Modélisation de la consommation électrique d'un quartier et effet de différentes stratégies Smart Grids Cas du Quartier des Facultés à Aix-en-Provence CEREMA Dter Méditerranée Jeudi 20 novembre 2014 Maître d'ouvrage d'étude : DREAL PACA Nicolas CABASSUD
SOMMAIRE Phase 1 : Définition du périmètre d'étude Phase 2 : Modèle simplifié de consommation électrique Phase 3 : construction des scénarios smart grids et modélisation de l'impact Phase 4 : Analyse des scénarios smart grids 2
Objectifs de l'étude Évaluez l'influence des technologies Smart Grids dans un quartier avec une demande électrique déjà existante Avoir un ordre de grandeur de l'influence Smart grids Identifiez les différentes stratégies Smart grids 3
Identification des stratégies Smart Grids Situation de référence : 4
Identification des stratégies Smart Grids Situation à terme : 5
SOMMAIRE Les stratégies Smart grids Le Quartier étudié Modèle simplifié de consommation électrique Construction des scénarios d'évolution 6
Exploration des potentialités des smart grids à l'échelle d'un campus universitaire Aire d'étude : 7
Aire d'étude N IRIS Libellé de l'iris Population en 2008 Part dans la Sélection IRIS Part / Aix-en-Provence (142 743 hab) 130010204 Couronne Sud 2 558 22,3% 1,8% 130010301 Fenouillères 3 156 27,5% 2,2% 130010302 Facultés 4 214 36,7% 2,9% 130010303 Saint Jérôme 1 549 13,5% 1,1% 11 477 100% 8,0% TOTAL 8
SOMMAIRE Phase 1 : Définition du périmètre d'étude Phase 2 : Modèle simplifié de consommation électrique Phase 3 : construction des scénarios smart grids et modélisation de l'impact Phase 4 : Analyse des scénarios smart grids 9
Modèle simplifié de consommation on désigne par consommation électrique «élémentaire», une consommation qui résulte d'un croisement : Type d'usagers + éléments patrimoines X Fonction électrique = Consommation électrique élémentaire Calcul de consommations horaires sur plage de 72 heures (vendredi-samedi-dimanche): Calcul de consommations au 15 janvier 10
Modèle simplifié de consommation / Usagers Typologie d'activités croissée avec le type de gestionnaire : Usagers régroupés Résidants étudiants Résidants (hors étudiants) Agents administratifs Etudiants, enseignants, chercheurs Elèves, enseignants des écoles, collèges, lycées et autres organismes de formation Usagers, praticiens et employés des service de santé et d'action sociale Clients et personnels des commerces de détail Usagers, employés du service de restauration collective étudiante Clients et personnels des établissements de restauration (hors restauration collective étudiante) Clients et personnels des établissements hoteliers Usagers et employés des équipements culturels et sportifs Clients et personnels des établissements de services autres Employés des établissements industriels Usagers du réseau de voierie et de l'espace public 14 classes 11
Modèle simplifié de consommation/fonctions électriques C01 Chauffage 16 fonctions électriques : C02 Climatisation C03 Eau chaude sanitaire C04 Éclairage général C05 Lave linge - Sèche linge C06 Lave vaisselle C07 Informatique vidéo - audio C08 Cuisson C09 Froid alimentaire C10 Ventilation et auxiliaires thermiques C11 Déplacements internes C12 Éclairage de mise en valeur de bâtiment C13 Éclairage public C14 Assainissement et divers usages collectifs C15 Véhicule électrique C16 Procédé industriel de transformation 12
Modèle simplifié de consommation / Calculs de profils Appel de puissance par Catégories d'usagers (vendredi à dimanche) 12000 Usagers de la future flotte de véhicule électrique Clients et personnels des établissements de services autres Clients et personnels des commerces de détail 10000 Usagers, praticiens et employés des service de santé et d'action sociale Puissance en kw Usagers du réseau de voierie et de l'espace public 8000 Employés des établissements industriels Usagers et employés des équipements culturels et sportifs Clients et personnels des établissements de restauration (hors restauration collective étudiante) 6000 Elèves, enseignants des écoles, collèges, lycées et autres organismes de formation Clients et personnels des établissements hoteliers 4000 Usagers, employés du service de restauration collective étudiante Agents administratifs Etudiants, enseignants, chercheurs universitaires 2000 Résidants étudiants Résidants (hors étudiants) 70h 67h 64h 61h 58h 55h 52h 49h 46h 43h 40h 37h 34h 31h 28h 25h 22h 19h 16h 13h 10h 7h 4h 1h 0 Heures 13
