Outils de contrôle prédictif pour Microgrids

SCHNEIDER-ELECTRIC
Grenoble
Réalisé par : HAVEL Aurélien
Promotion : 2014
Les microgrids sont des réseaux spatialement limités, pouvant être isolés ou connectés au réseau général et incluant des nœuds de génération, de consommation et potentiellement de stockage. L’augmentation de la part des énergies renouvelables, la variabilité des cours des énergies fossiles et le déploiement de systèmes électriques intelligents ont fait passer ces réseaux du stade de la recherche au stade industriel ; ils seront un pilier de l’implémentation des engagements de la COP21.

La gestion du réseau microgrid passe par un système de contrôle réactif permettant une gestion en temps réel, néanmoins, beaucoup d’acteurs misent sur les microgrids pour diminuer leurs coûts d’exploitation, ce à quoi le contrôle prédictif peut répondre. Il s’agit de prévoir le planning de fonctionnement optimal du réseau en se basant sur les prévisions de consommation, de production renouvelable et de disponibilité des différentes ressources distribuées. Ce planning donnera aux contrôleurs subordonnés les points de fonctionnement optimaux. Cette approche est particulièrement intéressante en cas de taux de pénétration des énergies renouvelables important : compte tenu des prévisions de production renouvelable, les batteries permettent de stocker l’énergie excédentaire au meilleur moment tout en assurant des points de fonctionnement optimaux des générateurs à fioul.

Le travail effectué au cours de cette mission professionnelle a dans un premier temps permis de comparer les offres Schneider disponibles pour répondre au marché des microgrids pour campus, puis, dans un deuxième temps, de mettre au point un algorithme d’optimisation sous forme de « Mixed-Integer Linear Programming » qui intègrera l’offre Microgrid Schneider Electric pour petites îles. Il ressort des études menées avec cet outil que pour accompagner l’intégration des énergies renouvelables, de tels algorithmes sont nécessaires et permettent de réaliser de réelles économies. De plus, ils participent à assurer une bonne qualité d’approvisionnement, en définissant des réserves de génération plus précises que les règles expertes précédemment utilisées.

Mots-clés : microgrids, optimisation, ressources distribuées, contrôle prédictif