11 Chercheurs permanents (Professeurs, Maître de Conférences ou équivalent, Ingénieur de Recherche et d Etude) 16 Doctorants, Post-doctorants et IR

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1 Management de l énergie Usine+, 13/11/214 Comment choisir une stratégie de management de l énergie de systèmes électriques multi-source et multi-charge? Benoit ROBYNS Equipe Réseaux 2 11 Chercheurs permanents (Professeurs, Maître de Conférences ou équivalent, Ingénieur de Recherche et d Etude) 16 Doctorants, Post-doctorants et IR

2 Objectifs Scientifiques 3 Vers les Smart Gridspour répondre aux exigences suivantes: -Accroissement important des sources dispersées, aux conditions de fonctionnement intermittent. -Augmentation des exigences d efficacité énergétique et de fiabilité de la fourniture d énergie électrique. -Intégration des énergies renouvelables dans le marché libéralisé de l électricité. -Maîtrise de la demande d énergie électrique et des profils de puissance consommés. Partenariats Entreprises 4 Collaborations Industrielles avec implication de doctorants et/ou post-doctorants Réseaux de transport et de distribution: Intégraon EnR dans les réseaux: Intégration EnR dans les bâtiments : Intégraon de systèmes de transport dans les réseaux: Réseaux embarqués:

3 Plan -Contexte - Sources renouvelables et charges - Services que peut rendre le stockage de l énergie -Objectifs - Réseaux électriques intelligents: exemples de développement - Bâtiment commercial - Mutualisation énergétique - Bâtiment tertiaire - Intégration des véhicules électriques - Transport ferroviaire -Les défis des Smart Grids 5 Contexte 6 Enjeux: -Réduire des émissions de C2 - Epuisement des ressources fossile Développement - des énergies renouvelables, - du stockage de l énergie électrique, -d une meilleure maîtrise de la consommation des charges tout en améliorant leur efficacité. Tous les secteurs sont concernés: les bâtiments industriels, tertiaires et domestiques, les systèmes de transport, les réseaux embarqués, Les bâtiments représente 43 % de l énergie consommée en France.

4 Sources renouvelables et charges 7 - Variabilité des sources renouvelables 16 P u issa n ce é lé ctriqu e (kw ) te m p s (h eu re ) Eolien Solaire Hydraulique - Variabilité des charges Services apportés par le stockage Deux voies de développement du stockage dans les réseaux électriques peuvent être distinguées: 8 - adossées aux grandes unités de productions intermittentes (ex : stockage hydraulique associé à de l éolien connecté sur le réseau de transport), - diffuses, c'est-à-dire réparties dans le réseau de distribution par exemple. 8

5 Services apportés par le stockage Pour rendre le stockage rentable, une approche consiste à mutualiser les services que peut apporter un système de stockage auprès de différents acteurs (gestionnaires, producteurs, consommateurs, ). Ces services sont les suivants: - Réglage local fin et dynamique de la tension - Soutien au réseau en fonctionnement dégradé - Renvoi de tension en poche locale - Compensation de réactif pour le transporteur (et pour le client) - Réduction des pertes en ligne - Qualité du produit électricité - Le report d énergie et support au parc existant 9 Services apportés par le stockage Ces services sont les suivants: - Réglage primaire de fréquence et stabilité en fréquence des réseaux insulaires - Résolution des congestions - Support à la participation aux services système - Valorisation des effacements - Garantie d un profil de production - Lissage de la pointe - Report de consommation - Qualité/continuité de fourniture. P u i s s a n c e a c t i v e d u d i e s e l [ W ] x T e m p s [ s ] Puissance [kw] P éol Temps [h] P ms 1

6 Objectifs 11 Développement -de stratégies de gestion de l énergie de plus en plus dynamique, -d approches visant des objectifs toujours plus nombreux, du fait d un nombre croissant de dispositifs concernés, mais aussi du nombre croissant d acteurs impliqués dans le contexte des «smart grids». Smart Grids: pilotage mutualisé des sources, charges et du réseau Proposition: -Une méthodologie de construction d une stratégie de management de l énergie de systèmes électriques en se basant sur des cas concrets d étude réalisés en partenariat avec le Groupe Auchan, Eiffage Energie, la SNCF, Seolis, Geredis, Safran Echelle de temps et gestion énergétique 12 Différentes échelles de temps à considérer dans une gestion énergétique. Marché du jour d avant Unités disponibles 24h J-1 1h-1/2h Temps réel P refsmt Supervision long terme P refslg Supervision moyen terme Supervision temps réel Capacité de stockage Prévisions (24 h) Coûts de production Marché d ajustement Prévisions (1 h) Capacité de Stockage Générateur hybride P ref-s1 Pref-S2 P ref-sn S1 S2 Sn Réseau

