Gestion d énergie dans smart ZAE un smart grid à l échelle d une Zone d Activité Economique

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1 Gestion d énergie dans smart ZAE un smart grid à l échelle d une Zone d Activité Economique Auteur: Rémy Rigo-Mariani Equipe LAPLACE: X. Roboam, Groupe GENESYS S. Astier, Groupe GENESYS B. Sareni, Groupe GENESYS 1.

2 LABORATOIRE PLASMA ET CONVERSION D ENERGIE Plus forte concentration de recherche au niveau national dans le domaine de l énergie et des plasmas (300 chercheurs, 170 permanents) Conduit des recherches dans le domaine de l énergie et des plasmas, couvrant un continuum d activités qui englobe production, transport, gestion, conversion et usage de l électricité. Etudes sur les plasmas créés par tout type de décharges Matériaux pour le génie (isolants, dis) Electronique de puissance, électromagnétisme, Machines, mécanismes et matériaux électro-actifs Conception et commande des composants, dispositifs et systèmes de conversion de l énergie, ainsi que leur sûreté de fonctionnement. 2.

3 Groupe de recherche en énergie et systémique Integrated design methodologies 19% 47% Architecture & energy management of autonomous and embedded systems New Technologies for Electrical energy production & storage 25% 09% Power sources for electrical discharges To define models, tools, methodologies for an integrated design approach of heterogeneous systems coupled in the field of electrical energy. To design architectures, to size them and manage energy within embedded and autonomous systems of electrical energy production and transformation. To contribute to the development of New Technologies (H2 storage) of Electrical Energy production and storage in the objective of their optimized integration within an energy system. To design power sources for electrical discharges. 3.

4 Contexte scientifique, positionnement Conception simultanée des systèmes d énergie intégrant l environnement Réseaux s embarqués Réseaux décentralisés Smart grids Analyse systémique, gestion d énergie Conception par optimisation multiobjectif Modélisation multiniveau, multiéchelle 4.

5 Gestion d énergie dans smart ZAE un smart grid à l échelle d une Zone d Activité Economique Auteur: Rémy Rigo-Mariani Equipe LAPLACE: X. Roboam, Groupe GENESYS S. Astier, Groupe GENESYS B. Sareni, Groupe GENESYS 5.

6 Evolution de la topologie du réseau 1.1. Développement des énergies renouvelables 1.2. Impact sur la gestion du réseau Z.A.E 2.1. Utilisation des moyens de stockage 2.2. SMART grids et gestion des ressources Modélisation du système et stratégies de gestion 3.1. Modélisation en flux de puissance 3.2. Suivi d un profil optimisé «la veille pour le lendemain» effectuées 4.1. Optimisation à J

7 Développement des énergies renouvelables Jusqu au début des années 90 un réseau vertical avec un sens de transit privilégié «du haut vers le bas» Centrales de production (Mix Energétique) Production - Transport - Distribution Photovoltaïque Eolien Augmentation de la production décentralisé à base d Enr suite à la dérégulation du marché et la nécessité de réduire les émissions de CO 2 Tarifs incitatifs pour le solaire jusqu à maintenant Réseau de transport Développement de l éolien offshore dans les années à venir Une multitude de nouveaux acteurs sur le marché de l électricité Réseaux de distribution Clients (bureaux, industrie, habitations) 7.

8 Impacts sur la gestion du réseau Avantages Diminution des émissions de CO 2 Centrales de production (Mix Energétique) Diminution des pertes dans les lignes Soulagement du réseau en heures de pointe Photovoltaïque Eolien Sans possibilité de stocker l énergie la gestion du réseau impose: Production = Consommation Réseau de transport Inconvénients Intermittence des sources d Enr Objectifs antagonistes des différents acteurs du marché Apparition de périodes de «surproduction critique» Réseaux de distribution Clients (bureaux, industrie, habitations) 8.

9 1. 2. Evolution de la topologie du réseau 1.1. Développement des énergies renouvelables 1.2. Impact sur la gestion du réseau Z.A.E 2.1. Utilisation des moyens de stockage 2.2. SMART grids et gestion des ressources 3. Modélisation du système et stratégies de gestion 3.1. Modélisation en flux de puissance 3.2. Suivi d un profil optimisé «la veille pour le lendemain» 4. effectuées 4.1. Optimisation à J Suivi de profil on-line 5. 9.

10 Progrès réalisés des stockages à petite et moyenne échelles: Technologie Volants d inertie Utilisation des moyens de stockage Constante de temps Quelques minutes à quelques heures Energie Dizaines de kwh Photovoltaïque Centrales de production (Mix Energétique) Stockage Eolien Electrochimique (batteries) Quelques minutes à quelques heures Quelques kwh à dizaines de MWh Batterie H ² /O ², H ² /air Air comprimé 1h à quelques semaines Quelques heures à quelques semaines Quelques MWh à 1Gwh Quelques GWh Réseau de transport Hydraulique gravitaire Quelques jours à quelques mois Dizaines de GWh Implantation à différents niveaux de tension du réseau Avantages Masquer l intermittence des sources d Enr Degré de liberté supplémentaire pour la gestion du réseau Réseaux de distribution Clients (bureaux, industrie, habitations) 10.

