PLER – Production locale d’électricité renouvelable

04/10/2018
Publication 3EI 3EI 2018-94
OAI : oai:www.see.asso.fr:1044:2018-94:23574
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PLER – Production locale d’électricité renouvelable

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PLER – Production locale d’électricité renouvelable La Revue 3EI n°94 Octobre 2018 Thème 80 PLER – Production locale d’électricité renouvelable Manuela SECHILARIU, Fabrice LOCMENT, Hongwei WU Sorbonne Universités, Université de Technologie de Compiègne (UTC), EA 7284 AVENUES, Centre Pierre Guillaumat CS 60319, 60203 Compiègne Cedex, France E-Mail: manuela.sechilariu@utc.fr ; fabrice.locment@utc.fr . hongwei.wu@utc.fr 1. Introduction Les accélérateurs Afin d'augmenter le niveau d’intégration des sources d’énergie renouvelable et d'obtenir un réseau électrique robuste, une intelligence est nécessaire pour assurer des flux optimaux à diverses fins, qui vont de la stabilité en fréquence et en tension à des aspects économiques en passant par une possibilité de fourniture de services système. Ainsi, les micro-réseaux en communication avec le réseau électrique intelligent (smart grid) sont étudiés afin d’apporter des contributions concernant la topologie, le contrôle, l'interfaçage et l'îlotage. Devant la complexité de la problématique, il y a une multitude de travaux de recherche qui tentent de couvrir tous les domaines, de la régulation centrale jusqu'à la charge intelligente communicante d'un habitat, de la communication et la transmission des données en temps réel jusqu'à la gestion et la tarification dynamique. Dans ce contexte, à la fois complexe, dense et très dynamique, notre objectif est d’étudier les micro-réseaux électriques et leurs topologies optimales, en s’attachant particulièrement au micro-réseau intégré au bâti producteur-consommateur et représentatif au niveau de la gestion locale de production d’électricité renouvelable. La question scientifique posée concerne la gestion optimale d’énergie dans un contexte de production intermittente et incertaine. 2. Production locale d’électricité renouvelable L’optimisation globale et sous contraintes d’un micro-réseau local requiert une approche systémique en intégrant les aspects liés à l’intermittence de la production, aux incertitudes, aux caractéristiques du bâtiment, à la géométrie urbaine, aux politiques urbaines et à la sociologie de l’utilisateur. La figure 1 montre le schéma bloc du micro-réseau étudié et la plateforme technologique PLER implantée en 2008 au Centre Pierre Guillaumat de l’UTC. Résumé : Les zones urbaines présentent un grand potentiel pour la mise en place de micro-réseaux basés sur des sources photovoltaïques (PV) et cela grâce aux toitures des bâtiments. Les bâtiments tertiaires, dont la consommation est réalisée principalement pendant la journée, peuvent consommer une large part de cette énergie et contribuer au lissage des pics d’appel de puissance du réseau public. De plus, une production locale, à travers un micro-réseau, peut être mieux dimensionnée pour correspondre à la puissance nécessaire aux utilisateurs finaux qui, à leur tour, peuvent plus facilement accepter un délestage partiel des charges. Dans ce contexte, sur la base de sources PV, le micro-réseau proposé travaille en mode producteur-consommateur en respectant les exigences du réseau public, via une interface intelligente. Cette interface, en communication avec le smart grid, avec l’utilisateur final et avec des bases de métadonnées, est capable de gérer de façon optimale les flux de puissance. La question scientifique posée concerne la gestion optimale d’énergie dans un contexte de production intermittente et incertaine. Également, assurer la communication de données en temps réel et la coordination avec l’optimisation des coûts énergétiques seront des nouveaux challenges et aussi un nouveau pas vers la smart city. Abstract: Urban areas have great potential for the implementation of microgrids based on photovoltaic (PV) sources, thanks to the roofs of buildings. Tertiary buildings, whose consumption is mainly done during the day, can consume a large part of this energy and contribute to the