ingénierie durable - rapport final - smart grid - v0.9

Ingénierie Durable – Réseau Smart Grid à échelle nationale

INGÉNIERIE DURABLE~ Rapport final ~

Solutions de stockages sur un réseau Smart grid

à l’échelle nationale

Étudiants

Martin CHARLELucile DENET

Enseignants

M. É. LAROCHEM. J. GANGLOFF

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Édité le 15/05/2015


Table des matières

Table des matières......................................................................................................................................... 2

Problématique................................................................................................................................................. 3

Partie I – La production d’électricité en France...................................................................................4

1. Cadre de l’étude......................................................................................................................................................4

2. La production nucléaire......................................................................................................................................4

2. La production éolienne et photovoltaique.................................................................................................6

3. Observation des fluctuations sur une journée..........................................................................................7

Partie II - Les différentes moyen de stockage.......................................................................................7

1. Les différents moyens de stockage................................................................................................................8

Partie III - La modélisation.......................................................................................................................... 9

1. Le modèle général.................................................................................................................................................9

2. Conception d’un premier modèle simple sans solution de stockage..............................................9

3. Paramétrage du second modèle présentant une solution de stockage énergétique.............10

Partie IV - Exploitations des résultats du second modèle..............................................................12

1. Détermination des périodes de surproduction et de sous-production.......................................12

2. Visualisation de la puissance des énergies fossiles nécessaire......................................................13

3. Visualisation de la production de C02.......................................................................................................13

Partie V - Autres modélisation.................................................................................................................14

Interaction entre deux réseaux de distribution..............................................................................................14

Partie VI - Extension du sujet : intérêt du stockage dans le réseaux smart grid....................16

1. L’ensemble des technologies d’un smart grid........................................................................................16

2. Quelques projets d’interconnexion et de stockages d’énergie........................................................17

Conclusion...................................................................................................................................................... 18

Bibliographie et données.......................................................................................................................... 19

Tables des figures........................................................................................................................................ 20

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Problématique

Depuis la commercialisation de l’électricité à grande échelle, il y a 100 ans, le modèle de distribution et de consommation de l’énergie électrique a peu évolué. Des centrales thermiques, nucléaires ou hydroélectriques produisent une énergie électrique qui est directement apportée aux consommateurs, les particuliers et les usines. Le transport de cette énergie se fait le long de lignes électriques de manière unidirectionnelle.

La consommation, impose au réseau la production nécessaire en temps réel, chaque kilowatt heure (unité d’énergie) produit par une centrale doit être consommé en même temps. Le rôle du gestionnaire du réseau est donc d’ajuster au mieux la production à la demande, afin d’éviter une surproduction (engendrant des pertes économiques) ou une sous-production (conduisant à un phénomène de black-out du réseau, avec un écroulement de tension). L’opérateur doit donc prévoir la consommation (prévision J-1 et prévisions H-2 de RTE 1) mais aussi donner au réseau une réserve de puissance (ou réserve d’exploitation).

De même, pour faire face aux pics de consommation, le gestionnaire peut faire appel à des centrales thermiques à énergies fossiles (charbon, gaz, ou fioul), commandables en temps réel et répondant rapidement à la demande. Cependant, ces énergies fossiles sont fortement carbonées et la diminution de leur utilisation est fortement souhaitée dans le cadre d’une démarche de développement durable.

Dans les années 80, des premières initiatives de réseaux intelligents ont été développées, notamment auprès des industriels, avec des boitiers de communications permettant d’avertir automatiquement le gestionnaire du réseau d’un pic imminent de consommation.

Aujourd’hui, le développement des énergies renouvelables (essentiellement éoliennes et photovoltaïques) a multiplié les points de production. Ces sources d’énergies, non-commandables, car dépendantes des conditions naturelles, ont une production non-corrélée à la demande. De même qu’en France, l’énergie électrique provient essentiellement du secteur nucléaire et présente une production quasi-constante due à son fonctionnement2.

L’écart entre les pics de consommation et les pics de production illustre bien la nécessité de développer des solutions de stockages énergétiques afin de temporiser et corréler la production à la demande. Ainsi, le développement du stockage d’énergie sur un réseau smart grid répond essentiellement à deux objectifs, optimiser l’utilisation des énergies fossiles afin de limiter les émissions de CO2 et réduire les pertes dues à la non corrélation des pics de productions d’énergies renouvelables.

