Apports environnementaux‐économiques de la GED

Apports environnementaux-économiques de la GED 

Les avantages de l’insertion des GED dans le système électrique se situent à trois niveaux : économique, écologique et opérationnel.

Aspect économique
Pour les centrales de productions centralisées, en dehors des coûts de la construction, il faut compter aussi le surcoût lié à des infrastructures spécialement construites nécessaires pour les travaux (les routes, les lignes dédiées, etc.). Par contre, le coût d’un projet de production décentralisée peut être assuré par des petites entreprises, ce qui favorise la diversité dans la production électrique et active la concurrence. Pour les installations de production centralisée il faut compter de 7 à 10 ans, voire plus dans le cas de construction des grandes centrales hydroélectriques ou nucléaires. Par contre, un projet d’installation de production décentralisée peut être assez court (jusqu’à moins de 6 mois). Concernant le coût d’énergies primaires, dans le contexte actuel où il y a une menace d’épuisement de l’énergie fossile d’un côté et une augmentation incessante du prix de pétrole au cours de ces dernières années d’un autre côté, les productions décentralisées à base d’énergies renouvelables prennent l’avantage devant les productions à base d’énergie fossile.

Aspect écologique
Les productions décentralisées contiennent des productions à base d’énergie renouvelable, donc nous avons ici un impact écologiquement moins important que dans les productions à base d’énergie fossile ou nucléaire.

Aspect opérationnel
Les productions décentralisées sont beaucoup plus dynamiques et rapides pour mettre en service l’énergie au réseau car elles sont de capacité petite et moyenne. La Figure I-2 montre, pour chacun des états membre de l’Union Européenne, l’évolution du taux de pénétration des GED relative à la production totale dans laquelle l’hydroélectrique et l’éolienne prennent la plus grande partie. On peut remarquer que le fort taux constaté pour différents pays tels que la Norvège, l’Autriche, la Suisse, la Suède est lié à des conditions climatiques plus appropriées dans ces pays [PHA, 2006]. La contribution inégale des GED, le non-transportabilité, les différents degrés de potentiel exploité et la part des ressources historiques comparativement à celles nouvelles, comptent des différents impacts (Figure I-2) sur les systèmes d’électricité à travers les 22 pays ETSO. Les supports durables et largement répandus mis en place devraient permettre d’améliorer la contribution à l’avenir prochain. Selon les meilleures évaluations, la part moyenne en l’année 2010 atteindra 24%, alors que la moitié des pays s’élève à 15% et seulement un cinquième restera au-dessous de la part de 5%. En termes de capacité, la part moyenne des sources renouvelables augmentera de 27% en l’année 2002 à 29% d’ici 2010 avec un mouvement ascendant de la moitié des pays de 23% à 27%.

Impact de la production décentralisée sur le réseau de distribution 

Dans la littérature, plusieurs études ont été menées pour identifier les impacts de la production décentralisée (PD) ainsi que pour proposer des solutions : [SLO et al., 2002], [AZM et al., 2005], [ABB et al., 2006], [RIC, 2006], [PAN, 2004] et [PHA, 2006]. Nous allons, pour notre part, rappeler et définir succinctement les principaux impacts. A l’heure actuelle, la majorité des GED est raccordée au réseau de distribution. On s’intéressera donc à l’impact sur les réseaux de distribution. Cette étude est très importante pour l’opérateur du réseau surtout lors de la décision d’un projet de raccordement des GED. Les principaux impacts à rappeler sont les suivants :

Impacts sur le sens de transit de puissance
Traditionnellement, les réseaux ont été conçus pour faire transiter des flux de puissance du réseau de transport vers le réseau de distribution. L’injection de puissance par les GED au niveau de la distribution va engendrer une inversion des flux. Les appareils de protection, à l’origine unidirectionnels, vont devoir alors être bidirectionnels. De plus, des problèmes de congestion locale peuvent apparaître et nécessiter un renforcement du réseau [BLA, 2003], [CRA, 2003].

Impacts sur le plan de tension
La production décentralisée va fatalement modifier le plan de tension près de son point de connexion. Cependant, le gestionnaire de réseau doit être capable de conserver la tension dans des plages définies. Il est demandé par exemple aux centrales d’une puissance supérieure à 1 MW de pouvoir ajuster la tension à leur point de connexion à la demande du gestionnaire [MOG, 2005], [RIC, 2006], [ROB, 2004a].

Impacts sur le plan de protection:
La connexion de nouveaux générateurs au réseau modifiera le système de coordination des protections. D’ailleurs, ce changement peut introduire une mauvaise sélectivité, des déclenchements intempestifs ou l’aveuglement du système de protection [MOG 2005].

Impacts sur l’observabilité et la contrôlabilité du système
L’intermittence des sources primaires des GED est la principale caractéristique. Cela sera difficile pour l’opérateur d’estimer la puissance de sortie de ces producteurs, donc la puissance fournie du système, par conséquent.

