Simurex 2015 Projet Resilient Op7misa7on des flux énergé7ques au niveau du quar7er

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Transcription:

Simurex 2015 Projet Resilient Op7misa7on des flux énergé7ques au niveau du quar7er Peter RIEDERER (CSTB), Jesus- Javier GIL QUIJANO (CEA) 30/10/2015 PorFccio, France 1

RESILIENT Objectif : Gestion optimale et en temps-réel de l énergie à l échelle d un réseau en combinant les concepts de microgrid et de hub énergétique. Gestion de différents flux d énergie Electricité et chaleur Système robuste aux perturbations internes et externes Optimisation énergétique multicritère Maximiser la production locale Respecter le confort Réduction de l impact CO2 Réduction des coûts Deux parties principales de développement: - Simulateur de quartier (DIMOSIM) - Système d optimisation (MAS) 2

Par7e 1: Simula7on RESILIENT project 3

SIMULATION DE QUARTIER - DIMOSIM Objec7f : Simula7on dynamique physique avec un niveau de détail «adapté» Possibilité de grands quar7ers (objec7f 10-20000 bâ7ments) Connaissance plus ou moins détaillée des bâ7ments et systèmes Prise en compte des phénomènes urbains importants Approche RESILIENT: Modélisa7on et simula7on au niveau du bâ7ment Enveloppe (modèles R- C : consomma7on: R7C3 ges7on: R8C7) Systèmes énergé7ques (chauffage, refroidissement, ECS, ven7la7on) Ges7on/régula7on (pas de temps de la seconde jusqu à l heure) Modélisa7on et simula7on au niveau du quar7er Masques solaires entre bâ7ments, terrain etc., Bâ7ments mitoyens Quar7ers avec ou sans réseaux (thermiques, électriques, etc.) Calcul en pression et température des réseaux hydrauliques (équilibrage) Produc7on centralisée avec ges7on/régula7on Produc7on, stockage et distribu7on thermiques et électriques 4

LES MODULES POUR LA SIMULATION DE QUARTIER 4 Modules clés u:lisés Maquette Numérique Urbaine - EveCity Qiriel Maque&e numérique (citygml+ades) Généra:on des caractéris:ques des bâ:ments et des équipements en fonc:on de la disponibilité Généra:on des profils de consomma:on électrique, apports internes, consomma:ons d eau Simulateur de quar:er Bâ:ments, réseaux et systèmes centralisés et locaux Croniq 5

QUELQUES EXEMPLES DE DIMOSIM Shading considered - Building n 12 Shading not considered - Building n 12 Pattern du groupe Age dans le groupe 10%<2% 5 1400 0.9 Hour of the day [-] Hour of the day [-] 1 0.8 10 0.7 1200 15 0.6 20 0.5 1000 Sommeil Soin Lavage Cuisine Multimédia Autres PHL 5 10 28% 13% 17% 29% 15 CSP du groupe << 5% 1 9% 20 16% 6% 0.3 0.2 Hour of the day [-] 0.1 5 100 200 300 800 Day of the year [-] Diff. with-without : 10.8 % 20 Habitants dans logements du groupe 2% 4% 19% 400 10% 15 20 40 13% 200 52% Type de logement du groupe < 14% 0 00:00 54% 60 18% 1 hab 2 hab 3 hab 4 hab 5 hab plus de 5 hab Pavillon/ferme 68% 24% Appt (+ 10 log) Hab précaire Autre 40 15% 20 Voisinage dans le groupe < 6% 6% 24% 12% 100 200 Maison de 300 ville 6% Appt (2 log) Day of the year [-] 06:00 Appt (3-9 log) 52% 2% 5% 6 60 80 Enfants dans logements du groupe < 5% 1 0-200 53% Type de jour du groupe 5% 7% 80 600 0 10 100 200 300 Day of the year [-] Sun position and solar masks Sun and mask heights Puissance (W) 0.4 100 120 24% 5 22% -100 0 100 Orientation (0=south)5% Dispersé Lotissement Immeuble en 12:00 ville Immeuble en cité (H) Heure 34% Mixte 27% 45% << 4% 100 logements Agriculteur 1000 logements Artisan Lieu de travail du groupe 2% Cadre Prof lib Employé Ouvrier Autre Inactif NR 25% <2% 69% Météo du groupe Journée travail 8% 4% Journée semi-travaillée 24% Jour repos férie (NT) 15% Jour repos férié(t) Congé maladie Congé 26% 23% Autre 0 act 1 act 2 act 3 act 4 act Type de ménage du groupe 3% 19% 25% 6% PS FP CSE CE MC Revenu des ménages du groupe 8% 5% 14% 3 < 40 m 200 40-70 m 70-100 m 18:00 100-150 m 150 m NR 13% 29% 47% Surface des logements du groupe 14%< 19% NR 38% Salarié actocc Agriculteur actocc Indépend actocc Etudiant Chomeur Retraité Autre Domicile Mix dom/ext Extérieur Client Transporteur Autre Refus Trés beau Beau Couvert Mauvais temps trés mauvais NR NR 140 Actifs dans logements du groupe < 3% 0 enf 1 enf 2 enf 3 enf 4 enf plus de 4 enf Activités du groupe 12% 10-20 ans 20-30 ans 30-40 ans 1 logement 40-50 ans 5 logements 50-60 ans 10 logements 60-70 ans 70-80 ans 50 logements < 1000 eur 1000-2000 eur 2000-3000 eur 3000-4000 eur > 4000 eur NR Groupe 3 00:00 Eléments : 455 6

