FR3058240A1 - Procede d'optimisation de la consommation electrique d'une installation - Google Patents
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Abstract
L'invention se rapporte à un procédé d'optimisation de la consommation électrique d'une installation (3) reliée à un réseau (4) de fourniture d'électricité, ladite installation (3) étant également reliée à un système de stockage (1) d'énergie apte à compléter au moins partiellement la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de décharge ou à stocker de la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de charge. La principale caractéristique d'un procédé selon l'invention est qu'il comprend les étapes suivantes, - une étape de prédiction des pics de puissance consommée, incluant les instants où ils surviennent et leurs durées, - une étape d'estimation de l'énergie nécessaire pour assurer lesdits pics de puissance, - une étape de décharge lorsqu'un pic de puissance survient, la puissance de décharge étant égale à une fonction de répulsion multipliée par une puissance de décharge maximum prédéterminée, la fonction de répulsion étant fonction de l'écart entre la puissance effectivement consommée et une puissance maximale prédéterminée.
Description
PROCEDE D’OPTI Ml SATI ON DE LA CONSOMMATI ON ELECTRI QUE D’UNE I NSTALLATI ON
L'invention se rapporte à un procédé d'optimisation de la consommation électrique d'une installation.
A force d'être utilisées dans les véhicules électriques, les batteries haute-tension finissent par s'user et à fournir moins d'énergie.
La réutilisation des batteries haute-tension de véhicules électriques dans un environnement stationnaire est une solution envisageable pour une seconde vie desdites batteries.
En effet, cette solution semble un compromis idéal pour les batteries n'ayant plus assez d'énergie pour une utilisation embarquée telle que les véhicules électriques, car elles fourniraient une autonomie insuffisante, mais assez pour être utilisées comme un générateur tampon capable à la fois d'emmagasiner de l'énergie à moindre coût, et de la restituer aux moments les plus opportuns selon les besoins du site ou du bâtiment.
L'utilisation d'un système de stockage stationnaire permet de réduire la puissance consommée par une installation sur le réseau électrique. En effet, ledit stockage permet d'emmagasiner de l'énergie lorsqu'elle ne coûte pas cher ou lorsqu'elle est abondante, comme lorsqu'elle est issue d'une source d'énergie renouvelable, et de la restituer lorsque le site en a le plus besoin.
Le défi qui se pose alors est celui de programmer les instants ainsi que les puissances de charge et de décharge du système de stockage pour pouvoir réduire la puissance maximale autorisée par le contrat d'abonnement du bâtiment, et ainsi réduire le coût fixe que représente cet abonnement. Cela doit se faire en prenant en considération les contraintes du système de stockage comme par exemple, l'énergie maximale disponible pour la charge et pour la décharge, la puissance maximale de charge et de décharge etc.
On doit pouvoir également utiliser le système de stockage de façon à réagir rapidement lorsqu'on a affaire à des situations où la puissance fournie par le réseau dépasse la puissance maximale autorisée par le contrat d'abonnement, et à partir de laquelle le site paye des pénalités à l'exploitant du réseau. La réponse du système de stockage doit être assez dynamique afin de contrebalancer ces cas où il y a surconsommation du site. De manière analogue, la réponse du système de stockage doit être assez dynamique afin de contrebalancer les cas où il y a une surproduction d'énergie renouvelable ou une chute brusque de la production de la source d'énergie renouvelable, comme par exemple lors d'une forte rafale de vent dans le cas d'une source d'énergie éolienne ou au passage d'un nuage dans le cas d'une source d'énergie photovoltaïque.
La demande US 2015/0153394 Al décrit une solution de type « peakshaving » pour un système de stockage stationnaire. Dans ce document, une valeur cible de pic de puissance est prédéfinie, ainsi qu'une valeur tampon de puissance, de sorte qu'un pic de puissance compris entre la valeur cible et la somme de la valeur cible et de la valeur tampon puisse être écrêté par décharge de la batterie. Un premier inconvénient du procédé d'optimisation de la consommation énergétique décrit dans ce document est que si un pic de puissance réel vient à dépasser la somme de la valeur cible et de la valeur tampon, il n'est pas écrêté. La valeur cible est alors simplement réajustée à la hausse, de sorte que les pics réels suivants soient plus susceptibles d'être écrêtés. Un deuxième inconvénient est que l'on risque de sous-utiliser la batterie si les pics suivants sont moins intenses, et donc de consommer plus que nécessaire sur le réseau. En résumé, cette solution manque de dynamisme par rapport aux variations de la puissance consommée.
La présente invention, au contraire, propose une solution plus adaptative et plus dynamique par rapport aux variations des pics de puissance.