smoothing of the power demand peaks of the grid public. In addition, local production, through a microgrid, can be better sized to match the power required by the end-users, who, in turn, can more easily accept partial load shedding. In this context, based on PV sources, the microgrid works in producer-consumer mode by respecting the requirements of the power grid, via an intelligent interface. This interface, in communication with the smart grid, with the end-user, and with metadata bases, is able to optimally manage the power flows. The scientific question lies on the optimal management of energy in a context of intermittent and uncertain production. Also, ensuring real-time data communication and coordination with the energy costs optimization be new challenges and a new step towards the smart city. Mots clés : Micro-réseau intégré au bâtiment, photovoltaïque, gestion d’énergie, contrôle, optimisation PLER – Production locale d’électricité renouvelable La Revue 3EI n°94 Octobre 2018 Thème 81 Figure 1 : Schéma bloc du micro-réseau (a) et image de la plateforme technologique PLER (b). Nous observons que ce système comporte trois types d’énergie ; une énergie permanente (réseau public, PV, éolienne), une énergie transitoire (stockages Li-ion et Pb-acide, diesel générateur) et une énergie impulsionnelle (supercondensateurs). L’originalité du positionnement par rapport aux travaux publiés dans la littérature est le micro-réseau urbain de type « courant continu » et son système de supervision multicouche et multi-échelle proposé dans [1]. Il s’agit d’un contrôleur intelligent se basant sur l'interaction entre les algorithmes discrets et ceux continus de commande pour une recherche de solutions optimales de la gestion d’énergie du micro-réseau. En s’appuyant sur une modélisation numérique et mathématique du système, ces travaux ont pour objectif de proposer des stratégies de gestion intelligente d’énergie. Les études portent globalement sur l’optimisation technico-économique des sources et des charges, le stockage optimisé et l’hybridation des sources, l’anticipation de la production et de la consommation pour différentes échelles, les modes de gestion de la flexibilité de production et le délestage optimisé en temps réel. Les verrous scientifiques, technologiques et sociétaux résident dans : • l’optimisation des flux de puissances en temps réel et la maîtrise des incertitudes (ces difficultés sont liées à l’intermittence de production et de consommation) ; • la conception et le développement technologique des interfaces communicantes, entre le micro- réseau et le réseau électrique intelligent, adaptées aux différentes échelles (bâtiment, quartier, ville, territoire) ; • la modélisation sociale, l’étude de l’impact sociétal et du taux d’acceptabilité de la part de l’utilisateur face à ces technologies. Les résultats obtenus portent particulièrement sur la conception et le développement du système de gestion intelligente d’énergie électrique qui optimise les transferts de puissance au sein du micro-réseau, s’adapte aux conditions d’usage, gère efficacement les besoins, et qui tient compte des contraintes diverses afin de minimiser la consommation d’énergie en provenance du réseau public. La plateforme technologique PLER permet de tester et valider des algorithmes de commande complexes. PLER est aussi un lieu d’expérimentation pédagogique pour les élèves-ingénieur de l’UTC. De nombreux projets d’étudiants, encadrés par les enseignants-chercheurs, sont menés chaque semestre. 3. Conclusion et perspectives Les travaux décrits mettent en évidence la complexité du problème global du réseau intelligent, qui, à son tour, requiert la réalisation de micro-réseaux. L’étude du fonctionnement intégré de deux micro- réseaux en communication sera réalisée dans le futur. 4. Remerciements La plateforme PLER a été réalisée grâce aux financements propres du laboratoire et de l'UTC ; le projet de recherche a été financé par le CNRS et le CR de Picardie dans le cadre des appels à projets. 5. Référence [1] M. Sechilariu, F. Locment, Urban DC Microgrid: intelligent control and power flow optimization, 1st ed., Butterworth-Heinemann, Elsevier Inc., 2016.