FR3046483A1

FR3046483A1 - Procede d'optimisation de moyens de production d'energie

Info

Publication number: FR3046483A1
Application number: FR1650087A
Authority: FR
Inventors: Paul Fourment; Miguel Lopez-Botet-Zulueta
Original assignee: Electricite de France SA
Current assignee: Electricite de France SA
Priority date: 2016-01-06
Filing date: 2016-01-06
Publication date: 2017-07-07
Anticipated expiration: 2036-01-06
Also published as: FR3046483B1

Abstract

La présente invention concerne un procédé d'optimisation de moyens de production d'énergie comprenant des moyens de production d'énergie intermittents et des moyens de production d'énergie non-intermittents, ledit procédé comprenant : /a/ réception de données de consommation d'énergie (101, 201) ; /b/ séparation des données de consommation d'énergie en au moins : - une première part (204, 205) de consommation d'énergie associée à une catégorie de moyens de production d'énergie intermittents et - une deuxième part (206) associée aux moyens de production d'énergie non-intermittents ; /c/ détermination : - d'un premier coût (208, 209) associé à ladite catégorie de moyens de production d'énergie intermittents en fonction de la première part ; - d'un deuxième coût (207) associé aux moyens de production d'énergie non-intermittents en fonction de la deuxième part ; - d'une somme (210) d'au moins le premier coût et le deuxième coût.

Description

PROCEDE D’OPTIMISATION DE MOYENS DE PRODUCTION D’ENERGIE

La présente invention concerne le domaine de l’optimisation de parc de production d’énergie (par exemple, d’électricité) et notamment dans le cadre d’une détermination d’un optimum pour un parc de moyens de production d”énergie intermittents (ex. centrales photovoltaïques, éoliennes, etc.). L’étude détaillée du système électrique/énergétique d’un pays fait souvent appel à des méthodes et outils complexes, lourds à mettre en œuvre et nécessitant des temps de calcul importants.

En particulier, les études qui analysent les besoins d’adaptation, d’optimisation et de gestion du parc de production nécessitent, soit des modèles d’optimisation très sophistiqués, optimisant de façon endogène les capacités de production à installer, soit des routines lançant à de nombreuses reprises des modèles de simulation fins, notamment au pas horaire, de l’équilibre offre/demande.

En effet, il est nécessaire d’assurer qu’à tout instant la production est capable de couvrir la demande instantanée et non juste la demande moyenne annuelle. Ceci se traduit par des modèles nécessitant des temps de calcul très conséquents (supérieurs à plusieurs heures).

La difficulté particulière dans l’insertion des énergies renouvelables comme l’éolien ou le photovoltaïque (appelé communément EnR) complexifie cette analyse du fait du caractère non constant / peu prévisible de la production (i.e. intermittent).

On appelle « moyens de production intermittents » les moyens de production d’énergie, le plus souvent d’origine renouvelable, qui ne sont pas disponibles en permanence (hors maintenance) et dont la disponibilité / la production varie fortement sans possibilité de contrôle fort de la part de l’opérateur.

On appelle « moyens de production non-intermittents » les moyens de production d’énergie, le plus souvent d’origine thermique (ex. centrales à gaz, à charbon, nucléaire) mais également d’origine renouvelable (ex. barrages hydroélectrique), qui ne sont pas intermittents (dont la production / la disponibilité dépend principalement de la seule volonté de l’opérateur et non de contraintes extérieures telles que des contraintes météorologiques).

En effet, dans le cas de moyens de production « non-intermittents » ou « classiques » (ex. une centrale thermique), il est possible de solliciter ces moyens à tout instant, par exemple lorsque la demande est importante : souvent, la contrepartie de cette disponibilité est un coût parfois élevé du combustible utilisé (i.e. de la ressource utilisée).

Dans le cadre de moyens de production intermittents, la ressource utilisée (i.e. le soleil, le vent, etc.) est gratuite, mais la disponibilité de la ressource / la production n’est pas garantie à tout instant. L’imparfaite prévisibilité de moyens de production intermittents peut provoquer des déséquilibres qui entraînent des variations coûteuses de la production prévue et peut nuire à la stabilité des réseaux électriques.

Le démarrage de générateurs conventionnels (ex. thermiques) afin de compenser une diminution de la production renouvelable peut prendre plusieurs heures, conduit à plus de pollution de l'air, induit un entretien plus fréquent des centrales et perturbe le planning d'autres générateurs conventionnels.

Il existe donc un besoin pour déterminer de manière optimale le mix (i.e. la répartition) des moyens de production (intermittents et non-intermittents).