L'invention a pour objet un procédé d'optimisation de la consommation électrique d'une installation reliée à un réseau de fourniture d'électricité, ladite installation étant également reliée à un système de stockage d'énergie apte à compléter au moins partiellement la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de décharge ou à stocker de la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de charge.
La principale caractéristique d'un procédé selon l'invention est qu'il comprend les étapes suivantes,
- une étape de prédiction de pics de puissance consommée, incluant les instants où ils surviennent et leurs durées,
- une étape d'estimation de l'énergie nécessaire pour satisfaire auxdits pics de puissance,
- une étape de décharge lorsqu'un pic de puissance survient, la puissance de décharge étant égale à une fonction de répulsion multipliée par une puissance de décharge maximum prédéterminée, la fonction de répulsion étant fonction de l'écart entre la puissance effectivement consommée et une puissance maximale prédéterminée.
Avantageusement, la fonction de répulsion est fonction de la pente de la variation de la puissance consommée en fonction du temps.
De façon préférentielle, la fonction de répulsion s'active en fonction de la distance entre la mesure de la puissance du site et la puissance critique à ne pas dépasser, deux calibrations dO et dl étant introduites pour définir la distance à partir de laquelle on active la charge ou décharge du système de stockage. En d'autres termes dès qu'on est à une distance inférieure à dO+dl, on commence à décharger les batteries du système de stockage pour éviter de consommer sur le réseau. La calibration dO représente la zone critique et la calibration dl représente la zone qui permet d'anticiper cette zone critique.
De façon préférentielle, l'étape de prédiction inclut de reporter les pics de puissance mesurés le jour précédent si le jour courant est un jour de semaine, et de reporter les pics de puissance mesurés sept jours auparavant si le jour courant est un jour de weekend.
Préférentiellement, l'étape de report des pics de puissance mesurés le jour précédent, comprend les étapes suivantes :
- une étape d'approximation du profil S de puissance consommée du site par son développement en série de fourrier d'ordre η, n étant choisi de façon à prendre en compte les principales harmoniques du signal puissance du site,
- une étape d'application au profil S d'un algorithme de détection d'extrema,
- une étape de détermination de la largeur des extrema détectés au moyen d'un développement de Taylor.
De façon avantageuse, l'algorithme de détection d'extrema implémente la méthode de Newton ou la méthode de la sécante.
Avantageusement, une fois que l'énergie nécessaire pour satisfaire aux pics de puissance a été estimée, un procédé selon l'invention comprend une étape d'estimation de l'énergie restante dans le système de stockage, de manière à déterminer si ladite énergie restante est suffisante pour satisfaire aux pics de puissances.
De façon préférentielle, l'étape d'estimation de l'énergie nécessaire pour satisfaire aux pics de puissance inclut de résoudre au moyen d'un algorithme de Karuch-Khan-Tucker le problème d'optimisation sous contraintes suivant :
min7 = +
P k-i sock - sock.--— * 77Sai,max soc™ < soc, < soc1 pmin < p < pmax r dch — rk — r ch
Où,
Pb : puissance électrique consommée par l'installation,
J : critère d'optimisation
SOCmin : SOC minimal au quel on permet la décharge.
SOCmax : SOC maximal au quel on permet la charge.
P™ : puissance maximale de la décharge : puissance maximale de la charge
Ts : pas d'échantillonnage de l'algorithme de recherche de la période [T0, Tf], (par exemple 30mn).
Pk : Puissance P à l'instant k.
SOCk : SOC à l'instant k,
EBat,max . énergie maximale pouvant être stockée dans la batterie (en W/h)
Avantageusement, le système de stockage est également apte à stocker de l'énergie issue d'une source d'énergie renouvelable. Préférentiellement, l'énergie renouvelable est une énergie de type photovoltaïque.
Un procédé d'optimisation selon l'invention présente l'avantage de pouvoir réduire la facture énergétique d'un bâtiment en souscrivant à un contrat d'abonnement moins cher. Il a de plus l'avantage d'éviter de payer des pénalités en cas de dépassement d'abonnement. Il présente enfin l'avantage d'éviter le refoulement d'énergie sur le réseau électrique.