11 Smart Grids et gestion des ressources Agrégation de «micro-réseaux» (clusters) gérés mais devant garantir l équilibre consommation production: Information/Prévisions/ Corrections Photovoltaïque Centrales de production (Mix Energétique) Stockage Eolien Réseau de transport Conditions s de planification à définir Prévisions de consommation/production Politiques tarifaires claires et justes Réseaux de distribution Clients (bureaux, industrie, habitations) 11.

12 Le projet SMART ZAE SMART Z.A.E: un smart grid à l échelle d une zone d activité économique avec une production et un stockage mutualisé ou non entre plusieurs sites Réseau Considéré: Un site tertiaire puissance souscrite de 156kVA Production Photovoltaïque (175kWc) Stockage Inertiel (100kW / 100 kwh) Production éolienne (3 fois 5kW) Stockage Electrochimique (100kW / 100 kwh) envisagé par la suite Site + PV intégrés Eoliennes Stockage inertiel 12.

13 Le projet SMART ZAE SMART Z.A.E: un smart grid à l échelle d une zone d activité économique avec une production et un stockage mutualisé ou non entre plusieurs sites Réseau Considéré: Un site tertiaire Objectif puissance de l étude souscrite en cours: de «156kVA aspect gestion» Gérer Production au mieux Photovoltaïque les flux de puissances (175kWc) pour valoriser la SMART ZAE Tenir Stockage compte Inertiel des (100kW écarts entre / 100 prévisions kwh) et réalisés Production éolienne (3 fois 5kW) Tenir compte des politiques tarifaires évolutives Stockage Electrochimique (100kW / 100 kwh) envisagé par la suite Tenir compte d éventuelles contraintes réseau Site + PV intégrés Eoliennes Stockage inertiel 13.

14 1. 2. Evolution de la topologie du réseau 1.1. Développement des énergies renouvelables 1.2. Impact sur la gestion du réseau Z.A.E 2.1. Utilisation des moyens de stockage 2.2. SMART grids et gestion des ressources 3. Modélisation du système et stratégies de gestion 3.1. Modélisation en flux de puissance 3.2. Suivi d un profil optimisé «la veille pour le lendemain» 4. effectuées 4.1. Optimisation à J Suivi de profil on-line

15 Modélisation en flux de puissance Topologie considérée: P res x 1 P conso Compteur Consommation x 2 Charges x 3 P st x4 x5 Volant Inertie x 6 x 11 x7 x8 P PV PV Compteur Production x 10 x 9 Dégradation de la production PV Sommet Consommation Sommet Production Sommet Convertisseur Sommet «Nœud Fictif» Mise en équation automatique en représentant le réseau sous forme de graphes (Arcs Sommets): Consommation et Production connues 3 degrés de liberté nécessaires pour décrire et commander complètement le système 15.

16 Modèle Consommation / Production Pour les consommations, nous disposons de relevés sur site : Nous considérons la journée J-1 comme la prévision pour J Pour les «réalisés» (valeurs considérées réelles), nous ajoutons un bruit (10mn) Pour le solaire, nous disposons de relevés d ensoleillement Pour les prévisions, nous tenons compte de la position déterministe du soleil dans le ciel Ensoleillement incident sur les panneaux en fonction de hauteur ( ) 40 h : 21/06 2: 20/05 3: 20/04 4: 20/03 5: 20/02 6: 21/01 7: 21/ azimut( ) a Prise en compte de la température et de l indice de nébulosité Kt adapté 6. t 4. Avec l inclinaison i et de l orientation o G G i ref Kt sin cos i cosh cos( o 90) sin i G ref 1367 W / m² h Panneaux solaires et prise en compte de la MPPT des convertisseurs: Gi R NOCT PPV Gi, Ta NPV P P T j Tj R max T max j Ta Gi G 800 N G P P max T T PV R i max j R j : Nombre de module i : Ensoleillement de référence (1000W/m²) : Puissance max d un module (W) NOCT : Température de fonctionnement de référence ( C) a : Variation de la puissance en fonction de la température : Température de jonction du module : Température de jonction de référence (25 C)

17 P(kW) P(kW) 13 Juin 2012 Gestion d Energie dans SMART ZAE : Un Smart Grid à l échelle d une zone d activité économique Variables d entrée du problème Courbes Prévisionnelles et Réalisés Prod Prévue Prod Réelle NB: Modèle géophysique de solaire Conso Prévue 0 Conso Réelle Temps (h) Hypothèses de Coût Pour la consommation, tarification Heure Pleines / Heures Creuses 0.08 /kwh de 22h à 6h et 0.13 /kwh de 6h à 22h Temps (h) Pour la production, tarification arbitraire (pour ne pas trop favoriser la revente plus de tarifs incitatifs en 2020) Ex: 0.10 /kwh pour toute la journée Hypothèses de Contraintes Réseau Ne pas avoir un comportement consommateur pendant les heures de pointe (de 19h à 21h) 17.

