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RÉSUMÉ
Plusieurs études montrent que les réseaux énergétiques pourraient avantageusement changer leur organisation aujourd’hui fortement centralisée et se structurer autour de l’installation de nombreux microréseaux. Des questions autour de la conception optimale de ces derniers émergent alors naturellement. Le laboratoire PIMENT de l’université de La Réunion a créé un outil logiciel d’aide à la conception de microréseaux, permettant de dimensionner de manière optimale tous les éléments clés en fonction d’objectifs de performance spécifiques. Cet algorithme d’optimisation appartient à la famille des algorithmes génétiques. Les résultats issus d’une étude de cas sont présentés en détail.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Josselin LE GAL LA SALLE : Ingénieur de recherche - Laboratoire PIMENT, université de La Réunion, La Réunion, France
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Mathieu DAVID : Maître de conférences - Laboratoire PIMENT, université de La Réunion, La Réunion, France
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Philippe LAURET : Professeur des universités - Laboratoire PIMENT, université de La Réunion, La Réunion, France
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Jean CASTAING-LASVIGNOTTES : Maître de conférences - Laboratoire PIMENT, université de La Réunion, La Réunion, France
INTRODUCTION
Les réseaux électriques s’appuient encore aujourd’hui sur une architecture largement centralisée, dans laquelle les flux énergétiques sont dirigés des pôles de production vers les pôles de consommation. De nombreux travaux de recherches appellent pourtant à un changement d’organisation : des réseaux décentralisés, constitués d’une multitude de communautés énergétiques interconnectées faciliteraient notamment la gestion locale de l’énergie et l’intégration des énergies renouvelables. Dans ce paradigme, chaque microréseau a pour responsabilité de gérer localement sa production et sa consommation énergétique, et doit ainsi statuer sur les moyens de production idéaux et les actions de maîtrise de l’énergie à intégrer, les moyens de flexibilité à mettre en œuvre et les stratégies de gestion à adopter.
Cet article présente ERMESS, un outil algorithmique d’optimisation et d’aide à la décision pour la conception des microréseaux. Il permet de dimensionner au mieux les systèmes énergétiques d’un microréseau en fonction d’objectifs spécifiques. Il propose notamment à l’utilisateur des choix optimaux en ce qui concerne les technologies de production à utiliser, la ou les technologies de stockage d’énergie à installer et leur dimensionnement associé, les stratégies de gestion de l’énergie et les stratégies de pilotage de la demande.
Cet article expose en détail la méthodologie algorithmique utilisée pour ERMESS. Il présente aussi les conditions d’utilisation, les hypothèses et les informations qui peuvent en être retirées par l’utilisateur. Enfin, l’utilisation d’ERMESS sur un cas d’étude spécifique est décrite en détail : il s’agit du dimensionnement des composants d’un microréseau sur le campus universitaire de Terre-Sainte, sur l’île de La Réunion.
Points clés
Domaine : Gestion des systèmes énergétiques
Degré de diffusion de la technologie : Croissance
Technologies impliquées : Stockage d’énergie électrique, stockage d’énergie thermique, intelligence artificielle
Domaines d’application : Gestion des systèmes énergétiques
Principaux acteurs français :
Centres de compétence : laboratoire PIMENT
Autres acteurs dans le monde : DTU (Technical University of Denmark), Fraunhofer ISE
Contact : [email protected]
MOTS-CLÉS
Autosuffisance énergétique Microréseau Dimensionnement de systèmes énergétiques algorithme stochastique
DOI (Digital Object Identifier)
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3. ERMESS : un outil d’aide à la conception de microréseaux
Le projet de recherche TwInSolar est porté par le laboratoire PIMENT de l’université de La Réunion. Au sein de ce projet, un volet spécifique porte sur la conception optimale des microréseaux, et un outil algorithmique nommé ERMESS (EvolutionnaRy Microgrid Energy Systems Sizing) est le fruit de ce travail de recherche.
ERMESS a pour finalité de fournir une aide à la décision aux concepteurs de microréseaux concernant le choix de l’architecture du système énergétique, le dimensionnement de ses composants et la stratégie de gestion. Il prend en compte les systèmes énergétiques déjà présents, les caractéristiques techniques et économiques des équipements qui peuvent être ajoutés, mais aussi les objectifs de l’utilisateur du microréseau en termes d’autosuffisance, d’autonomie, d’impact environnemental, de rentabilité économique, et propose une recommandation personnalisée.
3.1 ERMESS : un algorithme dédié à la conception et à la gestion des microréseaux
ERMESS est un algorithme d’optimisation évolutionniste sous contraintes, conçu pour fournir des recommandations sur les outils de flexibilité d’un microréseau (dimensionnement et stratégie de gestion), en cherchant à atteindre un objectif double :
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optimiser des critères de performance définis par l’utilisateur (valeur actuelle nette, coût actualisé de l’énergie, impact environnemental, etc.) ;
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assurer éventuellement une autonomie minimale (autoconsommation ou autosuffisance) spécifiée par l’utilisateur.
Il étudie les composants déjà présents sur le site du microréseau, les équipements énergétiques pouvant être ajoutés et différentes stratégies de pilotage afin de déterminer la meilleure combinaison et la meilleure architecture globale du système qui permet de répondre le plus efficacement possible aux objectifs spécifiés par l’utilisateur.
Pour le cas de l’étude de la conception d’un microréseau isolé, la contrainte d’autosuffisance requise doit être de 100 %.
La figure 3 propose une description schématique des variables qui sont considérées par ERMESS comme des contraintes non modifiables...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - VERNAY (A.-L.), SEBI (C.), ARROYO (F.) - Energy community business models and their impact on the energy transition : lessons learnt from France. - Energy Policy, vol. 175, p. 113473 (2023).
-
(2) - BAROCHE (T.), MORET (F.), PINSON (P.) - Prosumer markets : a unified formulation. - Dans 2019 IEEE Milan PowerTech, Milan, Italy (2019).
-
(3) - MORET (F.), BAROCHE (T.), SORIN (E.), PINSON (P.) - Negotiation algorithms for peer-to-peer electricity markets : computational properties. - Dans 2018 Power Systems Computation Conference (PSCC), Dublin, Ireland (2018).
-
(4) - UDDIN (M.), MO (H.), DONG (D.), ELSAWAH (S.), ZHU (J.), GUERRERO (J.) - Microgrids : a review, outstanding issues and future trends. - Energy Strategy Reviews, vol. 49, p. 101127 (2023).
-
(5) - AKINDEJI (K.T.), TIAKO (R.), DAVIDSON (I.) - Optimization of university campus microgrid for cost reduction : a case study. - Advanced Engineering Forum, p. 77-96 (2022).
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Cadre général de développement des minigrids.
ANNEXES
1.1 Laboratoires – Bureaux d'études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)
Projet TwInSolar :
Laboratoire PIMENT :
https://piment.univ-reunion.fr/qui-sommes-nous-1-1
Fraunhofer ISE :
https://www.ise.fraunhofer.de/
Université technique du Danemark :
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