Comment, le stockage d’énergie à grande échelle permet-il d’optimiser la production électrique du réseau, en limitant l’appel aux centrales thermiques à flamme ?

1 RTE, Réseau et transport d’électricité, est une filiale d’ÉDF gestionnaire du réseau métropolitain HT et THT. 2 Il faut 3 jours pour démarrer de 0 à 100% une centrale nucléaire et 6 heures pour l’arrêter.

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Partie I – La production d’électricité en France

1. Cadre de l’étude

Dans le cadre de ce projet d’ingénierie durable, nous nous intéressons à la problématique smart grid étendue à l’ensemble du réseau métropolitain, sur le mois de Mars 2015. Les données disponibles sur le site de RTE sont échantillonnées toutes les 15 minutes.

On s’intéressera aux données de production non-commandables (production éolienne, photovoltaïque, hydroélectrique (hors STEPs) et nucléaire en MW), ainsi que les données de consommations des industriels et particuliers (puissance en MW).

2. La production nucléaire

La production d’énergie nucléaire a représenté 73,3% dans la production d’électricité française en 2014.

2.1. A l'échelle d'une année

45000

50000

55000

60000

65000

Figure 1 : Production nucléaire annuelle de l'année 2014

On observe que la production d’électricité nucléaire est quasi-constante sur l’année. En effet, elle présente des variations lentes correspondant essentiellement à la variation des besoins saisonniers. La production nucléaire n’est donc pas un paramètre commandable dans le cadre de notre problématique smart grid.

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Temps en semaines

Puissance en MégaWatt


2.2. La mise en corrélation avec la consommation et la température

Jan-14

Feb-14

Mar-14

Apr-14

May-14

Jun-14Jul-1

4

Aug-14

Sep-14

Oct-14

Nov-14

Dec-14

010 00020 00030 00040 00050 00060 000

0

5

10

15

20

25

ConsommationTempérature

Figure 2 : Variations de la consommation (en MW) et de la température extérieure moyenne (en °) au cours de en France au cours de l'année 2014

Figure 3 : Consommation électrique française, mise en avant de la part du chauffage électrique (source : lemoniteur.fr)

Sur une année, on remarque une variation saisonnale de la consommation essentiellement due au chauffage électrique des ménages. Nous avons cherché à corréler la consommation électrique à la température exterieure moyenne en France.

Nous avons donc réalisé une régression linéaire et nous avons obtenu les résultats suivants3 : PuissanceMW = -1808.T+74800

Ainsi, lors de nos modélisations, on privilégira l'optimisation et la gestion du réseau sur un mois et on pourra étendre ce modèle à l’année grâce à la modélisation de la puissance et température.

3 La moyenne des températures a été réalisée sur 5 grandes villes (Paris, Nice, Nantes, Lille et Strasbourg), engendrant une erreur (A titre de comparaison, Sia Parteners évalue ce coefficient à -2000 MW/°C). Le modèle de régression linéaire est valable sur une plage de -5°C à 20°C.

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Puissance en MégaWatt Température (en °)


1.1. A l'échelle d'un mois

Le graphique ci-dessous montre que la dynamique des variation de production n’est pas portée par la production nucléaire mais par les autres secteurs sur le mois de mars 2015. Il s’agit essentiellement d’une production éolienne, photovoltaïque hydroélectrique et thermique à flamme (fioul, gaz, et charbon).

1 41 81 1211612012412813213614014414815215616016416817210

100002000030000400005000060000700008000090000

NucléaireTotalTotal - nucléaire

Figure 4 : Production nucléaire du mois de mars 2015

2. La production éolienne et photovoltaique

1 35 69 1031371712052392733073413754094434775115455796136476817150

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

SolaireÉolien

20 mars 2015, Éclipse lunaire

Figure 5 : Production éolienne et photovoltaïque du mois de mars 2015

Sur la production mensuelle d’énergie photovoltaïque, on observe bien un pic journalier de consommation correspondant au zénith. La production d’énergie éolienne dépend, elle, davantage de la météorologie, des alternances anticycloniques et épisodes dépressionnaires. Ces deux sources d’énergie renouvelable ne sont pas commandables par le gestionnaire du réseau. C’est-à-dire que lorsqu’il y a des pics de consommation. on ne peut pas compter sur ces moyens de production en période de pointe. L’opérateur doit alors faire appel à une source d’énergie tierce : le thermique à flamme, qui a l’avantage de répondre rapidement aux besoins.