7 Méthodologies de gestion énergétique 13 Les méthodologies causales Principe : Inversion des flux de puissance afin de déterminer les variables de réglage et les références de puissance des unités du système multi sources multi charges. + Permettent une connaissance précise du système (variables de réglage, ) - Nécessitent la connaissance d un modèle détaillé du système complet Les méthodologies utilisant les méthodes d optimisation Principe : Reposent sur la mise en forme mathématique du problème, à l aide de fonctions objectif, afin de mener la recherche d une solution explicitement optimale. + Permettent d atteindre de bons résultats dans le cadre d une optimisation off-line - Difficiles à mettre en œuvre en temps réel, adapté au long terme Méthodologies de gestion énergétique 14 Les méthodologies utilisant des outils d intelligence artificielle Principe : Les méthodologies utilisant la logique floue reposent sur une expertise humaine du fonctionnement du système afin de définir les actions à mener. + Ne nécessitent pas de modèle mathématique du système (adaptées aux systèmes complexes) - Démarche empirique, dont la mise en œuvre en temps réel peut nécessiter des simplifications du superviseur Méthodologie de construction de superviseurs de systèmes énergétiques hybrides (multi-sources, multi-stockage, multi-charges): - Pas besoin de modèles, basés sur l expertise du système (proposition d une méthode graphique d aide à la conception du superviseur) - Bien adaptés à des entrées incertaines, difficilement prévisibles - Supervision multi-objectifs, transitions progressives entre les modes de fonctionnement, gestion du stockage par tendance vers un niveau de charge - La logique floue intègre la logique booléenne, combinaison avec d autres méthodes - Maîtrise de la complexité en vue du traitement temps réel

8 Méthodologies de gestion énergétique 15 Méthodologie de construction d un superviseur basé sur l intelligence artificielle Etape 1 Cahier des charges Objectifs-Contraintes-Moyens d action Objectives Constraints Means of action - To reduce the electricity bill. - To balance between the power of peak and off-peak periods to reduce the CO 2 emissions. - To ensure the energy availability. - The electricity price at different periods. - The limit of the subscribed power. - The limit of the storage capacity. - Reference power of the storage system. P wg Etape 2 Design du superviseur Flywheel rotational speed Fuzzy logic based supervisor P reg Etape 3 Représentation des modes fonctionnels Etape 4 Détermination des fonctions d appartenance Méthodologies de gestion énergétique 16 Méthodologie de construction d un superviseur basé sur l intelligence artificielle Etape 5 Représentation des modes opérationnels Etape 6 Détermination des règles Etape 7 Détermination des indicateurs permettant de mesurer l atteinte des objectifs IF Ω M AND IF P éol f M THEN P reg M N1 IF Ω M AND IF P éol f B THEN P reg B.1 IF Ω M AND IF P éol f S THEN P reg S IF Ω B AND IF P éol f M THEN P reg MB N1 N1 IF Ω B AND IF P éol f B THEN P reg VB.2 IF Ω B AND IF P éol f S THEN P reg MS IF Ω S AND IF P éol f M THEN P reg MS N1 IF Ω S AND IF P éol f B THEN P reg MB.3 IF Ω S AND IF P éol f S THEN P reg VS.12 CO Emission (T) 2 CO 2 emission without PV and storage CO 2 emission with PV and storage Etape 8 Optimisation des paramètres du superviseurs Time (Day)

9 Smart Grids: Bâtiment commercial 17 Gestion Intelligente des Sources d Energie électrique intégrant du Photovoltaïque, des charges de bâtiments commerciaux et des procédés de stockage d énergie (GISEP) Objectif principal: Développer une gestion de diverses sources, charges et systèmes de stockage d un bâtiment commercial afin - d accroître l efficacité énergétique du site, - la fiabilité de son approvisionnement énergétique, - et d assurer une valorisation financière à terme des sources disponibles. Smart Grids: Bâtiment commercial 18 CONFIGURATION DU RÉSEAU - Capacité du système de stockage 17 kwh; - Puissance maximum de charge etdedécharge4kw Niveau du stockage (%) Temps (Jour) hypermarché d une surface de vente de 13 m 2 Pointe pouvant atteindre 15 kw Puissance Crête : 1,16 MWc