Impacts sur la continuité de service
En raison de l’intermittence des GED, leur indisponibilité lorsque le système les sollicite peut provoquer la rupture d’électricité par manque de puissance.

Impacts sur la qualité de service
Lors de la connexion des GED de type asynchrone au réseau celles-ci appellent un courant fort, ce qui contribue au creux de tension car les GED consomment de la puissance réactive afin de magnétiser leur circuit magnétique. D’ailleurs, la présence d’interfaces d’électronique de puissance peut faire augmenter le taux des harmoniques qui nuisent gravement à la qualité de service fournie [PHA, 2006]. Le fait que cette production décentralisée ne participe pas aux services système va à terme limiter son taux de pénétration. Cependant, une prise de conscience importante a été prise au niveau des régulateurs et des GRT, suite aux différents incidents. Des études ont montré que certaines technologies ont la possibilité d’apporter des services système [JOO et al., 2000].

Description de la centrale multisource étudiée 

Une centrale électrique multisource est une combinaison des petites sources d’énergie, qui sont optimisées par un contrôle-commande. La différence entre l’opération seule et cordonnée de cette source d’énergie distribuée consiste en un réseau de communication et un poste de commande central.

Système photovoltaïque (PV) 

L’énergie solaire est une source renouvelable très importante. En France, l’énergie reçue à la surface de la terre varie de 3 kWh à 5 kWh par m² par jour. Le panneau photovoltaïque permet une conversion de la lumière du soleil en électricité. Le rendement de conversion énergétique est environ de 10 à 14 % selon la technologie des modules photovoltaïques. Pour un éclairement de 1000 W/m², la puissance électrique disponible par m² de capteur est de l’ordre de 140 Wc. Par conséquent, la production journalière est comprise entre 0,25 à 0,4 kWh/m² [LIP, 2009]. La transformation du rayonnement solaire en électricité par le processus photovoltaïque est un des moyens d’exploitation du gisement solaire. Elle est réalisée par des cellules photovoltaïques (PV). Il est à noter qu’en dépit de cette terminologie, aucune énergie n’est stockée dans une cellule, ni sous forme chimique ni sous aucune autre forme. Ce n’est pas une pile, mais un convertisseur instantané, qui ne pourra fournir une énergie sous forme électrique que s’il reçoit une énergie sous forme de rayonnement. Une cellule dans l’obscurité totale va se comporter comme un composant passif. La cellule solaire ne peut être assimilée à aucun autre générateur classique d’énergie électrique de type continu. Elle n’est ni une source de tension constante ni une source de courant constant. Elle possède des caractéristiques électriques non linéaires dépendant de l’éclairement solaire. Actuellement, le rendement de conversion d’énergie solaire en énergie électrique est encore faible (souvent inférieur à 12%) et sous un ensoleillement nominal de 1000 W/m2 , 12 m2 de panneaux PV sont nécessaires pour fournir 1kW crête. Ce rendement faible ainsi que le coût élevé de la source photovoltaïque ont incité les utilisateurs à exploiter le maximum de puissance électrique disponible au niveau du générateur PV. On obtient ce maximum en assurant une bonne adaptation entre le générateur PV et le récepteur associé. Cette adaptation est effectuée par l’intermédiaire de convertisseurs statiques contrôlés pour différents modes de fonctionnement. Un panneau photovoltaïque est formé de plusieurs cellules photovoltaïques mises en parallèle afin d’augmenter le courant et, ou, en série afin d’obtenir la tension désirée. La tension de circuit ouvert d’une cellule est d’environ 0,5 à 0,6 volts. La production d’électricité par générateur photovoltaïque est liée à l’éclairement, à la température, à la durée de l’éclairement et à l’orientation du panneau par rapport au soleil.

