le réseau. Pour éviter ce découplage systé- matique des sources de production en cas d'incident sur le réseau, les plans de protection doivent être adaptés. La réac- tivité dans la détection, la localisation des défauts et la réalimentation auto- matique des tronçons sains est la garan- tie d'une qualité d'alimentation de bon niveau, en limitant la durée des cou- pures et le nombre de clients touchés. Le maintien d'un niveau de fiabilité de ces systèmes, en présence de produc- tion décentralisée sur le réseau de distri- bution est une nécessité pour éviter de dégrader la qualité de service. Les détecteurs de défaut (appelés aussi indicateurs de passage de défauts), qui assurent la localisation des défauts, doivent évoluer, en particulier, pour prendre en compte les flux d'énergie bidirectionnels, conséquence du raccor- dement de productions décentralisées. Optimisation de la reconfigu- ration de réseau La reconfiguration des réseaux de distribution, utilisée aujourd'hui après défaut ou en préparation de travaux, fait Figure 7 : Détecteurs de défaut. 68 REE N°1/2015 LES DÉMONSTRATEURS SMART GRIDS EN FRANCEDOSSIER 1 partie des opérations habituelles dans les agences de conduite du réseau de distribution. Elle permet de reconnec- ter la plus grande partie possible de la clientèle mais ne prend pas en compte la production décentralisée. La prise en compte de la présence de produc- tion décentralisée dans les schémas de reconfiguration de réseau est donc nécessaire et les gains réalisables sont à évaluer. Qualité de l'onde La production décentralisée fait appel à des dispositifs à base d'électronique de puissance (convertisseurs, onduleurs) qui sont généralement générateurs d'harmoniques sur le réseau électrique. Il est donc nécessaire de s'assurer que la présence de nombreux moyens de pro- duction décentralisée sur une zone n'en- gendre pas de perturbation de l'onde 50 Hz au-delà des seuils admissibles. Par ailleurs, la production éolienne génère des fluctuations de puissance ainsi que des fluctuations de tension donnant naissance au phénomène de flicker. Ce phénomène bien connu dans le cadre des fermes éoliennes isolées raccordées en HTA, reste aujourd'hui plus difficile à prédire dans le cadre d'un grand nombre d'éoliennes. Apports des démonstrateurs smart grids français à l’inté- gration des EnR Avant d'envisager des adaptations de réseau à grande échelle, compte tenu des caractéristiques énoncées ci-des- sus, il est nécessaire d'expérimenter en grandeur réelle différentes technolo- gies et de nouvelles articulations entre les acteurs du secteur. Visant cet objec- tif, ERDF s'est engagée sur un cer- tain nombre de démonstrateurs. Les démonstrateurs décrits dans cet article sont, parmi les démonstrateurs d'ERDF, ceux qui visent comme objectif principal l'intégration des EnR. D'autres démonstrateurs sont en cours mais ne seront pas cités dans cet article. Venteea Situé dans l'Aube, département qui concentre le plus d'éoliennes de moyenne et forte puissance en France, le démons- trateur Venteea vise à étudier l'adapta- tion du réseau de distribution d'électricité à la production d'énergies renouvelables et plus précisément éolienne. Le pro- jet s'appuie sur le parc éolien implanté à Vendeuvre-sur-Barse. Le projet est coor- donné par ERDF et compte la participation d'autres partenaires tels que Schneider Electric, General Electric, RTE, Saft, MADE, ENEL Green Power (Borelex), EDF, L2EP et UTT. Venteea vise à créer les conditions favorables pour intégrer de façon effi- ciente tant économiquement que tech- niquement les énergies renouvelables sur le réseau de distribution électrique. Ce projet permet de : pour gérer la production EnR sur le réseau moyenne tension : prévisions de production éolienne, observabilité, réglage de la tension, stockage d’électri- cité, optimisation des pertes, pilotabilité des parcs éoliens ; de l’onde, les plans de protection, la sécurité des biens et des personnes et développer les solutions adaptées ; - vants nécessaires à une meilleure inté- gration des EnR : capteurs, détecteurs de défaut, transformateur avec régleur en charge HTA/BT ; - tion d’ERDF pour prendre en compte les EnR et leur caractère intermittent dans les outils de planification et de cartographie ; des sites de production EnR en s’ap- puyant sur les flexibilités