10 Smart Grids: Bâtiment commercial 19 Profil de consommation d une journée de semaine en hiver d un magasin de surface de vente de 13 m 2 Smart Grids: Bâtiment commercial MÉTHODE 2 Objectifs:. Diminuer la facture d électricité.diminuerlesémissionsdeco 2. Assurer l autoconsommation de toute la production d électricité solaire. Assurer la bonne gestiondes capacités de stockageafin d éviter sa saturation Contraintes:. La puissance souscrite. Les limites de capacité des systèmes de stockage (Durée de vie). Production solaire aléatoire Moyens d actions. Consigne de puissance du système de stockage pour soutirer ou fournir de la puissance Développement d un superviseur à logique floue selon une méthodologie développée dans l équipe Réseaux du L2EP depuis 28.

11 Smart Grids: Bâtiment commercial RÉSULTATS Prime annuelle ( ) Frais de consommation pour une semaine ( ) 21 Emission CO 2 pour une semaine (T) Sans stockage, ni PV ,64 Avec stockage Avec stockage et PV CO 2 Emission (T) (-17%) (-28,75%) CO 2 emission without PV and storage CO 2 emission with PV and storage Time (Day) 847 (-4.27%) 696 (-3,58%) Sans stockage et sans PV Avec stockage et PV Difference 11,499 (-,9%) 8,541 (-26,4%) Emission de CO 2 sur une année(t) (-52.38%) Smart Grids: Mutualisation énergétique 22 Gestion et Echanges de Services Energetiques Decentralises Multi - Acteurs (GESEDMA) Echanges d énergies et d informations Objectifs principaux: - Echanges de services et de flux d énergie entre des acteurs au sein d un réseau, mutualisation des fonctionnalités et des usages énergétiques (consommation, stockage, production) entre plusieurs bâtiments ou acteurs. - Définition des modalités de la gestion de ces échanges, leur rentabilité et leur acceptabilité par des partenaires.

12 Smart Grids: Mutualisation énergétique IDENTIFICATION DES ACTEURS DE LA MUTUALISATION ENERGÉTIQUE 23 Puissances (kw) Puissances (kw) Temps (s) Temps (s) P GC : puissance Galerie Commerciale P SSE : puissance Système de Stockage Electrique P GDs : puissance Groupe Diesel Puissances (kw) Temps (s) Puissances (kw) 7 6 Puissances (kw) Temps (s) Temps (s) Smart Grids: Bâtiment tertiaire 24 Optimisation du Couplage Énergie Solaire et réseau d Éclairage LED au sein de bâtiments tertiaires (OCESE) Objectifs principaux: - Réduire l impact de l éclairage sur la consommation d électricité au sein des bâtiments tertiaires, tout en maintenant sa qualité pour l utilisateur - Réduire la consommation d électricité soutirée au réseau électrique, et pouvoir, le cas échéant, aider le réseau électrique, en lui fournissant également de la puissance, ou d autres services.

13 Smart Grids: Bâtiment tertiaire MÉTHODOLOGIE Utiliser des dispositifs d éclairage économes en énergie (Led), Produire de l électricité renouvelable localement, Favoriser la consommation locale de cette électricité, Mettre en place une solution de stockage de l énergie, Développer une architecture électrique adaptée (tension et courant continus) Développer une «intelligence»nécessaire à la gestion optimisée des flux de puissance, au sein du système, afin d atteindre les objectifs. 25 Smart Grids: Bâtiment tertiaire La technologie LED permet des économies de 6 à 9% par rapport aux lampes à incandescence conventionnelles, et plus de 2% par rapport aux lampes à économie d énergie (à basse consommation). Dispositif à LEDs FORDAL 3 Consommation de la salle «Témoin» le 3/6/ Salle «Témoin» 5 6: 8: 1: 12: 14: 16: 18: 2: 22: Temps (h) Sans capteur de luminosité : P = 28W Avec capteur de luminosité : Pmoyen = 15 W Pour cette journée : environ 46% d électricité économisée