Actuellement, les outils mis en œuvre pour déterminer les moyens de production à mettre en œuvre sont nombreux et souvent complexes. Le plus souvent ces outils permettent de simuler précisément le fonctionnement du système électrique sur un périmètre et une période donnés (national, européen ou encore pour une région particulière sur des durées allant de quelques heures à une année entière). À titre d’exemple on pourra notamment se reporter à : M. Lopez-Botet, T. Hinchliffe, P. Fourment, C. Martinet, G. Prime, Y. Rebours, J-M. Schertzer, V. Silva, Y. Wang, « Methodology for the économie and technical analysis of the European power System with a large share of variable renewable génération » IEEE General

Meeting, Washington, USA, 27-31 July, 2014 ou N. Langrene, W. van Ackooij, F. Breant, « Dynamic Constraints for Aggregated Units: Formulation and Application », Power Systems, IEEE Transactions on, vol.26, no.3, Aug. 2011.

Ces méthodes proposées dans ces publications, par exemple, intègrent une vision horaire des aléas et des contraintes technico-économiques des groupes avec plus ou moins de finesse afin d’optimiser la gestion du parc pour satisfaire la demande à moindre coût.

Ainsi, ces méthodes peuvent être relativement complexes à mettre en oeuvre et peuvent être coûteuses en temps et en puissance de calcul.

Des approches simplifiées existent afin de déterminer des parcs de moyens de production d’énergie (ex. méthodes « sur monotone » telles que décrites, par exemple, par Eric Mougin dans les « Techniques de l’Ingénieur », n°D4920 « Principes d’une tarification au coût de développement pour l’électricité »). Néanmoins, il a été constaté par les inventeurs que ces méthodes ne sont pas adaptées aux parcs de production comportant à la fois des moyens de production d’énergie non-intermittents et moyens de production intermittents. Dès lors, une optimisation simplifiée des moyens de production n’est pas possible à l’aide des méthodes de l’art antérieur si des moyens de production intermittents doivent être pris en compte pour l’optimisation.

Ainsi, il existe un besoin pour permettre une optimisation des parts respectives des moyens de production (ou mix de production), en optimisant à la fois les puissances à installer pour les tranches thermiques (i.e. moyens de production d’énergie non-intermittents, tels que les centrales à gaz ou nucléaires) et les puissances à installer pour les moyens de production intermittents (ex. les champs d’éoliennes).

Cette méthode d’optimisation rapide peut permettre des gains de temps significatifs par rapport à des méthodes plus précises et peut alors servir de point de départ pour une optimisation plus poussée par la suite (par exemple) ou peut permettre de fournir des tendances. À ce titre, cette méthode peut faciliter les études d’intégration des moyens de production d’origine renouvelable en permettant de mieux déterminer le niveau d’EnR optimal pour le système et les conditions menant à des changements d’équilibre.

La présente invention vise alors un procédé d’optimisation de moyens de production d’énergie comprenant des moyens de production d’énergie intermittents et des moyens de production d’énergie non-intermittents, ledit procédé comprenant : /a/ réception de données de consommation d’énergie ; /b/ séparation des données de consommation d’énergie en au moins : - une première part de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents et - une deuxième part associée aux moyens de production d’énergie non-intermittents ;

Ici détermination : - d’un premier coût associé à ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents en fonction de la première part ; - d’un deuxième coût associé aux moyens de production d’énergie non-intermittents en fonction de la deuxième part ; - d’une somme d’au moins le premier coût et le deuxième coût ; /d/ réitération de l’étape /b/ et /c/ pour une séparation en première part et deuxième part distincte de l’itération précédente ; /e/ détermination d’un optimal de la somme de l’étape Ici parmi toutes les réitérations.

Les données de consommation peuvent être des données de consommation réelles ou estimées.

On entend par « une première part de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents » le fait que la catégorie de moyens de production d’énergie intermittents est apte à satisfaire ladite première part.

En effet, il a été constaté par les inventeurs que les outils classiques d’estimation d’optimal des mix de moyens de production ne sont pas adaptés lorsque ces moyens de production comprennent des moyens de production d’énergie intermittents.

Ainsi, il est avantageux de séparer les données de consommation en au moins deux parts : une part correspondant aux moyens de production d’énergie non-intermittents et une autre part pour les moyens de production d’énergie intermittents. Chacune des parts peut alors être estimée séparément à l’aide d’outils adaptés.

Il est de plus possible de faire varier la proportion respective de chacune de ces parts afin de permettre de trouver un optimum. A l’étape /d/, il suffit que la séparation soit distincte de l’itération précédente ou éventuellement des itérations précédentes (le cas échéant).

Il peut arriver des situations dans lesquelles la première part est différente tandis que la deuxième part est identique à l’itération précédente (et inversement).

La première part peut alors être déterminée en fonction d’un profil type de production de ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents auquel est appliqué un facteur multiplicateur.

Ainsi, à l’aide d’un profil type ou « unitaire » il est possible de faciliter la séparation en différentes parts.

Sachant que ce profil type est un profil de production (éventuellement moyen) produite par une quantité déterminée de moyens de production d’énergie intermittents (ex. 100 éoliennes, ou 300m2 de panneaux solaires ou 50 éoliennes terrestres et 20 éoliennes maritimes, plusieurs centaines d’éoliennes réparties sur un territoire donné tel qu’une région, etc.), il est simple de connaître le profil de production pour une quantité différente de moyens de production de la même catégorie : le lien est, en première analyse, proportionnel (une multiplication par un facteur k des moyens de production d’une catégorie entraîne une multiplication de chaque point de ce profil par ce même facteur k).