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Temps (en ¼ heures)

Épisode dépressionnaire

Temps en heures




Le mois de mars 2015 est un cas d’école. En effet, le 20 mars 2015 une éclipse solaire a réduit de 2490 à 945 MW la production d’énergie photovoltaïque, entrainant la nécessité de faire appel à une énergie tierce pendant 2 heures. De même on observe l’alternance d’épisodes dépressionnaires sur la métropole, modulant la production d’énergie éolienne.

3. Observation des fluctuations sur une journée

Sur une journée, on observe des variations importantes (+/- 30%) de la consommation électrique en France. Une première variation correspond à la montée en charge du matin (chauffage électrique, TV, éclairage…), une deuxième variation correspond au retour du travail en soirée.

00:0001:15

02:3003:45

05:0006:15

07:3008:45

10:0011:15

12:3013:45

15:0016:15

17:3018:45

20:0021:15

22:3023:45

45000

50000

55000

60000

65000

70000

75000

Figure 6 : Évolution de la consommation électrique (en MW) sur la journée du lundi 2 mars 2015.

Partie II - Les différentes moyen de stockage

Afin de répondre à l’équilibre offre/demande, ainsi qu’aux aléas climatiques, saisonniers et journaliers modulant la consommation et la production électrique, une solution de stockage de l’énergie permet de limiter le recours aux moyens de production flexibles de type thermique à flamme, à forte émission de CO2. En effet 1 MWh de thermique à flamme correspond à 540 kg de CO2 émis4.

4 Afin d’évaluer ce taux, nous avons pondéré chaque source d’énergie (fioul, gaz et charbon) leurs rejets spécifiques (respectivement 0,80 t/MWh, 0,36 t/MWh et 0,96 t/MWh).

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Montée en charge matinale

Pic de retour-soiréePuissance en MégaWatt

Figure 7 : Schéma du fonctionnement d’un STEP et d’un CAES (source : ENEA Consulting)


1. Les différents moyens de stockage

Stockage Mécanique(essentiellement du stockage à grande échelle)

• Le Système de Transfert d’Énergie par Pompage (STEP) est composée de deux réservoirs à deux altitudes différentes. L’énergie électrique est convertie (par pompage-turbinage) sous forme d’énergie potentielle (Rendement = 65%)• Les CAES (Compress Air Energy Storage) consistent à compresser de l’air dans des cavités géologiques hermétiques. L’énergie électrique est alors stockée sous forme d’énergie cinétique de pression. (Rendement < 50%, en cours de développement)

Stockage Électrochimique • Il s’agit essentiellement de batteries à circulation Red-Ox qui sont contenus dans des réservoirs séparés. La capacité énergétique est donc gérée indépendamment de la puissance de la batterie. (application quotidiennes : voiture, smartphones…) (Rendement = 85%)

Stockage Thermique Des solutions de stockage de froid (liquides cryogéniques) ou stockage chaud (sels fondus, billes à changement de phases) permettent de stocker l’énergie sous forme thermique (chaleur latente5 ou chaleur sensible6.)

Autre • La SMES (supraconduction magnetic energy storage).• Chimique (Le courant électrique permet la réaction réversible de formation d’un composant chimique)…

2. Capacité de stockage à l'heure actuelle : les STEPs

Les STEPs en France sont valorisés comme un moyen de temporisation sur le marché de l’électricité (buffering). Ils ont une durée de vie de 40 ans et peuvent déplacer des quantités massives d’énergie : c’est le moyen le plus important de stockage énergétique à l’heure actuelle. Il nécessite cependant des sites géographiques limités. Aujourd’hui, la puissance à crête des STEPs est de 44,750 MW en pompage et 29 MW en turbinage. Cela correspond à un réservoir estimé de 104,4 GJ en France7.

5 Il s’agit de l’enthalpie de changement d’état.6 Quantité de chaleur échangée lors des transitions de phases physique.7 Données communiquées par ÉDF – R&D – Juin 2013.

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Figure 8 : Le STEPs de la centrale de Revins, exploitée par ÉDF d’une puissance à crête de 800 MW.