offertes par une automatisation plus poussée du réseau ; stockage de l’énergie produite par les sites de production EnR comme moyen de stabilisation du réseau et analyser les modèles d’affaires associés. Venteea prépare ainsi les réseaux électriques du futur en testant des maté- riels et des outils de pilotage innovants pour les réseaux de moyenne tension en présence d'énergie éolienne et en milieu rural. Ce démonstrateur de réfé- rence centré sur le fonctionnement du réseau de distribution moyenne ten- sion en présence massive de produc- tions EnR, permet, d'une part de faire prendre conscience à l'ensemble des parties prenantes, et notamment aux pouvoirs publics, des contraintes tech- niques et économiques associées à l'in- sertion des EnR, d'autre part de proposer de nouvelles solutions pour mieux inté- grer les EnR. NiceGrid Le projet NiceGrid situé à Carros, dans la plaine du Var, sur le territoire de la communauté urbaine Nice-Côte d'Azur, a pour objectif de mettre en place un démonstrateur de quartier - donné par ERDF et compte la partici- pation d'autres partenaires tels qu'EDF, Alstom Grid, Saft, Armines, Watteco, RTE, Daïkin, Socomec et Netseenergy. NiceGrid s'étend dans plusieurs zones : avec une partie résidentielle et une zone industrielle. Le projet NiceGrid traite plusieurs problématiques telles que : moyenne et basse tension intégrant une production massive d’énergie renouve- lable décentralisée et intermittente pho- tovoltaïque (PV) ; résidentiels et tertiaires quant à leur gestion de la production et de la consommation d’électricité ; REE N°1/2015 69 Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution en îlotage temporaire et exceptionnel d’un quartier permettant une consom- mation de l’énergie produite et stoc- kée localement. Cet îlotage, n’étant pas un objectif en soi pour le distribu- teur, permettra de mieux comprendre et de sécuriser le réseau ; - rents points du réseau (poste sources, postes de transformation HTA-BT, chez les clients résidentiels) pour offrir plus de flexibilité pour la consommation locale d’une production PV intermit- tente et ponctuellement excédentaire en été, ainsi que pour la couverture des pointes de consommation en hiver ; l’îlotage, l’effacement et l’insertion du PV ; compteur, à la hausse et à la baisse, pour produire des offres aux gestion- naires de réseaux (expérimentation d’un marché de flexibilité) ; flexibilités chez les clients résidentiels (chauffage électrique et ballon d’eau chaude) basée sur l’infrastructure de comptage Linky. Ainsi, ERDF étudie avec le démons- trateur NiceGrid comment, dans une région qui est une péninsule électrique, un smart grid peut contribuer à l'optimi- sation du système électrique. Smart grid Vendée Le projet smart grid Vendée cherche à tester des réseaux intelligents inté- grant les énergies renouvelables sur l'ensemble du département de la Vendée et va développer de nouvelles solutions pour moderniser et adapter le réseau électrique aux nouveaux enjeux à l'échelle d'un département. Le projet est coordonné par le SyDEV et compte la participation d'autres partenaires tels qu'ERDF, Actility, Legrand, Alstom Grid, INEO-GDF Suez, RTE et le CNAM de Nantes. Le projet cherche à permettre une exploitation et optimisation locale du réseau afin de : - gies renouvelables dans les réseaux de distribution ; pour les besoins de l’optimisation locale complémentaires à ceux déjà existants au niveau national et européen ; politique de gestion active de la demande Le projet teste entre autres : des nouvelles ORA) ; pour la prévision de production inter- des capteurs de puissance électrique ou ainsi que pour la prévision de consom- mation locale, et le calage de modèles ; dans le réseau de distribution et à l’inter- face GRD/GRT et dans le réseau HTA ; particulier la mise en place des méca- nismes de marché permettant à ERDF d’utiliser les flexibilités raccordées sur son réseau public pour lever les contraintes. L'aspect innovant du projet repose notamment sur le développement de solutions SI (Système d'Information) en matière de simulation et de prévision (état électrique du réseau, consomma- tion et production électrique), ainsi que sur la création d'outils d'arbitrage tech- nico-économiques facilitant les prises de décisions. A noter également le dévelop- pement d'un outil