Dans un mode de réalisation, le premier coût peut être déterminé en fonction d’un coût type de production d’au moins un ou plusieurs moyens de production d’énergie intermittents auquel est appliqué ledit facteur multiplicateur.

En effet, le coût « unitaire » des moyens de production d’énergie intermittents associés à un profil de production est souvent connu (i.e. « pour produire le profil considéré, des investissements de X€ sont nécessaires et des coûts de maintenance de Y€ sont à prévoir »). Ainsi, une simple multiplication permet d’obtenir une estimation des coûts nécessaires pour obtenir une production similaire au profil pondéré (i.e. auquel est appliqué le coefficient multiplicateur).

Par ailleurs, le deuxième coût peut être déterminé par une méthode comprenant une division d’un diagramme dit « sur monotone » correspondant à la deuxième part en une pluralité de zones correspondant à différents types de moyens de production d’énergie non-intermittents.

Cette méthode peut également être appelée méthode « sur monotone ».

En particulier, cette méthode, simple à mettre en oeuvre, ne donne pas de résultats satisfaisants si les moyens de production à optimiser comprennent des moyens de production d’énergie intermittents.

Le fait de l’appliquer sur la deuxième part permet de s’affranchir de cette contrainte tout en conservant l’avantage d’une estimation simple pour la part des moyens de production d’énergie non-intermittents.

Avantageusement, le procédé comprend en outre une détermination d’une part maximale pour la première part en fonction d’une capacité d’un territoire à permettre une installation de ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents.

En effet, il est possible que certaines catégories de moyens de production ne puissent pas être installées de manière « infinie ».

Par exemple, pour des éoliennes, seuls certains territoires sont aptes à permettre une installation d’éoliennes : il existe en effet des critères de vent, de disponibilité foncière, etc.

Le fait de prévoir une part maximale pour la première part permet ainsi de limiter le domaine de recherche pour l’optimal des coûts et donc d’augmenter significativement la vitesse du procédé proposé tout en proposant des solutions pouvant être mises en œuvre en pratique.

En outre, le procédé peut comprendre : - une première exécution de l’étape /b/ et l’étape Ici pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus petites dans ledit domaine; - une deuxième exécution de l’étape /b/ et l’étape Ici pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus grandes dans ledit domaine; - en fonction des sommes de l’étape Ici déterminées lors de ladite première exécution et de ladite deuxième exécution, détermination d’une position probable de l’optimal de la somme de l’étape le/.

En effet, la valeur de la somme pour des « petites » premières parts et pour des « grandes » premières parts uniquement peut permettre d’estimer la position de l’optimal.

Toute métrique peut être utilisée pour évaluer la relation d’ordre (au sens mathématique) pour les parts (et donc pour déterminer les 10% les plus grandes ou les 10% les plus petites). Cette relation d’ordre peut être basée sur la valeur d’un coefficient multiplicateur k ou sur une aire de ladite part sur une courbe, par exemple.

Cette estimation peut être réalisée à l’aide de statistiques (ex. « la position de l’optimal est située statistiquement à cet endroit si l’écart entre les valeurs de la somme pour des « petites » premières parts et les valeurs de la somme pour des « grandes » premières parts est égale à X »).

Il est possible de pré calculer ces statistiques à l’aide de données connues pour lesquels les optimums auront été déterminés de manière exhaustive.

Cette estimation peut être réalisée à partir de modèle propre à l’utilisateur (voir, par exemple, ci-dessous).

Dans un mode de réalisation, le procédé peut comprendre : - une première exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus petites dans ledit domaine ; - une deuxième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus petites dans ledit domaine, la première part pour la deuxième exécution strictement supérieure à la première part pour la première exécution, - une troisième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus grandes dans ledit domaine, - une quatrième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus grandes dans ledit domaine, la première part pour la quatrième exécution strictement supérieure à la première part pour la troisième exécution, - en fonction d’une première différence entre la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite première exécution et entre la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite deuxième exécution et en fonction d’une deuxième différence entre la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite troisième exécution et de la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite quatrième exécution, détermination d’une position probable de l’optimal de la somme de l’étape /e/.

Ainsi, il est possible d’affiner la détermination de l’optimal en prenant en compte les variations de la somme calculée pour des « petites » premières parts et pour des « grandes » premières parts.

Cette variation de la somme se traduit par la différence calculée entre les sommes calculées pour deux « petites » premières parts (i.e. représentatif d’une pente dans une zone représentative de « petites » premières parts) et par la différence calculée entre les sommes calculées pour deux « grandes » premières parts (i.e. représentatif d’une pente dans une zone représentative de « grandes » premières parts).

En effet, la variation de la somme pour des « petites » premières parts et pour des « grandes » premières parts peut permettre d’estimer la position de l’optimal.