On donne ci-après une description détaillée d'un procédé d'optimisation selon l'invention en se référant aux figures suivantes :
- La figure 1 est un diagramme illustrant un exemple de la consommation électrique d'une installation et de l'apport potentiel d'une source d'énergie renouvelable,
- La figure 2 est un logigramme illustrant les principales sources d'énergie mises en œuvre dans un procédé d'optimisation selon l'invention,
- La figure 3 est un logigramme décrivant les principaux éléments pour la mise en œuvre d'un procédé d'optimisation selon l'invention,
- La figure 4 est un diagramme montrant une courbe illustrant un exemple de la variation de la puissance consommée en fonction du temps et montrant des extrema de consommation,
- La figure 5 est un diagramme illustrant des exemples de fonction de répulsion,
- La figure 6 est un diagramme illustrant un exemple de résultats de simulation de la limitation de puissance en fonction du temps,
- La figure 7 est un diagramme spatial illustrant les limitations de puissance entre les différentes phases du réseau triphasé,
- Les figures 8a, 8b et 8c sont des diagrammes illustrant des exemples de limitation de puissance, respectivement pour une première phase, une deuxième phase et une troisième phase d'un réseau triphasé, en prenant en compte le déséquilibre dudit réseau,
- La figure 9 est un diagramme illustrant un exemple de consommation énergétique en fonction du temps permettant de déterminer des extrema de consommation en termes d'instants de survenance et de durée,
- La figure 10 est un diagramme illustrant un exemple de résultats de simulations des extrema de consommation d'une installation,
- Les figures lia, 11b et 11c sont trois diagrammes illustrant respectivement un exemple de variation au cours du temps de la puissance électrique consommée par l'installation, de la commande de la puissance de charge et de décharge d'un système de stockage d'énergie stationnaire, et de l'état de charge des batteries électriques constituant ledit système,
- La figure 12 est un diagramme illustrant schématiquement la variation au cours du temps du prix de l'électricité consommée par l'installation,
- La figure 13 est un diagramme illustrant une planification du SOC min et du SOCmax pour une consommation au jour j, tenant compte des moments critiques de la consommation pour l'écrêtage des pics,
- La figure 14 illustre un exemple d'un diagramme d'un cas de réservation en décharge, sur lequel figurent les variations du gabarit SOCmax et SOCmin.
- La figure 15 correspond au diagramme de la figure 14 et sur lequel sont illustrés les variations des gabarits de SOCmin et SOCmax pour la prise en compte de la réservation de l'agrégateur.
Le recyclage des batteries de véhicule électrique dans un environnement stationnaire est une solution envisageable pour une seconde vie desdites piles.
En effet cette solution semble un compromis idéal pour les batteries n'ayant plus assez d'énergie pour une utilisation embarquée telle que les véhicules électriques car elles ne fourniraient pas une autonomie suffisante, mais assez pour être considérées comme un générateur tampon capable à la fois d'emmagasiner de l'énergie à moindre coût, et de la restituer aux moments les plus opportuns selon les besoins.
En se référant à la figure 2, l'utilisation d'un système de stockage stationnaire 1 comprenant des batteries 2 électriques recyclées, permet de réduire la puissance consommée par une installation 3 sur le réseau électrique 4. En effet, le stockage permet d'emmagasiner l'énergie lorsqu'elle ne coûte pas cher ou lorsqu'elle est abondante dans le cas par exemple d'une énergie renouvelable 5 de type photovoltaïque, et de la restituer lorsque l'installation 3 en a le plus besoin.
En se référant à la figure 1, la courbe 30 illustre un exemple de la consommation électrique totale d'une installation 3, la courbe 31 un exemple de l'énergie électrique consommée par ladite installation 3 sur le réseau électrique 4 et la courbe 32 un exemple de l'énergie électrique produite par une source énergétique renouvelable 5 de type photo voltaïque. Il est important de noter que lorsque l'installation 3 consomme de l'énergie électrique en provenance de la source renouvelable 5, la consommation électrique sur le réseau électrique 4 est significativement réduite.
Le terme « installation » est un terme générique couvrant un ou plusieurs bâtiments pouvant par exemple être industriel(s) ou domestique(s) comme une maison individuelle, et susceptible(s) de consommer de l'électricité.
Un procédé d'optimisation de la consommation électrique d'une installation selon l'invention, permet d'écrêter les pics de puissance de la consommation électrique d'une installation 3 de façon à :
- Réduire la facture énergétique de l'installation 3 en faisant une souscription à un abonnement moins cher (réduction de la puissance maximale du site)
- Éviter de payer des pénalités en cas de dépassement d'abonnement,
- Éviter le refoulement d'énergie sur le réseau électrique.
L'un des buts d'un procédé d'optimisation selon l'invention, est de pouvoir optimiser la gestion énergétique de l'installation 3, d'une façon automatique et réaliste, et avec le moindre coût. Autrement dit, ledit procédé va favoriser l'utilisation de l'énergie renouvelable 5 de façon à réduire la consommation électrique de l'installation 3 au niveau du réseau électrique.
En se référant à la figure 3, un contrôleur est alloué à chaque batterie 2 pour permettre d'assurer le pilotage bas niveau de ladite batterie 2.
