Soutenance mémoire
Pour évaluer le potentiel de flexibilité énergétique associé aux CEEA avec des coûts de calcul raisonnables, il est nécessaire de simuler un échantillon représentatif des CEEA et de leur usage (au niveau national ou non). Dans ce chapitre, un parc réduit de CEEA représentatif du parc français est créé. Dans (Ansanay-alex et al. 2016), deux méthodes de création de parc sont détaillées : l‟une par génération statistique des bâtiments, l‟autre par simulation stochastique des activités des individus. Dans cette thèse, la méthode pourra être adaptée en fonction du territoire d‟expérimentation souhaité (si on se restreint à une ville ou un département par exemple). Afin de modéliser un parc de logements représentatif des logements français, nous utilisons notamment les données (INSEE 2015) contenant des informations sur l‟année de construction, la surface, le type de combustible principal, le nombre de pièces, les occupants, la localisation etc. La méthode de modélisation est de type « bottom-up » : en partant des caractéristiques des logements, on les équipe ou non de CEEA afin de créer un parc représentatif. Ainsi, nous pouvons contrôler que nous représentons le plus fidèlement possible la diversité du parc français en termes de puisage (directement lié aux comportements des individus) et de systèmes. Pour obtenir un parc représentatif, les systèmes d‟ECS seront principalement des CEJ, tandis qu‟une proportion réduite correspond aux ballons d‟eau chaude thermodynamiques .
En Europe, la vente des CET est en fort développement depuis le début des années 2010 jusqu‟à atteindre 120 000 unités vendues en 2015 (EHPA 2016). Le marché français représente une part importante de ses ventes avec plus de 76 000 unités vendues en 2015 (PAC & Clim‟Info 2016).
Construction d’un parc réaliste de CEEA
La diffusion des CEEA
Afin de représenter le plus fidèlement possible le parc français, il est nécessaire de représenter les CEEA dans un parc de logements lui-même représentatif (et avec le bon nombre). Selon (Ademe 2014), la part des logements équipés de CEEA en France métropolitaine est de 43 %. Le parc représentatif national créé dans cette thèse sera ainsi constitué d‟environ 4300 logements. La base de données « Recensement de la population 2012 » (INSEE 2015) ne contient pas d‟informations sur les CEEA. Afin de choisir les logements, nous nous intéressons au combustible principal du logement qui est disponible dans la base de données .
Ainsi, la première hypothèse est que l‟ensemble des logements dont l‟électricité constitue l‟énergie principale pour le chauffage sont équipés d‟un CEEA (ils représentent 31,2 % des logements). Afin d‟obtenir 43 % de logements équipés de CEEA, les 11,8 % restants sont attribués aléatoirement aux autres logements. Ainsi, 17,2 % des logements dont l‟électricité n‟est pas le combustible principal sont équipés de CEEA (17,2 % des 67,8 % de logements restants représentent 11,8 % de l‟ensemble des logements). La Figure 8 résume cette attribution des CEEA pour un parc de dix mille logements. La colonne de gauche représente les paramètres des logements, tandis que celle de droite affiche les sources qui ont permis d‟obtenir la distribution de CEEA dans le parc.
Modèle du chauffe-eau électrique à accumulation
Cahier des charges et sélection du modèle
Critères de sélection des modèles
Afin de sélectionner le modèle de CEEA qui va être mis en place dans le parc représentatif, il est nécessaire de définir les attentes de ce modèle. Le besoin de flexibilité du réseau électrique est la raison principale du souhait de pouvoir contrôler à distance les CEEA. En fonction de scénario de puisages prévisionnels, des consignes de puissance sont obtenues et appliquées aux CEEA du parc.
Quelle est la visée de cette modélisation ?
Le modèle doit être adapté à un problème d‟optimisation du pilotage d‟un parc de CEEA. Le but recherché est d‟augmenter la flexibilité du réseau électrique : pouvoir créer du stockage si besoin (en cas, par exemple, d‟une surproduction d‟énergie d’origine renouvelable) ou de l‟effacement (afin d‟éviter d‟avoir recours aux centrales de pointe).
Quelles sont les variables externes influençant le modèle ?
Grâce aux données (INSEE 2015), les scénarios de soutirage des usagers sont estimés. Ceux-ci vont permettre de connaître les instants où le CEEA est sollicité. De plus, la température extérieure a un impact sur la régulation des CET (afin d‟activer ou non la PAC) et sur leurs performances si l’évaporateur est situé à l’extérieur.
Quels sont les paramètres propres à chaque CEEA à accumulation ?
Afin d‟obtenir un modèle représentatif du parc français, le modèle que nous recherchons doit être générique et pouvoir être facilement paramétrable (volume, puissance, pertes, mode de régulation). Voici la liste des paramètres qu‟il est souhaitable de voir apparaitre dans le modèle :
• Les pertes thermiques des CEEA à accumulation. Elles ne sont pas identiques pour tous les ballons d‟eau chaude. Ainsi, il est nécessaire de pouvoir créer de la diversité sur ce paramètre.
• Le volume du ballon. En fonction des besoins du logement, le volume doit être modifié.
• La température de consigne ainsi que le mode de régulation. Selon le modèle de CEEA, ces paramètres sont susceptibles de varier. De plus, la consigne peut être modifiée par l’utilisateur.