Cette estimation peut être réalisée à l’aide de statistiques (ex. « la position de l’optimal est située statistiquement à cet endroit si les variations sont toutes positives pour les petites premières parts et les grandes premières parts »). Il est possible de pré calculer ces statistiques à l’aide de données connues pour lesquels les optimums auront été déterminés de manière exhaustive.

Cette estimation peut être réalisée à partir de modèles propres à l’utilisateur (voir, par exemple, ci-dessous).

En outre, le procédé peut comprendre une détermination d’une part minimale pour la première part en fonction d’un parc existant de ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents.

En effet, cette part minimal correspond à une part en dessous de laquelle il n’est pas possible de construire puisque ces moyens de production sont déjà en planifiés / construits / etc.

La présente invention vise également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé précédemment décrit, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.

Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation (par exemple, un langage-objet ou autre), et être sous la forme d’un code source interprétable, d’un code partiellement compilé ou d’un code totalement compilé.

La figure 2 décrite en détail ci-après peut former l’organigramme de l’algorithme général d’un tel programme informatique.

En outre l’invention vise également un dispositif d’optimisation de moyens de production d’énergie comprenant des moyens de production d’énergie intermittents et des moyens de production d’énergie non-intermittents, ledit procédé comprenant : /a/ une interface pour la réception de données de consommation d’énergie ; /b/ un circuit pour la séparation des données de consommation d’énergie en au moins : - une première part de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents et - une deuxième part associée aux moyens de production d’énergie non-intermittents ; /c/ un circuit pour la détermination : - d’un premier coût associé à ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents en fonction de la première part ; - d’un deuxième coût associé aux moyens de production d’énergie non-intermittents en fonction de la deuxième part ; - d’une somme d’au moins le premier coût et le deuxième coût ; 161 un circuit pour la réitération de l’étape /b/ et /c/ pour des séparations en première part et deuxième part distincte ; /e/ un circuit pour la détermination d’un optimal de la somme de l’étape /c/ parmi toutes les réitérations ; IV une interface de sortie pour la fourniture de la première part et de la deuxième part permettant l’optimal de la somme déterminée à l’étape /e/. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : - les figures 1a et 1b illustrent des exemples de diagrammes / graphiques « sur monotone » de consommation d’énergie ; - la figure 2 illustre un ordinogramme d’un mode de réalisation particulier de l’invention ; - les figures 3a à 3c illustrent des exemples de diagramme / graphique des coûts fonction de la part de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents ; - la figure 4 illustre un dispositif apte à mettre en œuvre un mode de réalisation de l’invention.

Les figures 1a et 1b illustrent des exemples de diagrammes / graphiques « sur monotone » de consommation d’énergie.

Un diagramme / graphique « sur monotone » de consommation d’énergie est une représentation facilement appréhendable de la consommation d’énergie (par exemple, à l’échelle d’un pays).

En ordonnée, la valeur du diagramme 101 permet de connaître l’énergie consommée sur une plage de temps considérée : le plus souvent le pas de données est un pas horaire et ainsi, la dimension de l’axe des ordonnées peut être exprimée en Wh (Watt heure).

La dimension de l’axe des abscisses est homogène à un temps. Néanmoins l’ordre des valeurs sur l’axe des abscisses n’est pas chronologique pour cette représentation « sur monotone » (i.e. i0 ne correspond pas nécessairement à une consommation réalisée avant la consommation de l’abscisse ii). En effet, l’axe des abscisses est ordonné de telle sorte que le diagramme 101 soit décroissant (ord(t)) : dès lors, les valeurs correspondant aux pics de consommation d’énergie se situent à gauche du diagramme tandis que les valeurs correspondant aux creux de consommation se situent à droite du diagramme.

Si un pas horaire est choisi, le diagramme 101 peut comporter 8760 mesures (24h x 365 jours).

Cet outil (i.e. le diagramme « sur monotone ») permet simplement d’évaluer certains paramètres associés à la production, par exemple le mix optimal des moyens de production d’énergie non-intermittents (voir ci-dessous pour un exemple). Néanmoins, il a été constaté que le diagramme « sur monotone » 101 n’était pas adapté pour une évaluation d’un mix des moyens de production incluant des moyens de production non-intermittents (ex. certains moyens de production d’énergie d’origine renouvelable). Dès lors, il est possible de soustraire à ce diagramme « sur monotone » 101 un profil « unitaire » de production d’énergie intermittents : ce profil « unitaire » peut correspondre par exemple à une production de 1 GW par des moyens de production d’énergie intermittents (bien entendu, tout autre « unité » peut être utilisée comme 1MW, 1kW, 1W, 5kW ...). À chaque point in du diagramme sur monotone (correspondant à un temps t„, avec in=ord(tn)), il est soustrait la production constatée du ou des moyens de production d’énergie intermittents correspondant à ce profil « unitaire ». Par exemple, pour le point d’abscisse io, il est soustrait ΔΕ, la production d’énergie intermittents correspondant au temps t0(avec i0=ord(to)).