14 Smart Grids: Bâtiment tertiaire 27 MÉTHODOLOGIE: RÉSEAU ÉLECTRIQUE ADAPTÉ Extérieur du bâtiment Basse Tension DC Local Technique Basse Tension DC Etage de Conversion Distribution dans le bâtiment Très Basse Tension DC Etage de Conversion Etage de Conversion «Intelligence» nécessaire à la gestion optimisée des flux de puissance, pour atteindre des objectifs environnementaux, économiques, techniques, Smart Grids: Bâtiment tertiaire 28 MÉTHODOLOGIE: OBJECTIFS, CONTRAINTES, MOYENS D ACTION Objectifs Contraintes Moyens d action Extraire le maximum d électricitédes panneaux PV Maximiser l utilisation locale de cette électricité Minimiserlafacture due à l électricité soutirée au réseau de distribution Minimiserle bilan CO2 de l énergie électrique soutirée au réseau de distribution Assurer la disponibilité du stockage, afin qu il remplisse ses fonctions. Une ressource primaire peu prévisible et fluctuante Pour l électricité soutirée au réseaude distribution, un coût, en et en éq. CO2, variable Une charge peu prévisible et fluctuante Un stockage limité en puissance et en énergie. Déterminer la référence de puissancepour l étage de conversion, côté réseau de distribution, pour contrôler les échanges de puissance avec ce réseau. Déterminer la référence de puissancepour les étages de conversion, côté «stockage», pour contrôler les échanges de puissance avec les batteries et les LEDs.

15 Smart Grids: Bâtiment tertiaire 29 RÉSULTATS 6 Heure de la journée (3 juin 212) 4: 6: 8: 1: 12: 14: 16: 18: 2: 22: 4 P LED P P PV PV Puissances (kw) 2 P LED -2 P STO P GRID Smart Grids: Bâtiment tertiaire 3 RÉSULTATS Heure de la journée (3 juin 212) 4: 6: 8: 1: 12: 14: 16: 18: 2: 22: P PV CO2 (g/kwh) P LED c /kwh 2 6 Conditions d accès au réseau (C.A.R) 16 P STO Favorables Défavorables Favorables Sources des données CO2 :

16 Smart Grids: Bâtiment tertiaire RÉSULTATS 6 Configuration Heure de la journée (3 juin 212) 4: 6: 8: 1: 12: 14: 16: 18: 2: 22: Coût Sans PV & Stock. 54 c Avec PV & Stock. 11 c 4 P LED P P PV PV Puissances (kw) 2 P LED -2 P STO P GRID C.A.R Favorables Défavorables Favorables P RESEAU > : Le bâtimentabsorbede la puissance au réseaude distribution P STOCKAGE > : le stockage fournit de la puissance au réseau interne 31/ 17 Smart Grids: Intégration des VE 32 Gestion énergétique d une infrastructure de charge intelligente de véhicules électriques dans un réseau de distribution intégrant des énergies renouvelables Objectifs principaux: - Limiter l'impact environnemental; - Limiter l'impact économique; -Offrirdesservices.

17 Smart Grids: Intégration des VE 33 Évolution du nombre d infrastructures de recharge en France Power in MW Monday EV charging profile 3% 6% 1% time Exemple de profil de charge pour une flotte de 1 VE avec différents niveaux de pénétration un réseau de distribution Smart Grids: Intégration des VE 34 Réseau de Transport (4/225/9/63 kv) Capacité des Postes sources HTB/HTA -225/9/63 kv-15/2 kv : Coûts d investissement et de renforcement Respect plan tension HTA : 15/2 kv (Un+/- 5%) Augmentation des pertes en ligne Production éolienne Capacité des ouvrages : postes de distribution HTA/BTA Coûts d investissement et de renforcement Production PV Respect plan tension BTA 23/41V (Un +/-1%) Véhicule Electrique