Partie III - La modélisation

1. Le modèle général

Pour subvenir à la demande du réseau français sans risque de sous-production (et donc de black-out), il faut que l'offre soit toujours supérieure à la demande. Néanmoins ce mode de consommation entraine toujours de nombreuses pertes lorsque la production est supérieure à la consommation ou bien un manque lorsque que la production nucléaire ainsi que les productions éoliennes et photovoltaïques sont inférieures à la consommation avec l’appel d’énergie flexible et très carbonée.

Cette modélisation a donc pour but de privilégier les énergies propres (éolienne et photovoltaïque) et d'éviter le plus possible l'utilisation des énergies polluantes (fioul, gaz et charbon). Elle a été réalisée en utilisant les données du mois de Mars 2015 qui concernent la production nucléaire, éolienne, photovoltaïque et hydraulique (hors STEPs) ainsi que la consommation.

2. Conception d’un premier modèle simple sans solution de stockage.

2.1. Modèle

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Figure 9 : Schéma-bloc du premier modèle simple avec le script de la MATLAB-function

Afin de simuler notre modèle, nous utilisons des valeurs en entrées stockées dans des matrices MATLAB et exportées ensuite sur un fichier Simulink à partir du Workspace. Dans un premier temps, on réalise un réseau de transport simple, sans capacité de stockage, où le déficit de production est comblé par une puissance commandée (issue des énergies thermiques à flamme) et ou l’énergie de surproduction n’est pas récupérée.

2.2. Exploitation des résultats de la simulation

Figure 10 : Premier modèle, Pertes d’énergie (en MWh) sur le mois de mars 2015

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Pertes (en MWh)


Figure 11 : Premier modèle, Puissance commandée (en MW) sur le mois de mars 2015

Sur l’ensemble de la simulation, la puissance commandée libère 2,5.106 tonnes de CO2.

3. Paramétrage du second modèle présentant une solution de stockage énergétique

3.1. Les données du modèles

Nous avons utilisé les données du mois de mars 2015 comprenant la production nucléaire, la production éolienne, photovoltaique, hydroélectrique sans la prise en compte des STEPs et la consommation.

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Puissance (en MW)

Temps en ¼ heures


3.2. Les paramètres des STEPs - principaux moyens de stockage

Capacités de Stockage 104,4 GJ

Seuils de Charge

On définit une commande à hystérésis des moyens de productions flexibles. Lorsque l’état de charge (State of Charge ou SoC) de la « batterie » est inférieure à 20%, la puissance commandée injecte de l’énergie dans la batterie jusqu’à ce qu’elle atteigne 30% de charge.

Figure 12 : Schéma de la courbe hystérésis définissant les seuils de charges de la « batterie »

Intégration du rendement dans les calculs

D'après les données issues du document d’ENEA Consulting, on a :

{1790×❑pompage=Pstockée1160=Pstockée∗❑turbinage

❑total=❑pompage×❑turbinage=11601790

=0,65

Le rendement des STEPs est donc environ de 65%.

Définition des pertes d’énergie

Dans notre modélisation, on considère les pertes d’énergie comme l’énergie excédentaire non-stockée (lorsque le réservoir est plein) ainsi que les pertes d’énergie dues au rendement de STEPs.

3.3. Le choix de la puissance des energies fossiles

On définit une puissance commandée constante d’un valeur d’environ 4 500 MW lorsqu’elle est allumée.

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État de charge (en %)

4500 MW

Puissance commandée (en MW)

0 MW

20% 30%


3.4. Schéma bloc

Partie IV - Exploitations des résultats du second modèle

1. Détermination des périodes de surproduction et de sous-production

Figure 14 : Évolution de la Puissance algébrique stockée (en MW) au mois de mars 2015

Figure 15 : État de charge (State of Charge) des capacités de stockages du Smart grid simulé sur le mois de mars 2015

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Puissance(en MégaWatt)

Puissance (en MégaWatt)



Intégration des données

Calcul de l’état de charge et des pertes en énergie

Calcul de la puissance commandée

Calcul des émissions de CO2

Figure 13 : Modélisation générale de la gestion des centrales rapides avec optimisation du stockage


Dans les périodes de sous-production il est donc nécessaire d'utiliser les énergies fossiles à allumage rapide pour pallier aux pics de consommation non lissés par les énergies renouvelables et la production nucléaire.