assurant l'interface et le partage d'informations entre les diffé- rents acteurs du marché. Autres démonstrateurs D'autres démonstrateurs français d’ERDF contribuent dans une moindre mesure à l'intégration des EnR et en particulier : Greenlys (ERDF, GDF Suez, Schneider, GEG, Grenoble INP, CEA, Atos World- grid, RTE, CNRS, Alstom Grid, Hespul et RAEE) teste les solutions smart grids avec une vision système. Sur l’intégra- tion des EnR, GreenLys travaille sur l’amélioration des outils innovants de prévision de consommation et de pro- duction éolienne et PV ainsi que sur la régulation de tension BT en utilisant des nouveaux transformateurs HTA/BT ; Postes intelligents (RTE, Alstom Grid, Schneider Electric, Alcatel-Lucent, Neelogy et ERDF) cherche à numéri- ser la passerelle entre les systèmes de contrôle commande de RTE et ERDF permettant de faciliter les échanges de données entre les gestionnaires de réseau pour gérer la production décentralisée. Il existe en France encore d'autres démonstrateurs qui contribuent à cette thématique parmi lesquels on peut citer : Reflexe (Véolia, Alstom, SagenCom, CEA-INES, Supélec) qui travaille sur la flexibilité apportée par un agréga- teur possédant un portefeuille d'actifs constitué d'infrastructures consom- moyens de production (PV) et d'unités de stockage. Des travaux de prévisions de production PV ont été menés à plu- sieurs échelles de temps par l'INES. A l'échelle d'un poste source HTB/HTA, il a aussi été possible de mettre en évi- dence comment le raccordement de production PV couplée à une flexibi- lité de la demande sur un horizon de deux heures peut permettre de déga- ger des marges sur l'exploitation du transformateur. Au-delà des démonstrateurs : un besoin R&D en continu Les démonstrateurs décrits dans cet article concernent les smart grids au niveau des réseaux de distribution en France et permettent de montrer la fai- sabilité technique et économique de 70 REE N°1/2015 LES DÉMONSTRATEURS SMART GRIDS EN FRANCEDOSSIER 1 LES AUTEURS Maria Sebastian Viana est actuellement consultant senior au sein du projet Smart grids d’ERDF où elle est responsable des aspects réseaux (matériel, au- tomatisation), téléconduite, intégration des énergies renouvelables, stockage, utilisation des flexibilités pour répondre aux besoins du distributeur. Elle est égale- ment chef de projet de la contribution d’ERDF dans différents projets européens (IGREENGrid, Advanced) et contribue à evolvDSO. Gilles Malarange est chef de projet à EDF Recherche et Développement dans le département Economie, Fonctionnement et Etudes des Systèmes Energé- tiques (EFESE). Actuellement, il gère un projet sur l’insertion de la production décentralisée sur les réseaux de distribution (diagnostic des contraintes, solutions à mettre en œuvre, nouveaux matériels et acteurs, évolution régulatoire, ...). De plus il anime la contribution d’EDF R&D dans un démonstrateur smart grid piloté par ERDF. Nouredine Hadjsaïd est professeur des Universités G2ELAB (CNRS, Grenoble INP, UJF) et professeur invité à Virginia Polytechnic Institute & State University (Virginia Tech - USA). Il est actuellement directeur adjoint du laboratoire G2ELAB et responsable de la chaire industrielle d’excellence ERDF sur les smart grids. Il de l’ANCRE et “chair of IEEE Emerging Technologies Coordination Committee” (ETCC). Marc Petit est enseignant-chercheur à Supélec (maintenant CentraleSupélec) depuis 2003. Son domaine de recherche concerne les systèmes électriques et plus spécifiquement ce qui concerne les réseaux électriques intelligents (pilotage de la demande, services système, perturbation, protection). Depuis 2011, il est co-titulaire de la chaire Armand Peugeot (financé par PSA Peugeot Citroën en partenariat avec l’Essec, Centrale Paris et Supélec) où il mène des travaux sur la valorisation de la flexibilité apportée par des flottes de véhicules rechargeables. Enfin, il a participé au projet démonstrateur Reflexe en travaillant sur la caractéri- sation du besoin de flexibilité du réseau de transport PACA et sur la valorisation de cette flexibilité. certaines solutions technologiques des smart grids ayant un impact important sur l'intégration des EnR. La participa- tion de laboratoires académiques à ces projets permet de renforcer le lien entre la recherche amont – qui reste tournée