Comment l‟utilisateur (ou le réseau) peut avoir un impact sur le modèle ?
En autorisant ou interdisant le fonctionnement du ballon, le réseau et/ou l‟utilisateur agissent comme une régulation externe prioritaire.
Différents modèles de ballon d’eau chaude à accumulation
De nombreuses modélisations de ballons d‟ECS ont été réalisées dans le passé, chacune présentant une ou plusieurs particularités. La majorité des modèles de CEEA existant sont de type 1D (variation de la température selon la dimension verticale). La température est donc supposée identique dans toute une couche à même hauteur. Dans le cas de cette thèse, cela convient car il n‟est pas nécessaire de représenter les écarts horizontaux de température pour obtenir la température d‟eau de soutirage ou celle mesurable au niveau de la sonde. Examinons quelques modèles de CEEA issus de la littérature :
Le modèle développé dans ConsoClim (Morisot & Marchio, 2004).
• Le ballon est divisé en deux couches : l‟une contenant le volume d‟eau qui est à la température souhaitée (la température de consigne), l‟autre contenant le reste de l‟eau, plus froide (mélange entre l‟eau provenant de la partie supérieure et de la température de l‟eau de ville). Elles sont de taille variable en fonction de la quantité d‟eau qui a atteint la température de consigne dans le ballon.
• Le modèle est destiné à une simulation énergétique annuelle à pas de temps horaire. Afin d‟obtenir une certaine précision dans les paramètres de sortie (inconfort, puissance appelée etc.), ce modèle ne peut être retenu. Avis : la simulation visée dans cette thèse se fera à un pas de temps beaucoup plus faible et vise les appels de puissance. Ce modèle n‟est donc pas adapté.
Le modèle développé dans (TRNSYS, 2004).
• Le ballon est divisé en plusieurs couches horizontales de même volume.
• Le modèle ne prend pas en compte la convection ou la conduction entre les couches. Le mélange entre les couches de températures différentes s‟effectue lorsqu‟il y a du débit (c’est-à-dire lorsqu‟il y a du soutirage). Avis : c‟est un modèle assez simple et surtout générique auquel on peut appliquer de nombreux scénarios (en fonction d‟un soutirage différent, d‟une entrée d‟eau froide située à un emplacement peu commun,…).
Le modèle développé par le CETIAT (J. Noël, 2008).
• De même que dans le modèle TRNSYS, le ballon est divisé en plusieurs couches de volume constant.
• Le modèle prend en compte la conduction et la convection entre couches. Avis : la description du modèle n‟est pas assez détaillée et nous ne sommes donc pas en capacité de l‟utiliser correctement et précisément.
Le modèle développé par EDF (en open source) (BuildSysPro).
Le ballon est modélisé en une unique couche (le volume total du ballon). Ainsi, il est impossible d‟obtenir la température de soutirage à tout instant (et donc l‟inconfort potentiel des utilisateurs). Avis : ce modèle ne répond pas à nos critères.
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Table des matières
Introduction
1) Contexte
2) Objectifs et démarche de la thèse
Chapitre 1 Création du parc représentatif de chauffe-eau électriques à accumulation
1) Construction d‟un parc réaliste de CEEA
a) La diffusion des CEEA
b) Règles de dimensionnement des CEEA
c) Les scénarios de soutirage
d) Prise en compte des variations de température d‟eau froide
2) Performance thermique du stockage d‟ECS
3) Diffusion en France et performances nominales associées des CET
4) Conclusion du chapitre
Chapitre 2 Modèle du chauffe-eau électrique à accumulation
1) Cahier des charges et sélection du modèle
a) Critères de sélection des modèles
b) Différents modèles de ballon d’eau chaude à accumulation
2) Modélisation du chauffe-eau Joule
a) Description du modèle
b) Validation du modèle
3) Modélisation du chauffe-eau thermodynamique
a) Description du modèle
b) Validation du modèle
c) Simulation d’un parc fictif composé uniquement de CET
4) Conclusion du chapitre
Chapitre 3 Sélection et paramétrage d’un algorithme d’optimisation
1) Formulation du problème d‟optimisation
a) État de l‟art
b) Description de l‟algorithme d‟optimisation binaire à essaim particulaire (OBEP)
2) Application de l‟OBEP au problème de pilotage d‟un parc de CEEA
a) Description des particules
b) Paramétrage de l’algorithme
3) Conclusion du chapitre
Chapitre 4 Optimisation des ordres envoyés aux chauffe-eau électriques à accumulation
1) Optimisation du pilotage individualisé des CEEA
a) Délestage avec contrôle de l‟effet rebond
b) Délestage à puissance constante
c) Stockage d‟énergie
d) Effacement important dans un parc constitué à plus de 50 % de CET
e) Effacement important dans un parc constitué à 100 % de CET
2) Optimisation du pilotage par groupes des CEEA
a) Composition selon la localisation géographique
b) Composition par tirage aléatoire
c) Composition selon la population du logement
d) Composition selon la surface de logement
e) Composition selon l‟efficacité énergétique des CEEA
3) Optimisation avec prise en compte de l‟inconfort dans la fonction objectif
4) Conclusion du chapitre
Conclusion générale
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