Il convient de noter que cela ne revient pas à soustraire à la monotone de la consommation une autre monotone (qui serait alors lié au profil unitaire). En effet, les données du profil unitaire sont ordonnées selon le même ordre que l’ordre ayant permis la création de la monotone de la consommation : dès lors, le profil n’est pas nécessairement monotone.

Il est possible de soustraire un ou plusieurs profils au diagramme 101 (ex. un profil correspondant aux moyens de production éoliens terrestres, un profil correspondant aux moyens de production éoliens maritimes, un profil correspondant aux moyens de production éoliens terrestres ...).

Bien entendu, il est possible de réaliser une soustraction entre les données de consommation ordonnées selon l’ordre chronologique (par exemple, ou selon tout autre ordre) et les données du profil unitaire, du moment que la soustraction entre ces données sont effectuées pour des points ayant le même temps t„.

Par ailleurs, après la soustraction, il peut arriver que la courbe obtenue ne soit pas monotone. Il convient alors de réordonner les données de consommation pour obtenir une monotone.

Ainsi, une nouvelle courbe 102 est obtenue correspondant à la part de la consommation d’énergie qui devrait être produite par des moyens de production d’énergie non-intermittents dans l’hypothèse d’une production « unitaire » par les moyens de production d’énergie intermittents correspondant aux profils « unitaires » soustraits. À chaque profil « unitaire » soustrait, il est possible d’appliquer un coefficient multiplicateur k afin de permettre une analyse plus fine. Ainsi, il est possible de soustraire k fois le profil unitaire (k étant un nombre réel supérieur ou égal à 0) : la courbe 103 peut ainsi être déterminée.

Le diagramme de consommation 102 ou 103 résultant de la soustraction peut être appelé « diagramme sur monotone résiduel » et correspond à la part de la consommation devant être produite par les moyens de production d’énergie non-intermittents.

Une fois le diagramme sur monotone résiduel déterminé, il est possible de déterminer le mix des moyens de production d’énergie non-intermittents ou « classique » permettant de produire la consommation résiduelle par la méthode dite « sur monotone ». Cette méthode est illustrée par la figure 1 b.

Le diagramme 102 (par exemple) est découpé en trois grandes zones en fonction de valeurs de durée de fonctionnement Atxet At2 prédéterminée : - la zone 112 sous la courbe 102 et au-dessus de la puissance W2 (puissance correspondant à la valeur de la courbe 102 pour At2, voir figure 1b) correspond à la part de production d’énergie devant être produites par des moyens de production d’énergie non-intermittents peu coûteux à l’investissement, mais pour lesquels le combustible est cher (ex. turbines à combustion) ; - la zone 111 sous la courbe 102 et entre les puissances Wi-W2 (Wi est puissance correspondant à la valeur de la courbe 102 pour Δί^, voir figure 1b) correspond à la part de production d’énergie devant être produites par des moyens de production d’énergie non-intermittents moyennement coûteux à l’investissement et pour lesquels le combustible est d’un prix moyen (ex. cycles combinés gaz) ; - la zone 110 sous la courbe 102 et au-dessous de la puissance Wi correspond à la part de production d’énergie devant être produites par des moyens de production d’énergie non-intermittents coûteux à l’investissement, mais pour lesquels le combustible est peu cher (ex. centrales nucléaires) ;

Ainsi, la surface correspondant à chacune des zones 111, 112, 113 permet d’estimer simplement la part de chacune des technologies non-intermittentes permettant de satisfaire de manière optimale la demande. Chaque technologie non-intermittente ayant des coûts associés (en investissement et en coût de combustible/d’entretien), il est alors aisé d’estimer le coût optimal du parc non-intermittent au regard du diagramme sur monotone 102 fourni.

La figure 2 illustre un ordinogramme 200 d’un mode de réalisation particulier de l’invention.

Dans ce mode de réalisation, il est possible de recevoir de données de consommation d’énergie (étape 201). Ces données de consommation d’énergie peuvent être des données brutes non ordonnées (qu’il sera possible d’ordonner pour obtenir un diagramme sur monotone comme décrit en figure 1a et 1b) ou même des données de consommation ordonnée (sous la forme d’un diagramme sur monotone, par exemple).

Par ailleurs, des profils « types » ou « unitaires » (202 et 203) de production d’énergie intermittents peuvent être fournis.

Chacun de ces profils fournis correspond à un ou plusieurs types / catégories de moyens de production d’énergie intermittents.

Bien entendu, il est possible de fournir un seul profil ou plus de deux profils : l’exemple de la figure 2 est purement illustratif.

Une fois ces profils obtenus, il est possible de pondérer chacun de ces profils par un facteur multiplicateur k (ki pour le profil 203, étape 204 et k2 pour le profil 202, étape 205) : les valeurs de k pour chacun des profils peuvent être choisies aléatoirement ou être fixées méthodiquement (ex. dans un premier temps ki=1 et k2=0).