18 Smart Grids: Intégration des VE 35 Le pilotage de la charge? Effacement de la charge Déplacement de la charge Diminution de la charge Augmentation de la charge Les charges pilotables -Le ballon d eau chaude - Le chauffage électrique -Le VE/VHR Méthodes -Classiques : Thermostat ON/OFF et signaux tarifaires (HP/HC) -Contrôle intelligent couplant des méthodes de prédiction et d optimisation implicites et explicites Les objectifs -Résoudre des contraintes réseau (puissance, tension et pertes) -Eviter des investissements et obtenir des gains financiers Evolution de l appel de puissance induit par les chauffe-eau électrique Smart Grids: Intégration des VE 36 Les principaux objectifs visés de VERDI sont de - limiter l'impact environnemental en évitant la charge des véhicules électriques pendant les heures de pointe qui nécessite des sources de production d électricité très «carbonées», et en favorisant la charge des VE pendant les périodes favorables d injection d énergies renouvelables sur le réseau; - limiter l'impact économique en évitant la charge des véhicules électriques pendant les heures de pointe pour minimiser les coûts d acheminements et les renforcements de réseaux de distribution; - d'offrir des services tant aux gestionnaires de réseaux électriques (de distribution et de transport), aux exploitants des infrastructures de charge ainsi qu'aux clients utilisateurs de véhicules électriques.

19 Smart Grids: Intégration des VE 37 TR HTB/HTA TR HTB/HTA TR HTA/BT Poste Source HTB/HTA Réseau HTA TR HTA/BT Réseau BT Marché électricité Centre de supervision Exploitant infrastructure de charge Smart Grids: Intégration des VE 38 Méthodologie : objectifs, contraintes, moyens d action Objectifs gestion énergétique Diminuer la facture d acheminement: - Maximiser la consommation locale de la PDe - Minimiser les dépassements de puissance souscrite. - Favoriser la recharge en Heures Creuses. Contraintes - La puissance souscrite. - Le prix de l énergie - La variabilité de la PDe. - La disponibilité des VE. - La recharge complète des VE: assurer le besoin énergétique de chaque VE avant le départ Moyens d action Contrôle direct de la charge des VE: report de charge. Indicateurs - Coût d acheminement évité. - Couplage VE- Eolien. Architecture de communication

20 Smart Grids: Intégration des VE Résultats Cas d étude: - Installations éoliennes: 74 MW - Installation PV: 14,1 MW - 9 consommateurs Véhicules électriques (consommation sur une année de 697 MWh). 39 Scénarii sur une poche d un réseau de distribution péri urbain Coût d acheminement de l énergie (k ) Coordination VE- Eolien (MWh) Sans VE Avec VE sans supervision Avec VE et une supervision optimisée 1923 (+ 5 %) 1864 (+ 1,8 %) 175 (25,1 %) 2747 (39,4 %) Déplacement de la charge Smart Grids: Transport ferroviaire Conception et Outils innovantspour un réseau électrique Intelligent appliqué au FERroviaire Objectifs principaux: -Exploitation des nouveaux moyens de production et stockage; -Limitation de l impact sur l environnement avec les énergies Renouvelables; -Exploitation optimale des lois économique du marché de l énergie; -Augmentation de l'autonomie en cas de coupure et fiabilisationde l'approvisionnement énergétique ; -Optimisation de la gestion énergétique du réseau de distribution. 4

21 PLATEFORME ENERGIES REPARTIES Méthodologies d expérimentation adaptées aux problématiques des réseaux 41 - Modélisation temps réel de réseaux électriques - Implantation temps réel de superviseurs multi-objectifs - Architecture HVDC terrestres et offshore - Réseaux HVDC embarqués. Real-time simulation of an AC grid Low voltage DC grid Real-time simulation of Wind farms General Supervision IEC 6185 network Multi Terminal DC grid mock up European project Twenties Study of DC fault DC breaker Défis des Smart Grids, Buildings, Transports, 42 L énergie et sa gestion Sources renouvelables intermitentes Stockage de l énergie Maîtrise de la demande d énergie Accroissement de l efficacité énergéque Architecture des réseaux d énergie Gestion multi services, temps réel Moyens de communication et traitement de l information Accroître l intelligence des systèmes avec un minimum d informaon Problémaques de fiabilité, de confidenalité et de sécurité Développer des approches interdisciplinaires Technologues + Sociologues + Economistes + Juristes + Adaptaon des méthodes de travail et des formalismes pour concevoir de nouveaux concepts et de nouvelles technologies Nouveaux mécanismes économiques et de marché Nouveaux services Nouveaux modèles d affaire Nouveaux méers,