État de l’art des modèles de consommation électrique

Définitions, hypothèses et grille de lecture

La consommation électrique

Composante temporelle
Nous adoptons dans cette thèse comme définition de la consommation électrique : “une série temporelle représentant la puissance active moyenne en kilowatts (kW) sur un certain pas de temps, ceci avec une date de début et sur une certaine durée”. Cette définition correspond aux données de consommation électrique qui sont utilisées dans la plupart des modèles. Formellement, si l’on considère une date de début t1 et une date de fin tn, séparés par n − 1 intervalles (n ∈ N∗ ) de durée égale au pas de temps constant ∆t ∈ R∗ +, la consommation électrique dans cette période sera :

{P(ti)}i∈{1,2,…,n−1}

avec P(ti) la puissance électrique moyenne durant l’intervalle [ti , ti+1[ (de durée ∆t) considéré. Nous utilisons dans la suite P pour désigner la consommation électrique, en sous entendant que nous avons défini une date de début, une date de fin et un pas de temps. Quand il est écrit “consommation”, sans autre précision, on se réfère à la consommation électrique. La composante temporelle de la consommation électrique est extrêmement importante, et selon les besoins des différents modèles cela va conditionner le choix du pas de temps, de la durée considérée, et aussi l’horizon auquel on souhaite prévoir la consommation : à court (de l’heure à la journée), moyen (du mois à l’année) ou long terme (5 à 30 ans).

Composante spatiale 

La consommation électrique, comme toute puissance, est additive. Dans cette thèse, nous ne prenons pas en compte les pertes sur le réseau électrique. Les pertes sur l’ensemble du réseau de transport et de distribution représentent environ 8% de la consommation intérieure nette, dont 2% sur le réseau de transport [127]. Les 6% de pertes sur le réseau de distribution, se répartissent en deux catégories : les pertes techniques, à hauteur de 3.5% (pertes joules dans les conducteurs et pertes fer dans les transformateurs), et les pertes non techniques à hauteur de 2.5% (e.g. imprécision ou défaut de comptage, fraudes, erreurs humaines) [116]. La modélisation des pertes fait l’objet d’études à part entière qui n’ont pas été effectuées dans le cadre de la thèse. De façon très schématique, mais illustrative des hypothèses de la thèse, le réseau électrique peut être vu comme la mise en parallèle de sources de puissance (les moyens de productions) et de charges consommant cette puissance. Ceci est illustré en figure 2.2, dans un cas à n moyens de production et p charges.

Avec ces hypothèses, comprendre la consommation électrique, c’est connaitre la consommation de toutes les charges. Concrètement, les charges élémentaires branchées en parallèle sur le réseau sont les clients. Dès le début de l’électrification à la fin du 19ème siècle, il y avait des sociétés de production et de distribution d’électricité qui la facturaient à leur clients [74]. Les premiers compteurs sont apparus à la fin du 19ème siècle et permettaient des modes de facturation représentatifs du service fourni. L’entité “client” nous a paru un élément primordial dans la caractérisation de la consommation d’électricité, et le compteur matérialise la frontière entre le réseau électrique et le client ; la consommation électrique au niveau de son compteur est celle du client. Cependant, derrière le compteur, le client a un certain nombre d’appareils consommant de l’électricité. Un appareil peut être par exemple une machine à laver, un luminaire, un ordinateur, une machine, un chauffage électrique. Ainsi, l’appareil est la vraie charge élémentaire du réseau, car c’est lui qui consomme effectivement l’électricité. Selon les besoins de compréhension de la consommation électrique, on peut vouloir connaitre la consommation d’une zone, des clients de cette zone, des appareils de cette zone, ou un groupement spécifique des deux (par exemple, la consommation des chauffages électriques des clients résidentiels d’une ville). Voici ci-dessous différents exemples de zones classées selon leur taille, avec à titre d’information l’ordre de grandeur de la consommation électrique moyenne annuelle :
• vision en terme de société
• continent (∼100GW)
• pays (∼10GW)
• région (∼1GW)
• ville (∼100MW-1MW)
• quartier (∼100kW)
• bâtiment (∼10kW)
• client résidentiel(∼1kW)

• vision en terme de réseau électrique
• réseau total (∼100GW)
• réseau national (∼10GW)
• réseau régional (∼1GW)
• poste source (∼100-10MW)
• départ HTA (∼10-1MW)
• client HTA (∼1MW-100kW)
• producteur HTA (∼1MW-100kW)
• poste de distribution public (∼1MW-100kW)
• départ BT (∼100-10kW)
• client BT(∼10-1kW)
• producteur BT(∼10-1kW)