18 s de gestion Suivi de profil optimisé «la veille pour le lendemain»: Valorisation possible de la SMART ZAE par les services système : lissage, écrêtage de puissance, effacement, réglage de fréquence/tension Prévisions de consommation et production Tarifs d achat et de revente Limites sur la puissance réseau À J-1 Optimisation off-line des consignes sur la journée suivante pour minimiser le coût Coût optimal Consignes optimales pour les 3 degrés de liberté Profil optimal pour la puissance réseau Consignes réadaptées Profil réseau final Coût final Délestages éventuels Tolérance de largeur ±ΔP A chaque pas de calcul en temps réel Optimisation on-line pour réadapter les consignes si besoin et suivre le profil optimal Réalisés de consommation et production Estimation de l état de charge 18.

19 s de gestion Optimisation OFF-LINE pour minimiser le coût par trois méthodes différentes: Programmation Dynamique, Algorithme Génétique, et Région de Confiance en respectant les contraintes réseau P res x 1 P conso C p x 3 x 2 P st x4 x5 Charges Volant Inertie Contraintes sur t=0..24h: Est ( 0h) Est (24h) 50kWh E st _ min Est ( t) Est _ max C s x 11 x 6 x 10 x7 x8 P PV x 9 PV Dégradation de la production PV x ( t) 0 et x ( t) 0 P 1 10 res _ min Pres( t) Pres _ max Paramètres d optimisation : les consignes sur l ensemble de la journée X x, x x paramètres pour un échantillonnage de 1h 5 6, Fonction Objectif : le coût de la journée 9 24h t F( X ) C p( t) x1 ( t) Cs( t) x11( t) 3600 t 0 Sorties de la fonction: les consignes optimales X x, x, x9 le profil réseau optimal * P et le profil de charge optimal (stockage) res * * 5 * 6 * * E st 19.

20 s de gestion Sans politique tarifaire clairement définie, nous mettons en place des critères spécifiques pour juger les solutions sur l ensemble de la mission: Profil sans réadaptation des consignes Puissance (kw) R P res * Profil issu de l optimisation ON-LINE Temps P Ecart Type: Excursion moyenne du profil final par rapport à la bande Ecart Max : Ecart maximal du profil par rapport à la bande Dep: Nombre de dépassement de la bandes EDep: Energie cumulée dans les dépassements Dep: Temps cumulé des dépassements * P res Profil optimal issu de l optimisation OFF-LINE 20.

21 13 Juin 2012 Projet SMART ZAE : Un Smart Grid à l échelle d une zone d activité économique Evolution de la topologie du réseau 1.1. Développement des énergies renouvelables 1.2. Impact sur la gestion du réseau Z.A.E 2.1. Utilisation des moyens de stockage 2.2. SMART grids et gestion des ressources 3. Modélisation du système et stratégies de gestion 3.1. Modélisation en flux de puissance 3.2. Suivi d un profil optimisé «la veille pour le lendemain» 4. effectuées 4.1. Optimisation à J Suivi de profil on-line

22 13 Juin 2012 Projet SMART ZAE : Un Smart Grid à l échelle d une zone d activité économique Optimisation à J-1 NB: tous les coûts s entendent sur 24H Sans gestion de la SMART ZAE (sans stockage mais avec du solaire) Coût d achat de l énergie = 72.6 Gain de revente de l énergie = 65.4 Impossibilité de respecter les contraintes réseau (pénalités éventuelles) Coût net total: pénalités Résultats issus de l optimisation OFF-LINE Coût d achat de l énergie = 22.9 Gain de revente de l énergie = 25.7 Contraintes Réseau respectées (indemnités éventuelles non comptées) Gain net total: indemnités pour respect des contraintes Interprétation des résultats On ne tient pas compte des coûts de fonctionnement / investissement Les plus gros gains sont à attendre pour les indemnités (services système) 22.

23 E(kWh) P(kW) P(kW) P(kW) 13 Juin 2012 Projet SMART ZAE : Un Smart Grid à l échelle d une zone d activité économique x1 avec gestion x1 sans gestion Optimisation à J-1 (x1: compteur consommation) Recharge du stockage quand tarif faible Pres avec gestion Pres sans gestion Respect des contraintes réseau Temps(h) E st Pas de consommation si tarif élevé Temps() x10 PV vers compteur revente x7 vers stockage ou charge x9 dégradation de la production PV Autoconsommation et Recharge privilégiées Temps(h) Temps(h) 23.

24 CONCLUSIONS: Raisonnement transposable à des réseaux plus complexes Des procédures adaptatives et efficaces mises en place en off-line Importance de la pertinence des prévisions Vers un affinage des hypothèses de coût Intégrer des nouvelles politiques tarifaires aux procédures off-line Exprimer la rémunération de l ensemble des services système Vers des problématiques de dimensionnement et de conception systémique Optimiser un site en fonction de sa consommation et de son gisement solaire et/ou éolien Prendre en compte la saisonnalité des profils Générer une trajectoire optimale sur une plus longue durée (calcul d amortissement) Vers des systèmes multistockages Intégrer des stockages de nature différente sur un même site Identifier les spécificités de chacun Dimensionner / Gérer l ensemble de manière optimale 24.

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