Ci-dessous, les valeurs réelles de la production du stockage STEP en France. On remarque une dynamique plus importante que nos valeurs issues des simulations sur Simulink. Cet écart peut s’expliquer par le fait qu’il faut aussi tenir compte du cadre naturel, en ne remplissant (ni vidant) complétement le réservoir pour ne pas perturber l’écosystème.

Figure 16 : Puissance réelle des STEPs au cours du mois de mars 2015

2. Visualisation de la puissance des énergies fossiles nécessaire.

Figure 17 : Puissance commandée par le Smart grid (Pc en MW) simulée sur le mois de mars 2015

Dans notre cas, la puissance des centrales thermiques à flamme injectée dans le réseau dépendant de l’état de charge des moyens de stockage (cf. modèle à hystérésis – figure n°11). On cherche donc à limiter l’utilisation de ces énergies dans le cadre d’une démarche de développement durable.

3. Visualisation de la production de C02

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2 30 58 86 114142170 198226254 282310338366 394422450478 506534562 590618646674 702730

-4000

-3000

-2000

-1000

0

1000

2000

Temps (en heures)


Puissance Commandée



Figure 18 : Partie du schéma bloc calculant les émissions de CO2

Dans la simulation de notre second modèle avec solution de stockage, on obtient le rejet de 2,1.106 tonnes de CO2. Soit une baisse d’environ 20% des émissions de CO2 par rapport au premier modèle sans solution de stockage.

La « batterie » du Smart grid permet donc un lissage des écarts production-demande en limitant l’appel aux centrales d’appoint, flexibles, mais avec fort rejet de CO 2. Le gestionnaire du réseau en tire donc un bénéfice écologique, mais aussi et surtout un bénéfice économique (avec la limitation des pertes lors des périodes de forte production éolienne mais de faible demande par exemple.)

Partie V - Autres modélisation

Interaction entre deux réseaux de distribution.

L’interconnexion de deux réseaux (exemple de l’Allemagne et de la France) permet de réduire les fluctuations de production et de distribution grâce au principe de foisonnement8.

Ceci permet une réduction des pertes de puissance dues à la saturation de l’une ou l’autre capacité de stockage (et perte économique en vendant à bas coût un volume de surproduction énergétique sur le marché européen) et vice versa une limitation de l’appel aux moyens de productions flexibles.

Schéma bloc Simulink – Superposition de deux réseaux indépendant

8 Le caractère aléatoire et indépendant de la situation sur les deux réseaux de transport lisse les variations.

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Simulation des pertes d’énergie des deux réseaux cumulés


Schéma bloc Simulink – Interconnexion entre deux réseaux, avec problématique smartgrid

Figure 19 : Schéma-blocs de la superposition et de l’interconnexion de 2 réseaux

Figure 20 : (du haut vers le bas) Pertes cumulées des 2 réseaux indépendants – Pertes cumulées de l’interconnexion des 2 réseaux – Courbe d’échange « Delta » – Simulé sur le

mois de mars 2015.

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MATLAB-Function permet les échanges de puissance bidirectionnels entre les deux réseaux

Pertes (en MWh)

Pertes (en MWh)

(Sans-unité) Temps (en ¼ heures)



Delta = -1


Courbe d’échange Delta Delta = 1, échange d’énergie du réseau 2 vers 1Delta = -1, échange d’énergie du réseau 1 vers 2Delta = 0, absence d’échange

Sur l’intervalle en rouge (avec Delta = -1), on observe un échange d’énergie du réseau 1 vers le réseau 2. Sur cette intervalle, on observe que les pertes d’énergies sont inférieures dans le cas de l’interconnexion des 2 réseaux.

L’interconnexion des réseaux d’électricité permet d’assurer une assistance mutuelle entre deux réseaux. Le principe de foisonnement, permet une complémentarité de la production et de la demande. Il permet également à chaque gestionnaire de réseaux d’optimiser la gestion de ses pertes d’énergie (mais aussi des pertes économiques).

Partie VI - Extension du sujet : intérêt du stockage dans le réseaux smart grid

1. L’ensemble des technologies d’un smart grid

Un réseau Smart grid est un réseau de transport d’énergie intelligent s’appuyant sur un ensemble de technologies, dans le but d’optimiser la relation production-demande et de réduire les émissions de CO2.