Conclusion sur la consommation électrique 

Le premier enjeu de la consommation électrique, relatif à sa composante temporelle, est de la prévoir à un horizon défini : court, moyen ou long terme. Pour cela la compréhension des différents contributeurs est essentielle, ce que nous avons appelé sa composante spatiale. Nous avons vu qu’il existe différents niveaux d’agrégation dans la consommation électrique, et que le consommateur élémentaire est l’appareil. Pour comprendre totalement la consommation électrique, l’idéal serait donc de mesurer chaque appareil consommateur d’électricité, mais cela est impossible pour des raisons de complexité et de coût. Notons, que si l’on mesure chaque appareil ou client d’une zone, il est aisé de faire une somme pour connaitre la consommation de la zone. Mais si l’on mesure uniquement la consommation d’une zone, il est impossible de trouver exactement comment un appareil ou un client a participé à la consommation électrique mesurée. Nous avons recensé les différents enjeux des modèles :
1. temporels
• changement de pas de temps
• prédiction à un horizon temporel donné
• prédiction avec différents scénarios (mode prospectif)
2. spatiaux
• descente d’échelle à partir de données sur une zone
• prédiction de nouvelles zones
• généralisation d’une observation locale ou échantillonnée Pour effectuer toutes ces tâches, des facteurs autres que la consommation électrique doivent être utilisés.

Classification des facteurs influant sur la consommation électrique

Les appareils. Comme nous l’avons vu précédemment, la consommation électrique d’une zone est la somme de la consommation de chaque appareil consommateur d’électricité de la zone. Il faut donc d’abord connaitre le parc d’appareils de la zone : le nombre d’appareils dans la zone de chaque type, le taux de possession par type d’appareils etc. Une fois le parc d’appareils connu, il faut connaitre les paramètres technologiques de chaque appareil, ou type d’appareils : types de composants, puissance nominale, programmation, isolation d’un appareil thermique, etc.

Les usagers. La consommation électrique d’un appareil est fortement influencée par l’interaction usager/appareil. Elle est notamment influencée par la fréquence et la durée d’utilisation des appareils, mais aussi leur réglage (température de consignes des chauffages électriques, type de cycle d’un lave-linge etc.). Ceci est intégré dans les facteurs comportementaux des usagers (par exemple, emploi du temps). Les usagers sont décrits par des informations plus générales, comme leur nombre, l’âge moyen etc, que l’on appelle les facteurs socio-économiques.

Les conditions extérieures. Un nombre important d’appareils sont sensibles aux conditions extérieures. C’est le cas notamment des usages thermiques, qui vont chauffer ou refroidir différents systèmes (e.g. une pièce, l’intérieur d’un réfrigérateur, l’eau d’un chauffe-eau). Les échanges thermiques qu’ont ces systèmes avec l’extérieur conditionnent les appels de puissance, et donc la consommation électrique. Ces conditions extérieures sont la température extérieure, la température du local, les apports solaires, la température de l’arrivée d’eau etc.

Les locaux. Ce dernier aspect est surtout en lien avec la consommation électrique en chauffage ou climatisation. En effet, les caractéristiques physiques du local dans lequel est situé le chauffage ou la climatisation jouent un rôle important dans la consommation électrique : isolation, surface, inertie, présence de vitrage etc.

Les abonnements du client. Le client électrique possède un certain nombre d’informations sur son abonnement (puissance souscrite, type d’abonnement, énergie consommée) qui peuvent donner des informations sur les facteurs influant décrits précédemment. Ainsi par exemple, un client avec une puissance souscrite faible (e.g. 3kVA) n’a pas d’usages de forte puissance.

Les marchés de l’électricité. Ce facteur impacte plus les clients importants, qui achètent et peuvent consommer leur électricité en fonction des prix du marché (e.g. [153]), ce qui a donc un impact sur leur consommation. Certains abonnements pour les clients BT ont aussi des prix qui sont variables selon le type de jour (e.g. option effacement jour de pointe (EJP) en France) et cela influence leur consommation électrique, car le client fera en sorte de moins consommer les jours où l’électricité est onéreuse (jours dits EJP).

Résumé des facteurs influents. Nous avons recensé et classifié les différents facteurs influents sur la consommation électrique qui sont utilisés par les modèles présents dans la littérature, avec leurs notations que nous utiliserons par la suite :
• Les facteurs relatifs aux appareils [94]. Nous les décomposons en deux catégories : les facteurs sur le parc d’appareils notés P a (e.g. nombre, taux de possession), et les facteurs technologiques notés T a (e.g. puissance, type de régulation).
• Les facteurs relatifs aux usagers. Nous les avons décomposés par les facteurs comportementaux (e.g. emploi du temps, habitudes d’utilisation des appareils, réglage de température de consigne) [151], noté Co, et les facteurs socio-économiques (e.g. nombre d’occupants, revenu) [92] notés S.
• Les facteurs liés aux conditions extérieures, la météorologie (e.g. température, irradiation solaire) [136]. Nous les notons Me.
• Les facteurs relatifs aux locaux (e.g. type de local, année de construction, surface)[94]. Nous les notons L.
• Les facteurs de l’abonnement du client (e.g. puissance souscrite, type de clients) [109, 85]. Nous les notons Ab.
• Les facteurs liés au marché de l’électricité (e.g. prix) [136]. Nous les notons M a.