Un contrôleur global 6 SC est mis en œuvre pour assurer le contrôle haut niveau du système de stockage stationnaire 1. C'est à ce niveau, par exemple, que l'on fait l'allocation de puissance individuellement pour chaque batterie 2, afin de répondre à un besoin global en puissance électrique, demandé par l'installation 3. De façon conventionnelle, un compteur 7 permet de mesurer la consommation électrique de l'installation 3. Le contrôleur global 6 comprend au moins un calculateur permettant de piloter un procédé d'optimisation selon l'invention, en prenant en compte tous les paramètres liés à la consommation électrique de l'installation 3, ainsi que les caractéristiques des batteries 2 du système de stockage stationnaire 1.
Un procédé d'optimisation de la consommation électrique d'une installation 3 reliée à un réseau 4 de fourniture d'électricité, et dotée d'un système 1 de stockage d'énergie apte à compléter au moins partiellement la puissance électrique fournie par le réseau 4 dans une phase de décharge ou à stocker de la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de charge comprend les étapes suivantes,
- une étape de prédiction des pics de puissance consommée, à travers l'instant où ils surviennent et leurs durées,
- une étape d'estimation de l'énergie nécessaire pour assurer lesdits pics de puissance,
- une étape de décharge lorsqu'un pic de puissance survient, la puissance de décharge étant égale à une fonction de répulsion multipliée par une puissance de décharge maximum prédéterminée, la fonction de répulsion étant fonction de l'écart entre la puissance effectivement consommée et une puissance maximale prédéterminée.
L'idée de l'invention consiste à développer des stratégies permettant d'activer la charge/décharge du système de stockage pour éviter les dépassements des seuils de puissances (limitation abonnement & limitation de l'injection sur le réseau). L'activation du système de stockage va se faire en fonction de la puissance fournie par le réseau pour le site d'hébergement (valeur mesurée).
Nous réagissons en fonction de cette valeur d'une façon dynamique en utilisant des fonctions de répulsions qui s'activent en fonction de la distance entre la mesure de la puissance du site et la puissance critique à ne pas dépasser.
Remarque : dans ce qui suit, nous allons traiter le cas de la limitation de l'abonnement. Le traitement du refoulement sur le réseau est identique.
Notations :
Pb: puissance consommée sur le réseau électrique.
Ps: puissance du système de stockage.
Peui1 : puissance seuil à partir de laquelle le site paye des pénalités.
En se référant à la figure 4, on définit d0 et di deux calibrations de la stratégie qui définissent la distance à partir de laquelle on active la charge/décharge du système de stockage. En d'autres termes, dès qu'on est à une distance inférieure à d0+d1r on commence à décharger les batteries du système de stockage pour éviter de consommer sur le réseau. Durant cette phase, la dynamique de la décharge du système du stockage va être fonction de la pente de la puissance consommée sur le réseau Pb. De sorte que lorsque la puissance du bâtiment s'approche d'une façon rapide de la puissance seuil
Peu‘!, la dynamique du système du stockage devient rapide. Ceci est rendu possible grâce aux fonctions de répulsion illustrées à la figure 5.
Pour la stratégie en limitation abonnement,
Si d(Pb , Pseuil) < d0 seuil
seuil
Si d0 < d(Pb , pseuil) <
Pss = — fr(d,d0,d1, ΔΡ) * Pss
C* i r-ï r-ï D SS — A
SinonPss = 0
En se référant à la figure 6, la courbe 10 illustre l'ancienne consommation électrique de l'installation 3 sur le réseau 4 électrique, la courbe 11 illustre la nouvelle consommation électrique de ladite installation 3 sur le réseau 4, après un écrêtage des pics de consommation dont la valeur maximale est limitée à une valeur seuil 12. La courbe 13 illustre la variation simultanée au cours du temps du paramètre Pes, qui est la puissance du système de stockage. On remarque qu'au-delà de 5000s, la puissance du site a une pente plus grande. Le système de stockage est alors plus dynamique.
Un procédé selon l'invention, prend en compte le déséquilibre du réseau électrique.
En réalité, la limitation de puissance dans l'installation 3 se fait sur le courant et non pas sur la puissance. Ceci vient du fait qu'il peut exister un déséquilibre entre les différentes phases du réseau triphasé d'alimentation du bâtiment. On va limiter alors chaque phase à la valeur équivalente à la puissance limite, comme illustré à la figure 7 :
max a = PSeU7 Va max max b = Pseu7 vb c = Pseu7 vc
Afin de permettre la limitation de puissance en tenant compte du déséquilibre réseau, nous adaptons la stratégie précédemment décrite de la façon suivante :
Nous remplaçons alors la fonction de répulsion définit par f_r(d(Pb> Pseuil\dOldlf ΔΡ) par la fonction :
f_r(dc,d0,d1, ΔΡ)
Où de est définit par :
Ce changement de variable va permettre d'activer le système de stockage en limitant la phase la plus critique du réseau tout en bénéficiant des avantages de la stratégie présentée en première partie. Il faut noter que la solution présentée dans le document US 2015/0153394 Al ne tient pas compte de cette possibilité de déséquilibre entre les phases, et certains pics peuvent être omis, si des phases se compensent.