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Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I. : ETAT DE L’ART DE LA CENTRALE MULTISOURCE – ASPECT ECONOMIQUE
I.1 Introduction
I.2 Insertion de la production décentralisée
I.3 Apports environnementaux‐économiques de la GED
I.4 Impact de la production décentralisée sur le réseau de distribution
I.5 Description de la centrale multisource étudiée
I.5.1 Système photovoltaïque (PV)
I.5.1.1 Chaîne de conversion
I.5.1.2 Présentation du système PV installé au centre Arts et Métiers ParisTech de Lille
I.5.2 Système de stockage d’énergie
I.5.2.1 Stockage à court terme (Supercapacités)
I.5.2.2 Modélisation du système de stockage dans le cadre de l’étude (SC)
I.5.3 Microturbine à gaz (µTAG)
I.5.3.1 Etude technique de la microturbine C30
I.5.3.2 Caractéristiques de la µTAG Capstone C30
I.5.3.3 Extraction des coefficients du coût du carburant pour la µTAG
I.5.3.4 Extraction des coefficients du coût des émissions pour la µTAG C30
I.5.3.5 Description du modèle de générateur de tension utilisé dans les travaux expérimentaux
I.6 Supervision multi‐niveaux d’une centrale multisource.
I.6.1 Supervision long terme [COU, 2008]
I.6.2 Supervision moyen terme
I.6.3 Supervision temps réel
I.7 Conclusion
CHAPITRE II. SUPERVISION A MOYEN TERME D’UNE CENTRALE MULTISOURCE -OPTIMISATION ECONOMIQUE ET ENVIRONNEMENTALE
II.1 Introduction au problème d’engagement d’unité
II.2 Etat de l’art [CHA, 2008, a]
II.3 Description du problème d’optimisation à moyen terme
II.4 Algorithmes d’optimisation
II.4.1 Méthode de SQP (Sequential Quadratic Programming)
II.4.1.1 Description de la fonction Fmincon de Matlab
II.4.2 Algorithme génétique
II.4.2.1 Présentation de (Matrix Real‐Coded Genetic Algorithm MRCGA)
II.4.3 Méthode de la sécante combinée avec le tableau IPPD
II.4.3.1 Décision d’engagement d’unité
II.4.3.2 Décision de la répartition économique
II.5 Cas d’études
II.5.1 Détermination des données du système
II.5.2 Création du tableau IPPD
II.5.3 Engagement des unités
II.5.4 Répartition économique par la méthode de la sécante
II.6 Optimisation multi‐objectif (coût‐émissions toxiques)
II.6.1 Applications à une petite centrale multimachines de 3 µTAG
II.6.2 Application de la méthode de la sécante
II.6.3 Application de la méthode Fmincon
II.6.4 Comparaison des résultats (Coût carburant‐Emissions toxiques)
II.7 Généralisation et comparaison de la méthode de la sécante
II.7.1 Exemples numériques
II.8 Conclusion
CHAPITRE III. : SUPERVISION TEMPS REEL DE LA CENTRALE MULTISOURCE
III.1 Introduction
III.2 Problème de la supervision temps réel
III.2.1 Pourquoi la logique floue ?
III.2.2 Objectifs, contraintes et moyens de contrôle
III.3 Structuration du superviseur temps réel
III.3.1 Détermination du cahier des charges
III.3.2 Détermination de la structure de supervision
III.3.3 Méthodologie de détermination des règles floues
III.3.3.1 Détermination des graphes fonctionnels
III.3.3.2 Détermination des fonctions d’appartenance
III.3.3.3 Détermination des graphes opérationnels et les règles floues
III.3.3.4 Détermination des gains de normalisation
III.4 Méthodologie d’optimisation du superviseur flou
III.4.1 Introduction à la méthode des plans d’expériences (MPE)
III.4.2 Problème d’optimisation du superviseur flou au moyen de la MPE
III.4.2.1 Etat de l’art
III.4.2.2 Démarche d’optimisation du superviseur flou
III.4.2.3 Conclusions
III.5 Simulations et interaction temps réel‐moyen terme
III.5.1 Présentation des profils d’entrée de la supervision
III.5.2 Influence de la période d’optimisation (f) à moyen terme sur l’indicateur de performance (τ)
III.5.3 Influence de la période d’optimisation à moyen terme sur le coût du carburant
III.5.4 Choix de la période d’optimisation à moyen terme
III.5.5 Résultats de simulation
III.5.5.1 Présentation des consignes de sortie de la supervision temps réel
III.5.5.2 Présentation des consignes de sortie de la supervision à moyen terme
III.5.6 Analyse des résultats
III.6 Conclusions
CHAPITRE IV. VALIDATION EXPERIMENTALE.
IV.1 Introduction
IV.2 Présentation de la plateforme technologique Energies Reparties
IV.2.1 Supervision temps réel
IV.2.2 Supervision à moyen terme
IV.2.3 Système de surveillance PcVue
IV.2.4 Cas d’étude – Gestion multisource testée expérimentalement
IV.3 Résultats et discussion
IV.3.1 Scénario d’une journée nuageuse
IV.3.1.1 Présentation des profils d’entrée de la supervision
IV.3.1.2 Présentation des consignes de sortie du superviseur flou
IV.3.1.3 Présentation des consignes de sortie de la supervision à moyen terme
IV.3.1.4 Analyse des résultats
IV.3.2 Scénario d’une journée ensoleillée
IV.3.2.1 Présentation des profils d’entrée de la supervision
IV.3.2.2 Présentation des consignes de sortie du superviseur flou
IV.3.2.3 Présentation des consignes de sortie de la supervision à moyen terme
IV.3.2.4 Analyse des résultats
IV.4 Conclusions
CONCLUSION GENERALE

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