Produc

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Habitations intelligentes

Grâce à la domotique, les bâtiments ont un coût opérationnel et une

empreinte carbone réduits

Production et stockage d’énergie

Le mix énergétique est optimisé en fonction de la consommation du

réseau. Des capacités de stockage sont introduites afin d’intégrer au mieux les énergies renouvelables

Véhicules électriques

Les véhicules électriques peuvent être considérés comme des unités d’énergie

mobiles, ils peuvent restituer leur énergie sur le réseau

Compteurs intelligents

Il gère l’intégration des énergies renouvelables (intermittentes)

produites du domicile vers le réseau. Il permet au client de suivre précisement

sa consomation et d’avertir le gestionnaire en cas de panne

Réseau Smart grid

ÉDF cherche à imposer son compteur intelligent Linky, et vise l’installation de 35 millions d’unités d’ici 2020.


2. Quelques projets d’interconnexion et de stockages d’énergie

La coopération énergétique entre les différents pays de l’Union européenne est plus que jamais d’actualité. En effet, la mise en place d’un marché européen de l’électricité doit, par le principe de foisonnement, réduire les pertes énergétiques, réduire les risques de pannes locales de réseaux mais aussi réduire la dépendance énergétiques des pays membres de l’Union liée à des situations géopolitiques.

Exemple de la liason France-Espagne.

Jusqu’en 2015, la partie ibérique du réseau électrique européen n’était pas quasiment pas reliée au reste du réseau. La création d’une ligne souterraine d’échange à courant continu de 65 km entre la France et l’Espagne permet ainsi de renforcer l’approvisionnement électrique des deux réseaux mais aussi une meilleure intégration des energies renouvelables espagnoles (dont le solaire thermique).

Cette nouvelle ligne permet d’échanger 1,4 GW de puissance électrique entre la France et l’Espagne. Ce nouveau niveau d’interconnexion permet donc d’accélerer le développement des énergies renouvelables dans cette région frontalière.

Figure 21 : Photographie de la ligne souterraine électrique entre la France et l’Espagne

Exemple de la coopération entre le Danemark, les Pays-Bas et la Norvège.

De part sa richesse géographique, le relief norvégien offre la possibilité de construire de nombreux ouvrages d’art de types STEP et hydroélectrique.

D’autre part, les Pays-Bas et le Danemark ont largement développé ces dernières années un réseaux de champs éoliennes off-shores. Ces deux pays sont même devenus les premiers exportateurs européens d’électricité « verte » lors de pics de production. Cependant, ne disposant pas de capacité de stockages à grande échelle, ils doivent largement faire appel à leurs centrales thermiques à flamme pour répondre aux pics de consommation.

Le développement d’un accord entre ces trois pays et le développement d’interconnexion entre leur réseau permet de stocker les surplus de production renouvelable du Danemark et des Pays-Bas dans les STEPs norvégiens et de récupérer cette énergie lors des pics de consommation.

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Ce type de developpement Smart grid permet donc bien de limiter l’appel aux centrales thermiques à flamme pour répondre à la demande et donc réduire les émissions de CO2.

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Conclusion

Le développement d’un réseau Smart grid a de multiples avantages. Le principal intérêt étant celui de la réduction des émissions de CO2 avec une intégration optimale des énergies intermittentes renouvelables. Un réseau Smart grid permet donc d’aborder les problèmes de fluctuations de la demande avec des solutions centralisées (STEP, champs d’éolienne) et décentralisées (véhicule électrique, panneau solaire sur une habitation) pour des contraintes locales ou globales au réseau. Le stockage de l’énergie est donc nécessaire à la décarbonation du mix électrique, indispensable au respect des résolutions du protocole de Kyoto.

Le stockage de l’énergie en cas de surproduction a également un avantage économique. En effet, il permet de limiter l’appel aux énergies fossiles ayant un coût en matière première, mais également un coût en émission de CO2. En effet chaque entreprise européenne dispose d’un quotas d’émission9 de CO2, et lorsqu’elle le dépasse, elles doivent racheter des crédits-quotas auprès des entreprises bonnes élèves. Or en 2012, avec l’émission de 80,4 millions de tonnes de CO2, ÉDF a dû racheter des crédits-quotas …

Il s’agit également d’un avantage économique pour le consommateur qui peut alors tirer parti de la volatilité des prix de l’électricité.

Entre nécessité technique et opportunité économique, les conditions sont aujourd’hui particulièrement favorables au développement d’un réseau Smart grid avec solutions de stockages énergétiques.