Les figures 8a, 8b, 8c sont des diagrammes illustrant des exemples de limitation de puissance, respectivement pour une première phase, une deuxième phase et une troisième phase du réseau 4 triphasé, en prenant en compte le déséquilibre dudit réseau 4.
Un procédé d'optimisation selon l'invention, comprend une étape de planification de la capacité des batteries pour assurer l'écrêtage des pics de puissance.
En effet, un procédé selon l'invention doit prévoir de réserver suffisamment d'énergie dans le système de stockage pour assurer cet écrêtage.
L'étape de prédiction des pics de puissance consommée s'effectue à partir de la stratégie suivante.
Tout d'abord, il est supposé que la journée qui ressemble le plus à celle du jour en cours (en termes de consommation énergétique) est celle d'hier en semaine, ou celle de la journée correspondante du weekend précédent. Dans le cas d'un site qui dispose d'une source d'énergie renouvelable du type « photo voltaïque », la puissance produite dépend essentiellement de la météo. On considère dans ce cas de figure que la météo varie faiblement d'un jour à l'autre. Nous traitons dans l'exemple qui suit, le cas d'un bâtiment industriel qui est utilisé en semaine calendaire. Toute autre spécificité d'une installation, peut être prise en compte par cette stratégie.
La stratégie consiste à détecter les maximums et les minimums de la puissance du site sur la journée j-1, et de prévoir une durée autour de ces instants là pour les traduire en contraintes sur le SOC (de l'anglais State of Charge) du système de stockage, pour la planification de l'algorithme de gestion de l'énergie du jour j.
Pour détecter les extrema du jour j-1, nous commençons par une étape d'approximation du profil de puissance par son développement en série de fourrier d'ordre η, n étant choisi de façon à prendre en compte les principales harmoniques du signal puissance du site (ordre 7 par exemple). Ce profil de puissance est donné par l'expression :
/
Sf(t) = et j cos (2 * i * 2 + bi sin (2*1*2 π * t i=l T-n T-n
Cette étape a deux intérêts :
- action de filtrage
- possibilité de sauvegarde de données sur du long terme
Nous appliquons, suite à l'approximation en série de fourrier de la puissance du site (Sf), un algorithme de détection d'extrema basé par exemple sur la méthode de newton ou sur la méthode de la sécante.
Pour déterminer la largeur de l'extrema, c'est-à-dire la période sur laquelle nous devons prévoir suffisamment d'énergie disponible dans le système de stockage pour assurer le l'écrêtage de pics de puissance, nous faisons un développement de Taylor de Sf.
7’y(x)=Sf(x.)+(x-x.)S'f(xi) +(x-x.)2Sf(x.)
La détermination de la largeur du pic Δί est donnée par la résolution de l'équation suivante :
Jr XÎ+At/2
Tf(x)dx
Χ;-Δϋ/2 oùa est un paramètre de calibration qui détermine la quantité d'énergie qui est consacrée à la stratégie de l'écrêtage de pics.
La figure 9 illustre un exemple de la variation de la puissance électrique de l'installation en fonction du temps montrant des extrema de consommation, ainsi qu'un exemple de la détermination de la largeur d'un extrema de consommation.
La figure 10 résume les différentes étapes de calcul précédentes. La courbe 14 matérialise la puissance électrique brute consommée par l'installation. La courbe 15 représente l'approximation précédente de la série de fourrier, avec des minima 16 et des maxima 17. La courbe 18 illustre l'approximation précédente de Taylor et les traits horizontaux matérialisent chacun la durée estimée de l'extrema.
On peut alors formuler le problème d'autoconsommation de l'installation 3 comme étant un problème d'optimisation sous contrainte qui peut être écrit comme suit :
rTr — minj = I (Pb + Pfidt p •'T,, dSOC _ P dt ~ EBat-max SOCmin < SOC < SOCmax nmax n nmax tdch — r — Kch
Pour résoudre ce problème, nous allons procéder à une discrétisation de ces équations.