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Table des matières

1 Introduction
1.1 Contexte et enjeux de la thèse
1.2 Problématique, objectifs, contributions
2 État de l’art des modèles de consommation électrique
Résumé du chapitre
2.1 Introduction du chapitre
2.2 Définitions, hypothèses et grille de lecture
2.2.1 La consommation électrique
2.2.2 Classification des facteurs influant sur la consommation électrique
2.3 Classification des différents modèles
2.3.1 Les modèles basés sur les consommations agrégées d’une zone
2.3.2 Les modèles basés sur la consommation par type de clients
2.3.3 Les modèles basés sur la consommation par usage
2.3.4 Les modèles basés sur la consommation par type de clients et par usage
2.3.5 Les modèles basés sur la consommation par client
2.3.6 Les modèles basés sur la consommation par appareil
2.3.7 Bilan des différents modèles de la littérature
2.4 Positionnement des travaux de la thèse
3 Constitution d’une base de données
Résumé du chapitre
3.1 Introduction du chapitre
3.2 Présentation des bases de données
3.2.1 Les bases de données d’Enedis
3.2.2 Les bases de données de l’INSEE
3.2.3 La base de données des fichiers fonciers
3.2.4 Les bases de données du CEREN
3.2.5 Les bases de données de l’IGN
3.2.6 Les données sur le parc d’appareils
3.2.7 Les campagnes de mesures
3.2.8 Les bases de données sur la météorologie
3.2.9 Conclusion sur les bases de données
3.3 Association de la base clients et de la base logement
3.3.1 Introduction au problème d’association
3.3.2 Description du problème d’association
3.3.3 Association par la méthode de référence
3.3.4 Association par une méthode d’optimisation
3.3.5 Quantification de l’intérêt de la méthode d’association
3.4 Conclusion et perspectives du chapitre
4 Construction d’un modèle de consommation électrique
Résumé du chapitre
4.1 Introduction du chapitre
4.1.1 Objectifs
4.1.2 Étude bibliographique des modèles bottom-up
4.1.3 Cahier des charges du simulateur de courbes de charge de la thèse
4.2 Description des modèles
4.2.1 Secteur résidentiel
4.2.2 Secteur tertiaire
4.2.3 Modèle de chauffage et de climatisation
4.2.4 Bilan des données d’entrée nécessaires pour les modèles et leur influence
4.3 Structure et implémentation du simulateur
4.3.1 Partie “cœur de calcul”
4.3.2 Étapes de la simulation
4.4 Conclusion et perspectives du chapitre
5 Validation et calibration du modèle
Résumé du chapitre
5.1 Introduction du chapitre
5.2 État de l’art de l’évaluation et la calibration des modèles bottom-up
5.3 Validation et calibration des consommations en énergie du secteur résidentiel
5.4 Validation et calibration sur les départs HTA d’Enedis
5.4.1 Introduction
5.4.2 Validation et calibration des parties non thermosensibles
5.4.3 Calibration des parties thermosensibles
5.5 Conclusion et perspectives du chapitre
6 Simulations prospectives pour l’aide à la planification
Résumé du chapitre
6.1 Introduction du chapitre
6.1.1 Contexte du dimensionnement du réseau de distribution
6.1.2 Méthode de planification du réseau d’Enedis
6.2 Utilisation des outils de simulation et scénarisation
6.2.1 Utilisation du simulateur de courbes de charge
6.2.2 Utilisation du simulateur de production renouvelable
6.2.3 Bilan sur la démarche de simulations prospectives
6.3 Cas d’étude à Brest
6.3.1 Identification de la zone à simuler et données disponibles
6.3.2 Association de la base Enedis et INSEE
6.3.3 Évaluation et calibration du simulateur de courbes de charge sur les mesures
6.3.4 Mise en place de scénarios prospectifs
6.3.5 Résultats des simulations et calculs des indicateurs
6.4 Cas d’étude sur l’évolution des critères dimensionnant selon le taux de pénétration des énergies renouvelables
6.4.1 Introduction
6.4.2 Identification de la zone à simuler et données disponibles
6.4.3 Association de la base Enedis et INSEE
6.4.4 Évaluation et calibration du simulateur de courbes de charge sur les mesures
6.4.5 Scénarisations
6.4.6 Critère de dimensionnement et influence du taux de pénétration d’énergies renouvelables
6.5 Conclusion et perspectives du chapitre
7 Conclusion

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