vers les applications – et le secteur éco- nomique. En particulier les données qui peuvent être collectées par ces démonstrateurs (mesures de consom- mation par exemple) sont un élément important pour valider les modèles développés, les stratégies de gestion de la flexibilité ou de conduite du réseau. Les modèles et algorithmes développés en laboratoire peuvent aussi trouver un terrain d'expérimentation et contribuer à aller au-delà de la mise en place de pro- aussi à nourrir des projets étudiants, contribuant donc à la visibilité de la pro- blématique des smart grids. Les démonstrateurs en cours per- mettent de répondre à des besoins actuels des réseaux de distribution mais pour lever l'ensemble des verrous scien- tifiques identifiés, notamment ceux liés à l'évolution attendue des réseaux de distribution comme facilitateurs de la transition énergétique, le renforcement de la recherche dans un contexte d’in- certitude en constante augmentation est nécessaire. Certains de ces verrous ont été évo- qués dans la première partie de l'article. Pour d’autres verrous et les champs de recherche à lancer pour les années à venir pour les lever, le lecteur intéressé peut consulter les feuilles de route des smart grids établies par de nombreux organismes nationaux et internationaux (ADEME, ANCRE, EU SRA 2035 ). Quelques voies de recherche sont mentionnées ci-dessous en particulier au niveau du lien entre les défis opéra- tionnels et de planification d’une inté- gration en masse des EnR dans les meilleures conditions d'économie et de sûreté. C'est le cas, par exemple de l'évo- REE N°1/2015 71 Enjeux et apports des démonstrateurs smart grids pour le réseau de distribution lution des architectures des réseaux de distribution et des modèles de planifi- cation sous incertitude qui leur sont associés, de l'observabilité, de la prévi- sion locale et de la compréhension des vulnérabilités induites par la multiplica- tion de solutions couplant des techno- logies d'information/communication et de nouvelles technologies de réseaux électriques. Au niveau de l'évolution des archi- tectures du réseau de distribution (pour accroître ses capacités d'accueil des EnR entre autres), des questions se posent sur les modèles (stochas- tiques), sur l'évaluation des risques notamment sur les investissements ou sur la simplicité des outils qui doit res- ter une valeur en soi. De même, l'intégration dans ces modèles de planification des différents leviers de flexibilité par rapport à un taux de pénétration d'EnR, bien que com- plexe, devient nécessaire. Notons aussi que l'équation (viabilité) économique du stockage dans le cadre de son inté- gration au réseau reste à trouver en lien avec les aspects technologiques (den- sité d'énergie, matériaux, implantation, etc.) ainsi que son apport pour une meilleure intégration des EnR. Par ailleurs, l'augmentation de la dis- ponibilité en masse de données (par exemple au travers de Linky ou des cap- teurs en réseau et au niveau des EnR) pourrait constituer une opportunité pour affiner certains modèles de charge, de production et de réseau (notamment au niveau de la thermosensibilité de certaines charges, calibration, précision, etc.). Ainsi, il sera possible d'améliorer la précision des modèles de prévision (surtout locale) et d'observabilité dans un contexte où il sera toujours difficile de couvrir tout le réseau de distribution avec des mesures complètes et pré- cises. La part de traitement, au niveau centralisé ou au niveau distribué, de l’in- formation en masse permettra de faire face à cette complexité croissante dans la gestion du système dans sa globalité. Enfin,l'ensembledecessolutionsdes- tinées à faciliter la pénétration des EnR implique la multiplication des objets dits pose la question de la maîtrise de la sûreté de l'ensemble du système. En effet, il est indispensable de comprendre les interactions et les vulnérabilités induites, qu'elles soient opérationnelles ou non, entre les systèmes d'informa- tion et de communication et le réseau électrique (cybersécurité, propagation des défaillances et modes communs, évolutivité et hétérogénéité des durées de vie, etc.). D'un point de vue recherche, la pro- chaine étape envisagée sera la mise en place de laboratoires expérimentaux axes du plan industriel sur les réseaux électriques intelligents.