Modèle simplifié de consommation / Calculs de profils Appel de puissance par Fonctions électriques (vendredi à dimanche) 12000 10000 C13 - Eclairage public C04 - Éclairage général C07 - Informatique -video-audio (*) C08 - Cuisson C06 - Lave vaisselle 6000 C05 - Lave linge / Sèche linge C03 - Eau chaude sanitaire C01 - Chauffage C10 - Ventilation et auxiliaires thermiques 4000 C09 - Froid alimentaire C16 - Procédé industriel de transformation 70h 67h 64h 61h 58h 55h 52h 49h 46h 43h 40h 37h 34h 31h 28h 25h 22h 19h 16h 13h 7h 4h 0 10h 2000 1h Puissance en kw C02 - Climatisation 8000 Heures 14
SOMMAIRE Phase 1 : Définition du périmètre d'étude Phase 2 : Modèle simplifié de consommation électrique Phase 3 : construction des scénarios smart grids et modélisation de l'impact Phase 4 : Analyse des scénarios smart grids 15
Construction de scénarios «Smart Grids» T1 Stratégie1.1 NTIC Instructions livrées aux résidents pour limiter les consommations intérieures pendant 2 heures de pointe du matin et 2 heures de pointe de la soirée T2 Stratégie 2.1 Régulation des équipements sans diminution du niveau de service Pilotage du chauffage électrique par un opérateur du réseau Programmation des machines à laver et lave vaisselle aux périodes creuses Stratégie 2.2 Régulation des équipements avec diminution du niveau de service Régulation de l'éclairage public 16
Construction de scénarios «Smart Grids» T3 Stratégie 3.1 Stockage et restitution d'énergie électrique Stratégie 3.2 Production locale d'énergie électrique Stratégie 3.3 Substitution temporaire d'énergie Profil fonctions électriques Puissance moyenne (kw) 500 Charge suite décharge P01 : photovoltaïque P02 : production constante CP : stockage électrique réseau 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71-500 -1000-1500 Décharge pendant pointes Production par ciel clair heure (VSD) 17
Calculs des scénarios «Smart Grids» Courbes d'appel de puissance après application des stratégies «Smart Grids «Profils du quartier des différentes sytratégie Appel de puissance 11500 9500 kw 7500 5500 3500 1500 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 Heures base Stratégie 1.1 Stratégie 2.1 Stratégie P1 (PV) Stratégie P2 (cogé) Stratégie PC (stockage) Stratégie 2.2 Les effets induits par chaque stratégie sont complexes à lire sous cette forme. Sur la pointe les écarts atteints sont souvent de quelques pour cents. Pour plus de lisibilité, les résultats détaillés seront présentés sous forme d'écart par rapport à la base. 18
Calculs des scénarios «Smart Grids» Stratégie1.1 Conseils, alertes T1 Stratégie 1.1 Gain Appel de puissance 500 300 100 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 kw -100 00:00-300 -500-700 -900-1 100 19
Calculs des scénarios «Smart Grids» Stratégie 2.1 Régulation des équipements sans diminution du niveau de service T2 Stratégie 2.1 Gain Appel de puissance 500 300 100 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 kw -100 00:00-300 -500-700 -900-1 100 20
Calculs des scénarios «Smart Grids» Stratégie 2.2 Régulation des équipements avec diminution du niveau de service T2 Stratégie 2.2 Gain Appel de puissance 100 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00-10000:00 kw -300-500 -700-900 -1 100 le gain observé ici est du en quasi totalité à la mesure sur l'éclairage public (mesure 2.2.a) 21
Calculs des scénarios «Smart Grids» Stratégie 3.1 Stockage et restitution d'énergie électrique T3 Stratégie PC (Stockage) Gain Appel de puissance 500 300 100 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 kw -10000:00-300 -500-700 -900-1 100 22