= 0
N _ min·' = Σ^+ρΧτ,
P k-l
SOCk SOCk j p Bià.max socmm < soc, < soc1 pmin < p < pmax rdch — rk — rch
Qui peut se résoudre par la méthode du point intérieur (algorithme de Karuch-Khan-Tuker).
De cette manière, nous déterminons la puissance optimale du système de stockage 1, qui permet de lisser la consommation de l'installation 3, sauf que cet algorithme nécessite la connaissance a priori de la consommation électrique du bâtiment.
Pour ce faire, il est supposé que la puissance électrique consommée par l'installation 3 sur au moins une période est réalisée par un report de la puissance électrique consommée le jour précédent sur la même période si le jour est un jour de semaine, ou par un report de la consommation électrique consommée le même jour du weekend précédent sur la même période s'il s'agit d'un jour de weekend. Autrement dit, il est supposé que pour un jour de la semaine, la consommation électrique sur une période donnée est identique à celle du jour précédent sur la même période. Pour un jour du weekend, il est supposé que la consommation électrique sur une période donnée est identique à celle du même jour du weekend précédent sur la même période.
Dans le cas d'une installation 3 qui dispose d'une source d'énergie renouvelable 5 du type « photovoltaïque », la puissance produite dépend essentiellement de la météorologie. On considère dans ce cas de figure, que la météorologie varie faiblement d'un jour à l'autre.
De cette manière, pour un jour de semaine nous déterminons la commande du système de stockage 1 en se basant sur la consommation énergétique du jour précédent, et pour un jour du weekend en se basant sur la consommation énergétique du même jour mais du weekend précédent.
Cette stratégie est très adaptée aux sites où les consommations sont répétables d'un jour à l'autre.
En revanche, pour les cas où il y a une dispersion de la consommation électrique d'une journée à une autre, en raison d'une météorologie changeante, il convient d'introduire un facteur correctif au niveau de la prévision de ladite consommation électrique.
On corrige ainsi la commande calculée en prédictif pour un terme correctif instantané basé sur la consommation journalière du site comparé à celle du jour précédent au même moment :
Pjs = Pfl.r + kp(Pbj - Phj.g
Où, Pjss est la puissance du système de stockage au jour j au pas d'échantillonnage k.Ts
Pj-iss est la puissance du système de stockage au jour j-1 au pas d'échantillonnage k.Ts (même moment de la journée)
Pb,j est la puissance du bâtiment au jour j au pas d'échantillonnage k.Ts
Pb,j-i est la puissance du bâtiment au jour j-1 au pas d'échantillonnage k.Ts (même moment de la journée) kpest le coefficient de correction adaptatif (il permet d'adapter la consommation prévisionnelle avec une adaptation temps réelle de l'instant t la journée j ; cas d'un nuage qui passe ou d'une dispersion de consommation du bâtiment).
Le premier terme de l'expression précédente correspond à la prévision basée sur la valeur du jour précédent s'il s'agit d'un jour de semaine, et le deuxième terme correspond à un facteur correctif.
Les figures lia, 11b et 11c illustrent sur un exemple, le résultat de la validation de l'algorithme précédemment décrit.
Pour pouvoir appliquer la stratégie adaptative précédemment décrite, nous avons besoin de réserver une partie de l'énergie batterie et de la dédier à contrebalancer les perturbations qui peuvent apparaître d'un jour à l'autre sur la consommation de l'installation ou sur la production d'énergie renouvelable. Pour cela, dans la stratégie optimale de calcul de trajectoire de charge/décharge du système de stockage, en se référant à la figure 11c, nous contraignons le système 1 à évoluer dans la plage [SOCmin, SOCmax] = [10%,90%]. L'énergie restante peut par exemple être réservée aux phénomènes aléatoires.
La courbe 19 de la figure lia illustre un exemple de la consommation électrique d'une installation 3 alternant au cours du temps les phases de forte consommation et les phases de faible consommation. La courbe 20 matérialise la consommation électrique corrigée de l'installation 3 après avoir appliqué une puissance de charge et de décharge du système de stockage stationnaire 1.
En se référant à la figure 11b, on remarque que le système de stockage stationnaire 1 se décharge pendant les phases où la puissance de l'installation 3 est maximale, et qu'il se charge pendant les phases où la puissance est minimale correspondant à une surproduction d'énergie renouvelable 5.
Les contraintes sur la capacité du système de stockage stationnaire 1 sont respectées et l'énergie de ce dernier est exploitée au maximum. On remarque également le respect des contraintes sur les puissances de charge/décharge du système. La puissance de charge est inférieure à 18kW et la puissance de décharge est inférieure à 70 kW.
Un procédé d'optimisation selon l'invention comprend une étape de prise en compte de la variation de tarification de l'électricité en fonction des heures pleines ou creuses.