ÉVALUATION DES PERFORMANCES DIFFÉRENTES LIMITES DE SYSTÈME Défini7on des bilans/rendements au niveau de : Composant (eg. CHP) BâFment DistribuFon ProducFon centralisée η global = E out Ein + E aux connection Pour chaque mode: chauffage, refroidissement, ECS Eel Global intrinsic T CHP Efuel Qheat T Eel η global = E in pump m Eel Quseful + E useful E out = + E aux connection E fuel + E elec process + Qauxheat in + E aux connection RESILIENT project 7 7

Exemples de résultats de calculs Indicateurs de performances énergé7ques, environnementales et économiques RESILIENT project 8

Schémas de résolu:on et temps de calcul 1000 bâfments sans calcul en pression: 50s RESILIENT project 9

Par7e 2: Op7misa7on RESILIENT project 10

Ges:on de systèmes énergé:ques Sa7sfaire la demande et garan7r l équilibre du réseau Actif : Energie + Information Management System Gestion dynamique de la demande Gestion de la production distribuée Compromis entre la demande et les ressources : Acteurs autonomes (objectifs individuels éventuellement contradictoires) Hitachi Objectifs du système RESILIENT project 11

Démarche RESILIENT: Système Mul:- Agent RESILIENT project 12

Système Mul:- Agent - Fonc:onnement SMA AGENT Energétique AGENT Energétique Protocoles de coordination Protocoles de coordination Protocoles de coordination Contrôleur / algorithme d optimisation classique Objectifs et contraintes locales Modèle de comportement (physique, économique, technique) Contrôleur / algorithme d optimisation classique Objectifs et contraintes locales Modèle de comportement (physique, économique, technique) Contrôleur / algorithme d optimisation classique Objectifs et contraintes locales Modèle de comportement (physique, économique, technique) Consignes.. Collecte Consignes Optimisation individuelle AGENT Energétique Optimisation individuelle Optimisation individuelle Optimisation collective (objectifs + contraintes globales) Communications Communications.. Collecte Consignes.. Collecte H2.... Electrolyse BT* O2.. 13

Architecture pour l op:misa:on collec:ve Critères Distribuée Hiérarchique Centralisée Volume de communications Passage à l échelle Robustesse Flexibilité ConSidentialité RESILIENT project 14

MAS : En pra:que dans RESILIENT Légende Storage Interface Energy flow VPP Distribution Network node Boundaries of Resilient Distribution CHP Public networks Other producers Storage RESILIENT project 15

MERCI Contact simula7on: Contact op7misa7on: RESILIENT project Peter Riederer (CSTB) peter.riederer@cstb.fr Jesus- Javier GIL QUIJANO (CEA) Jesus- Javier.GILQUIJANO@cea.fr 16