Une soustraction (étape 206) d’un diagramme sur monotone (créé à partir des données de consommation reçues 201) et des profils pondérés est alors possible : cette soustraction donne un diagramme sur monotone correspondant à la consommation d’énergie non liée aux moyens de production associés aux profils obtenus (i.e. le plus souvent, correspondant à la consommation d’énergie lié aux moyens de production d’énergie non-intermittents).

En réalité, cette soustraction peut revenir à séparer les données de consommation d’énergie 201 en au moins : - une première part de consommation d’énergie associée à au moins une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents (i.e. correspondant à la somme des profils pondérés qui ont été soustraits), et - une deuxième part associée aux moyens de production d’énergie non-intermittents (i.e. le diagramme sur monotone obtenu lors de la soustraction de l’étape 206).

La première part peut comprendre toutes les catégories de moyens de production d’énergie intermittents ou seulement une sous-partie. Dès lors, à l’aide de cette soustraction, il est possible d’estimer (207) un coût associé à ces moyens de production d’énergie non-intermittents apte à répondre à la demande de consommation correspondant au diagramme sur monotone déterminé à l’étape 206 : cette estimation peut utiliser des méthodes d’estimations classiques.

Il est en outre possible de déterminer (étapes 208 et 209) le coût de chacune des catégories de moyens de production d’énergie intermittents (correspondant aux profils reçus). En effet, le prix « unitaire » de la production de l’énergie correspondant aux profils reçus est souvent connu et est fourni comme une donnée d’entrée (ex. « pour le profil 1, le coût « unitaire » est de 7 M€ »). Ainsi, il suffit de multiplier ce coût « unitaire » par le facteur multiplicateur k utilisé pour le profil considéré pour obtenir le coût associé à ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents (i.e. ki pour le coût unitaire associé au profil 1 203 et k2 pour le coût unitaire associé au profil 2 202). Dès lors, il est possible de sommer l’ensemble des coûts déterminés dans les étapes 207 à 209 pour obtenir (étape 210) un coût global pour les moyens de production d’énergie non-intermittents et pour les moyens de production d’énergie intermittents.

Afin de trouver un optimal pour le coût global calculé à l’étape 210, il est possible de réitérer les étapes précédentes en modifiant au moins une valeur parmi les valeurs de ki et k2 (étape 211) : ki et k2 peuvent être choisies aléatoirement à des valeurs différentes que l’itération précédente ou être fixées méthodiquement (ex. dans un premier temps ki est incrémenté de 1 tandis que k2 est maintenu constant). Il est ainsi possible de faire parcourir au couple (ki ; k2) l’ensemble des valeurs possibles dans un domaine donné (i.e. chaque valeur k peut prendre n’importe quelle valeur entre 0 et un nombre kmax correspondant à une part maximale en fonction d'une capacité d'un territoire à permettre une installation de ladite catégorie de moyens de production d'énergie intermittents) : l’utilisation de valeurs de k différentes permet d’obtenir une séparation distincte par rapport à l’itération précédente / aux itérations différentes.

Parmi toutes les itérations (i.e. parmi toutes les combinaisons de valeurs de (ki ; k2)), il est possible de déterminer (étape 212) les valeurs de (ki ; k2) 213 permettant un coût total minimal (i.e. un coût optimal). Néanmoins, dans le cas d’un grand nombre de profils (ex. N profils), il devient clair que la combinatoire permettant de balayer l’ensemble des combinaisons possibles de (k-i, ..., kN) est très importante et les temps de calcul peuvent être très importants.

Les figures 3a à 3c illustrent des exemples de diagramme / graphique des coûts totaux C fonction de la part (kn) de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents.

Pour plus de simplicité, ces diagrammes n’ont qu’une seule dimension (i.e. la valeur kn associée au profil n, voir la description de la figure 2). Bien entendu, ces diagrammes se généralisent sans difficulté à des dimensions supérieures ou égales à 2.

Afin d’optimiser la somme C déterminée à l’étape 210 de la figure 2, il est utile de trouver la valeur de kn permettant d’obtenir le minimum de la fonction C.

Pour ce faire il est possible de déterminer les valeurs de C pour l’ensemble des des valeurs de kn et de sélectionner la valeur kn donnant la valeur de C minimal. Pour autant, et comme cela a été indiqué précédemment, l’efficacité d’un tel algorithme peut être sous optimal puisque l’ensemble des valeurs de kn doivent être parcouru.

Il a été constaté expérimentalement que trois grandes familles de graphiques C pouvaient être rencontrées en pratique : - la figure 3a ayant un minimum central (zone 304) ; - la figure 3b ayant un minimum pour les valeurs de kn maximal (zone 313) ; - la figure 3c ayant un minimum pour les valeurs de kn minimal (zone 322).