Calculs des scénarios «Smart Grids» Stratégie 3.2 Production locale d'énergie électrique T3 Stratégie PV Gain Appel de puissance 100 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00-10000:00 kw -300-500 -700-900 -1 100 23
Calculs des scénarios «Smart Grids» Stratégie 3.2 Production locale d'énergie électrique T3 Stratégie Cogénération Gain Appel de puissance 100 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 02:00 06:00 10:00 14:00 18:00 22:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00-10000:00 kw -300-500 -700-900 -1 100 24
SOMMAIRE Phase 1 : Définition du périmètre d'étude Phase 2 : Modèle simplifié de consommation électrique Phase 3 : construction des scénarios smart grids et modélisation de l'impact Phase 4 : Analyse des scénarios smart grids 25
Principaux critères d'analyses retenus n 1 : Aptitude à effacer les pointes de consommation n 2 : Capacité à réduire les émissions de carbone n 3 : Capacité à couvrir de nouveaux besoins électriques (véhicule électrique) 26
Critère n 1 : Aptitudes à effacer les pointes de consommation Critère POINTE Evaluation des stratégies MWh/semaine 0-2 000 Stratégie 1.1-4 000 Stratégie 2.1 Stratégie 2.2-6 000 Stratégie P1 (PV) Stratégie P2 (cogé.) -8 000 Stratégie PC (stockage) -10 000-12 000 La stratégie 1.1 est d'autant plus efficace qu'elle se concentre sur l'action à la pointe et que son champs d'action est vaste. En comparaison de la stratégie 1.1, l'effet des stratégies 2.1 et 2.2 est limité par le frein de l'investissement et par le statut d'occupation des logements La stratégie «co-géneration» apparaît comme la plus efficace pour effacer les pointes mais est à considérée à part (pas de modulation en journée, dimensionnement dicté par la demande de chaleur) 27
Critère n 2 : Capacité à réduire la contrepartie carbone à l'énergie électrique consommée Critère CO2 4 000 Evaluation des stratégies 3 000 kg/semaine 2 000 1 000 0 Stratégie 1.1 Stratégie 2.1 Stratégie 2.2 Stratégie P1 (PV) Stratégie P2 (cogé.) Stratégie PC (stockage) -1 000-2 000-3 000 La stratégie PV génère la plus faible contrepartie carbone Le recours à la stratégie co-génération engendre une contrepartie carbone plus importante qu'en base. Ce qui est cohérent compte tenu de la part de nucléaire prise en compte dans le mix énergétique des stratégie 1 et 2. 28
Critère n 3 : Capacité à couvrir de nouveaux besoins électriques Critère Véhicule Electrique Evaluation des stratégies 15 000 MWh/semaine 10 000 5 000 0 Stratégie 1.1 Stratégie 2.1 Stratégie 2.2 Stratégie P1 (PV) Stratégie P2 (cogé.) Stratégie PC (stockage) -5 000-10 000-15 000 Les stratégies 2.1 et 2.2 apparaissent faiblement impactantes sur la capacité d'accueil voire négatives du fait du report des consommations aux heures sensibles pour la recharge des véhicules La stratégie de co-génération favorise davantage le véhicule électrique que la stratégie PV notamment La stratégie 3.1 de stockage apparaît ici se faire au détriment du potentiel d'accueil d'un nouvel usage VLE, dans la mesure où on considère ici uniquement la puissance appelée au réseau par le VLE. En réalité le VLE est en soi une solution de stockage et donc une modalité possible pour mettre en œuvre la stratégie 3.1 de stockage. 29
Conclusion La réponse Smart Grids : Les startégies type NTIC apparaissent plus efficaces que les autres La stratégie co-génération est percue comme une alternative aux technologie smart Grids Bénéfice relatif en métropole compte tenu des efforts et de l'investissement que cela représente Les perspectives : Caler le modèle avec des données réelles (données ERDF) Tester le comportement des utilisateurs : étude prévue 2015 sur la facultés de Luminy 30
Discussion et echanges Merci pour votre attention Nicolas.cabassud@cerema.fr Centre d'edudes et d'expertise sur les Risques, l'environnement, la Mobilité et l'aménagement Direction territoriale Méditerranée - DREC / Service Bâtiment Construction Durable - Pôle d'activités / CS 70499 13593 Aix-en-Provence cedex 3 31