Le principe de cette prise en compte est de rajouter au critère d'optimisation un terme qui permet de favoriser la charge du système de stockage pendant les heures creuses.
Pour cela nous définissons la fonction coût suivante :
N _ min7 = + /JJ2A +Ç\-(pg\p\ + pgip2+ +psnpn)
P k=\
Où ρ9ί représente le prix de l'électricité à la discrétisation / de la journée. Ce nouveau critère permet de favoriser la consommation de l'énergie dans les zones où les prix de l'électricité sont les plus faible et de pénaliser les zones où les prix de l'électricité sont les plus élevé.
Le critère d'optimisation va être adapté pour favoriser les zones où la production d'énergie renouvelable est la plus abondante. Pour cela, nous considérons le critère d'optimisation augmenté suivant :
N _ • t X 1 z n , n \ 2^ . h /~ielec g s-i renouvelable min7 = lflpb+pk> Ts+9i-c -92e
P k=l
La figure 12 illustre la corrélation qu'il peut exister entre le tarif de l'électricité issu du réseau électrique 4 et l'utilisation de l'énergie renouvelable
5. Sur le diagramme de la figure 6, la courbe 21 matérialise le prix de l'électricité au cours du temps. Cette courbe 21 présente un créneau correspondant à un tarif élevé de l'électricité. La courbe inférieure 22 représente la puissance électrique fournie par la source d'énergie renouvelable 5 et présente une bosse matérialisant une utilisation importante de la source d'énergie renouvelable 5. Cette bosse est placée au droit du créneau de la courbe supérieure 21, montrant ainsi qu'il est recommandé d'utiliser majoritairement la source d'énergie renouvelable 5 lorsque le prix de l'électricité du réseau 4 est élevé.
Un procédé d'optimisation selon l'invention comprend une étape de planification des contraintes de batterie pour assurer l'écrêtage des pics d'énergie. Les périodes d'écrêtage de ces pics, sont planifiées en tant que contraintes variables sur le SOC du système de stockage.
SOCmax et SOCmin ne seront plus dorénavant des valeurs constantes mais des tables planifiées, basées sur les calculs décrits dans le paragraphe de localisation des pics et identification de leurs durées.
Le vecteur SOCmax est planifié comme suit :
SOCmax(k) < SOCmax,défaut si k n'appartient pas à un intervalle où on a localisé un pic (max) de puissance
SOCmax(k) > SOCmax,peak si k appartient à un intervalle où on a localisé un pic (max) de puissance
Par exemple :
socmax,défaut = gQO/o et S0Cmax,peak = ggo/θ
Le cas du pic (min) est traité d'une façon identique :
Le vecteur SOCmin est planifié comme suit :
SOCmax(k) >socmin'défaut si k n'appartient pas à un intervalle où on a localisé un pic (min) de puissance
SOCmax(k) < s0Cmin'peak si k appartient à un intervalle où on a localisé un pic (min) de puissance
Par exemple :
socmin,défaut = 20% et socmax,peak = 1Qo/o
La méthode de planification de capacité de batterie pour le service d'écrêtage de pics décrite précédemment, peut être adaptée pour répondre à une réservation d'un créneau temporel du système par un agrégateur d'énergie pour assurer un profil de puissance donné.
Pour cela considérant le problème d'optimisation assurant les services d'autoconsommation et d'écrêtage de pics.
N _ • t X' / r» i rt \ 2 , £ z~» elec g renouvelable min7 = + g) 1 s + -<?2c
P k=\
SOCk sockl Gabarit _SOCmiR pmin < p < piaux rdch — rk — rch
Pk jj Bat, max <sock = 0 < Gabarit
SOC max
L'agrégateur d'énergie va demander de réserver notre système pour réaliser un profil de puissance donné entre les instant d*Ts et f*Ts avec une contrainte sur l'énergie disponible dans notre système à l'instant initial de la réservation d*Ts. Il va préciser s'il utilise le système de stockage en configuration « charge » ou bien en configuration « décharge ».
Pour assurer la contrainte sur l'énergie disponible dans le système de stockage à l'instant initial de la réservation, il faut la rajouter comme contrainte sur le SOC en début de réservation, selon que l'on est dans une réservation en charge auquel cas la contrainte serait SOC à l'instant d*Ts <=SOC désiré, ou bien une réservation en charge auquel cas la contrainte serait SOC à l'instant d*Ts >=SOC désiré.
Comme nous ne connaissons pas comment l'agrégateur va utiliser le système pendant la phase de réservation, nous allons prendre l'hypothèse que l'agrégateur va vider les batteries en fin de réservation (intant f*Ts) s'il s'agit d'une réservation en décharge, et que les batteries seront entièrement chargées s'il s'agit d'une réservation en charge.