Ainsi, en pratique, il existe : - des cas où l’optimum de C est atteint en « saturant » certaines technologies de moyens de production d’énergie intermittents (cas de la figure 3b, i.e. en installant autant que possible ces moyens de production d’énergie intermittents, kn=kn_max) ; - des cas où l’optimum est atteint en « évitant » d’installer certains moyens de production d’énergie intermittents (cas de la figure 3c, kn=0) ; - des cas médians entre les deux cas précédents.

Afin de déterminer rapidement quel est le « cas » applicable à la technologie de moyens de production d’énergie intermittents considérée, il est possible de calculer la valeur de C pour un kn proche de 0 (ex. kn <0.1 kn maxOu k=0 ou k=1), noté ci-dessous C(< 0.1 kn max), et de calculer la valeur de C pour un kn proche de la valeur maximale de kn (ex. kn > 0.9 kn_maxOu k= kn_max ou k= kn_max-1), noté ci-dessous C(> 0.9 kn_max)·

Si la valeur de C(< 0.1 kn_max) est bien supérieure à la valeur de C(>0.9 kn_max) (par exemple, plus de deux fois supérieure), il est possible de supposer que le « cas » applicable est celui de la figure 3b (dans la courbe 311, la zone 312 est bien supérieure à la zone 313).

Si la valeur de C(< 0.1 kn_max) est bien inférieure à la valeur de C(> 0.9 kn_max) (par exemple, plus de deux fois inférieures), il est possible de supposer que le « cas » applicable est celui de la figure 3c (dans la courbe 321, la zone 322 est bien inférieure à la zone 323).

Dans les autres situations, il est possible de supposer que le « cas » applicable est celui de la figure 3a. Une recherche de minimal de C est alors possible par une recherche dichotomique, par exemple. Néanmoins, cette méthode/heuristique peut donner des résultats erronés dans certaines situations.

Afin d’affiner la méthode précédente, il est possible de calculer une première valeur de C (ex. point 302a dans la zone 302) pour un premier kn proche de 0 (i.e. proche de la valeur minimale, ex. dans les 10% des k les plus petits) et une deuxième valeur de C (ex. point 302b dans la zone 302) pour un deuxième kn toujours proche de 0 (ex. kn < 0.1 kn_maxOu k=0 ou k=1), le premier kn étant inférieur au deuxième kn. Par exemple, le premier kn vaut 0 tandis que le deuxième kn vaut 1. La soustraction de la première valeur de C à la deuxième valeur de C permet de connaître la pente de la droite 302c (ou tout du moins sa direction).

La même méthode est utilisée pour deux points de la zone 303 (proche de la valeur maximale, ex. dans les 10% des k les plus grands) afin de déterminer la pente de la courbe 303c.

Si la pente de la courbe 302c est négative tandis que la pente de la courbe 303c est positive, il est possible de supposer que le « cas » applicable est celui de la figure 3a.

Si la pente de la courbe 302c est négative et si la pente de la courbe 303c est négative, il est possible de supposer que le « cas » applicable est celui de la figure 3b.

Si la pente de la courbe 302c est positive et si la pente de la courbe 303c est positive, il est possible de supposer que le « cas » applicable est celui de la figure 3c.

Ainsi, par le calcul de valeur de C pour des valeurs de kn extrêmes, il est possible de déterminer simplement où se situe l’optimal de la fonction C : - si l’optimal de la fonction C se situe à droite de la courbe C (cas de la figure 3b), il est possible directement d’indiquer que l’optimal est atteint pour kn=kn_max sans calcul supplémentaire ; - si l’optimal de la fonction C se situe à gauche de la courbe C (cas de la figure 3c), il est possible directement d’indiquer que l’optimal est atteint pour kn=0 sans calcul supplémentaire. - dans les autres cas une recherche dichotomique est possible. Bien entendu, une autre méthode de recherche est envisageable, par exemple exhaustive.

Ainsi, la combinatoire exposée en relation avec la figure 2 peut être considérablement réduite et permettre des temps de calcul diminués et/ou une diminution de la puissance de calcul nécessaire.

La figure 4 représente un exemple de dispositif d’optimisation dans un mode de réalisation de l’invention.

Dans ce mode de réalisation, le dispositif comporte un ordinateur 400, comprenant une mémoire 405 pour stocker des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé, les données de mesures reçues, et des données temporaires pour réaliser les différentes étapes du procédé tel que décrit précédemment. L’ordinateur comporte en outre un circuit 404. Ce circuit peut être, par exemple : - un processeur apte à interpréter des instructions sous la forme de programme informatique, ou - une carte électronique dont les étapes du procédé de l’invention sont décrites dans le silicium, ou encore - une puce électronique programmable comme une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gâte Array » en anglais).

Cet ordinateur comporte une interface d’entrée 403 pour la réception de données de profils de production et de la courbe sur monotone, et une interface de sortie 406 pour la fourniture des informations relatives à l’optimisation. Enfin, l’ordinateur peut comporter, pour permettre une interaction aisée avec un utilisateur, un écran 401 et un clavier 402. Bien entendu, le clavier est facultatif, notamment dans le cadre d’un ordinateur ayant la forme d’une tablette tactile, par exemple.