9 Il s’agit du système communautaire d’échange de quotas d’émission (ou Emission Trading Scheme)

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Bibliographie et données

• RTE Membre de l'Union Française de l'Electricité. RTE - Portail clients - Courbes journalières. clients.rte-france.com/ lang / fr /visiteurs/vie/ courbes.jsp

• Infoclimat - la météo en temps réel : observations météo en direct, prévisions, archives climatologiques, photos et vidéos…www.infoclimat.fr

• ENEA Consulting. ENEA - Conseil Stratégie et expertise technique - Energie et développement durable. www.enea-consulting.com

• Fabien HIGOUNEC, Matthieu SECHER. Définition de la pointe de consommation électrique. hmf.enseeiht.fr/travaux/ bei / beiere /book/export/html/1574

• Sia Partners. Consommation électrique en Europeenergie.sia-partners.com/20141112/consommation-electrique-en-europe-les-suedois-plus-thermosensibles-que-les-francais /

• ÉDF - Les STEPs, une technologie dévoilée.

• ÉDF R&D – Les STEPS dans un Smart grid chercheurs.edf.com/fichiers/fckeditor/Commun/Innovation/Publications/technodevoilee/UTDstepWeb.pdf

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http://energie.sia-partners.com/20141112/consommation-electrique-en-europe-les-suedois-plus-thermosensibles-que-les-francais/



http://hmf.enseeiht.fr/travaux/bei/beiere/book/export/html/1574





http://www.enea-consulting.com/

http://www.infoclimat.fr/

http://clients.rte-france.com/lang/fr/visiteurs/vie/courbes.jsp







Tables des figures

Figure 1 : Production nucléaire annuelle de l'année 2014................................................................................4

Figure 2 : Variations de la consommation (en MW) et de la température extérieure moyenne (en

°) au cours de en France au cours de l'année 2014...............................................................................................5

Figure 3 : Consommation électrique française, mise en avant de la part du chauffage électrique

(source : lemoniteur.fr)..................................................................................................................................................... 5

Figure 4 : Production nucléaire du mois de mars 2015......................................................................................6

Figure 5 : Production éolienne et photovoltaïque du mois de mars 2015..................................................6

Figure 6 : Évolution de la consommation électrique (en MW) sur la journée du lundi 2 mars

2015........................................................................................................................................................................................... 7

Figure 7 : Schéma du fonctionnement d’un STEP et d’un CAES (source : ENEA Consulting).............7

Figure 8 : Le STEPs de la centrale de Revins, exploitée par ÉDF d’une puissance à crête de 800

MW.............................................................................................................................................................................................. 8

Figure 9 : Schéma-bloc du premier modèle simple avec le script de la MATLAB-function.................9

Figure 10 : Premier modèle, Pertes d’énergie (en MWh) sur le mois de mars 2015...........................10

Figure 11 : Premier modèle, Puissance commandée (en MW) sur le mois de mars 2015................10

Figure 12 : Schéma de la courbe hystérésis définissant les seuils de charges de la « batterie »....11

Figure 13 : Modélisation générale de la gestion des centrales rapides avec optimisation du

stockage................................................................................................................................................................................. 12

Figure 14 : Évolution de la Puissance algébrique stockée (en MW) au mois de mars 2015............12

Figure 15 : État de charge (State of Charge) des capacités de stockages du Smart grid simulé sur

le mois de mars 2015.......................................................................................................................................................12

Figure 16 : Puissance réelle des STEPs au cours du mois de mars 2015..................................................13

Figure 17 : Puissance commandée par le Smart grid (Pc en MW) simulée sur le mois de mars

2015......................................................................................................................................................................................... 13

Figure 18 : Partie du schéma bloc calculant les émissions de CO2...............................................................13

Figure 19 : Schéma-blocs de la superposition et de l’interconnexion de 2 réseaux............................15

Figure 20 : (du haut vers le bas) Pertes cumulées des 2 réseaux indépendants – Pertes cumulées

de l’interconnexion des 2 réseaux – Courbe d’échange « Delta » – Simulé sur le mois de mars

2015......................................................................................................................................................................................... 15

Figure 21 : Photographie de la ligne souterraine électrique entre la France et l’Espagne...............17

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ingénierie durable - rapport final - smart grid - v0.9

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