Le critère d'optimisation sous contrainte devient :
N _ in7 =Σ« +ρΧ-τ, -i,c
D lr = l mm
P k=i renouvelable
SOCk-SOCk_l-J^ = Q siSn(Pmtion ) * SOCk< sign(Preservation /SOC désiré, réservation socf =
SÎ&U(Preservation ) SOC m'n 4“ SOC^
,)
I-·. = ) * koc-“-“” - SOC, I ‘ ‘ f 1 1 (f-d/Ts
Gabarit _SOCmia < SOCk < Gabarit_SOCnm
Pmin <p <p rdch — rk — ‘ max ch
La figure 14 illustre un exemple d'un diagramme d'un cas de réservation en décharge, sur lequel figurent les variations du gabarit SOCmax et SOCmin.
La figure 15 correspond au diagramme de la figure 14 et sur lequel sont illustrés les variations des gabarits de SOCmin et SOCmax pour la prise en compte de la réservation de l'agrégateur.
Claims (9)
- REVENDI CATI ONS1. Procédé d'optimisation de la consommation électrique d'une installation (3) reliée à un réseau (4) de fourniture d'électricité, ladite installation (3) étant également reliée à un système de stockage (1) d'énergie apte à compléter au moins partiellement la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de décharge ou à stocker de la puissance électrique fournie par le réseau dans une phase de charge, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes,- une étape de prédiction de pics de puissance consommée, incluant les instants où ils surviennent et leurs durées,- une étape d'estimation de l'énergie nécessaire pour satisfaire auxdits pics de puissance,- une étape de décharge lorsqu'un pic de puissance survient, la puissance de décharge étant égale à une fonction de répulsion multipliée par une puissance de décharge maximum prédéterminée, la fonction de répulsion étant fonction de l'écart entre la puissance effectivement consommée et une puissance maximale prédéterminée.
- 2. Procédé d'optimisation selon la revendication 1, caractérisé en ce que la fonction de répulsion est fonction de la pente de la variation de la puissance consommée en fonction du temps.
- 3. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que la fonction de répulsion s'active en fonction de la distance entre la mesure de la puissance du site et la puissance critique à ne pas dépasser, et en ce que deux calibrations dO et dl sont introduites pour définir la distance à partir de laquelle on active la charge ou décharge du système de stockage.
- 4. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisée en ce que l'étape de prédiction inclut de reporter les pics de puissance mesurés le jour précédent si le jour courant est un jour de semaine, et de reporter les pics de puissance mesurés sept jours auparavant si le jour courant est un jour de weekend.
- 5. Procédé d'optimisation selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'étape de report des pics de puissance mesurés le jour précédent, comprend les étapes suivantes :- une étape d'approximation du profil S de puissance consommée du site par son développement en série de fourrier d'ordre η, n étant choisi de façon à prendre en compte les principales harmoniques du signal puissance du site,- une étape d'application au profil S d'un algorithme de détection d'extrema, ~ une étape de détermination de la largeur des extrema détectés au moyen d'un développement de Taylor.
- 6. Procédé d'optimisation selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'algorithme de détection d'extrema implémente la méthode de Newton ou la méthode de la sécante.
- 7. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'une fois que l'énergie nécessaire pour satisfaire aux pics de puissance a été estimée, il comprend une étape d'estimation de l'énergie restante dans le système de stockage, de manière à déterminer si ladite énergie restante est suffisante pour satisfaire aux pics de puissances.
- 8. Procédé d'optimisation selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape d'estimation de l'énergie nécessaire pour satisfaire aux pics de puissance inclut de résoudre au moyen d'un algorithme de KaruchKhan-Tucker le problème d'optimisation sous contraintes suivant :N _ ταίη^Σ^ + ΡΛP k=iSOCk - SOCk !-* K-l Bat, max soc™ < soc, < soc1 pmin < p < pmax rdch — rk — rchOù,Pb : puissance électrique consommée par l'installation, J : critère d'optimisationSOCmin : SOC minimal au quel on permet la décharge.SOCmax : SOC maximal au quel on permet la charge.P™ : puissance maximale de la décharge ch : puissance maximale de la chargeTs : pas d'échantillonnage de l'algorithme de recherche de la période [T0, Tf], 10 (par exemple 30mn).Pk : Puissance P à l'instant k.SOCk : SOC à l'instant k,EBat,max . énergie maximale pouvant être stockée dans la batterie (en W/h)15
- 9. Procédé d'optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce le système de stockage (1) est également apte à stocker de l'énergie issue d'une source d'énergie renouvelable (5).
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