Par ailleurs, le schéma fonctionnel présenté sur la figure 2 est un exemple typique d’un programme dont certaines instructions peuvent être réalisées auprès du dispositif décrit. À ce titre, la figure 2 peut correspondre à l’organigramme de l’algorithme général d’un programme informatique au sens de l’invention.

Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. D’autres réalisations sont possibles.

Par exemple, dans les exemples ci-dessus, la valeur minimale de kn a été souvent pris égale à 0 mais tout autre valeur est possible (i.e. kn_min)- La valeur de cette valeur minimale (ou borne minimale) peut être estimé en fonction d’un parc de moyens de production existant sur un territoire donné ou sur un parc de moyens de production dont la construction est planifiée ou décidée.

Claims

REVENDICATIONS

1. Procédé d’optimisation de moyens de production d’énergie comprenant des moyens de production d’énergie intermittents et des moyens de production d’énergie non-intermittents, ledit procédé comprenant : /a/ réception de données de consommation d’énergie (101,201) ; /b/ séparation des données de consommation d’énergie en au moins : - une première part (204, 205) de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents et - une deuxième part (206) associée aux moyens de production d’énergie non-intermittents ; /c/ détermination : - d’un premier coût (208, 209) associé à ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents en fonction de la première part ; - d’un deuxième coût (207) associé aux moyens de production d’énergie non-intermittents en fonction de la deuxième part ; - d’une somme (210) d’au moins le premier coût et le deuxième coût ; /d/ réitération de l’étape /b/ et /cl pour une séparation en première part et deuxième part distincte (211) de l’itération précédente ; /e/ détermination d’un optimal (212) de la somme de l’étape /c/ parmi toutes les réitérations.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la première part est déterminée en fonction d’un profil type de production (203, 204) de ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents auquel est appliqué un facteur multiplicateur (204, 205).
3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le premier coût est déterminé en fonction d’un coût type de production d’au moins un ou plusieurs moyens de production d’énergie intermittents auquel est appliqué ledit facteur multiplicateur.
4. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le deuxième coût est déterminé par une méthode comprenant une division d’un diagramme dite « sur monotone » (102) correspondant à la deuxième part en une pluralité de zones (112, 111, 110) correspondant à différents types de moyens de production d’énergie non-intermittents.
5. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend en outre une détermination d’une part maximale pour la première part en fonction d’une capacité d’un territoire à permettre une installation de ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents, ladite part maximal définissant une borne maximale d’un domaine de parts possibles pour la première part.
6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le procédé comprend : - une première exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus petites dans ledit domaine ; - une deuxième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus grandes dans ledit domaine ; - en fonction des sommes (302, 303) de l’étape /c/ déterminées lors de ladite première exécution et de ladite deuxième exécution, détermination d’une position probable (304) de l’optimal de la somme de l’étape /e/.
7. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le procédé comprend : - une première exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus petites dans ledit domaine ; - une deuxième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus petites dans ledit domaine, la première part pour la première exécution étant strictement supérieure à la première part pour la première exécution, - une troisième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus grandes dans ledit domaine, - une quatrième exécution de l’étape /b/ et l’étape /c/ pour au moins une première part parmi 10% de parts les plus grandes dans ledit domaine, la première part pour la quatrième exécution étant strictement supérieure à la première part pour la troisième exécution, - en fonction d’une première différence (302c) entre la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite première exécution et entre la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite deuxième exécution et en fonction d’une deuxième différence (303c) entre la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite troisième exécution et de la somme de l’étape /c/ déterminée lors de ladite quatrième exécution, détermination d’une position probable de l’optimal de la somme de l’étape /e/.
8. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend en outre une détermination d’une part minimale pour la première part en fonction d’un parc existant de ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents.
9. Produit programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
10. Dispositif d’optimisation de moyens de production d’énergie comprenant des moyens de production d’énergie intermittents et des moyens de production d’énergie non-intermittents, ledit procédé comprenant : /a/ une interface pour la réception de données de consommation d’énergie ; /b/ un circuit pour la séparation des données de consommation d’énergie en au moins : - une première part de consommation d’énergie associée à une catégorie de moyens de production d’énergie intermittents et - une deuxième part associée aux moyens de production d’énergie non-intermittents ; /c/ un circuit pour la détermination : - d’un premier coût associé à ladite catégorie de moyens de production d’énergie intermittents en fonction de la première part ; - d’un deuxième coût associé aux moyens de production d’énergie non-intermittents en fonction de la deuxième part ; - d’une somme d’au moins le premier coût et le deuxième coût ; 161 un circuit pour la réitération de l’étape /b/ et /c/ pour des séparations en première part et deuxième part distincte ; /e/ un circuit pour la détermination d’un optimal de la somme de l’étape /c/ parmi toutes les réitérations ; IV une interface de sortie pour la fourniture de la première part et de la deuxième part permettant l’optimal de la somme déterminée à l’étape /e/.