Construction d’un parc réaliste de CEEA

Depuis les accords de Paris ou encore le Grenelle de l‟environnement, la France s’est engagée à réduire les émissions de CO2. En effet, la part d‟Énergies Renouvelables (EnR) dans sa production totale d‟électricité est encore trop faible aujourd‟hui. À long terme (2050), cette part devrait être significativement plus importante. C‟est ce qui est détaillé dans (ADEME 2017). La situation en 2010 est présentée tandis que plusieurs prévisions (de 2030 à 2050) affichent une importante diminution de la part du nucléaire et une significative augmentation des EnR parmi le mix électrique français. La flèche rouge représente les moyens de production d‟électricité non pilotable (selon le scénario présenté ici par l‟ADEME, leur part parmi l‟ensemble de la production d‟électricité nationale en 2050 serait de 60 %).

C‟est pour cela que se développe l’installation de systèmes de production d‟énergie renouvelable (PV, éoliennes, …) qui, pour certains, ne sont pas pilotables. Dans (ADEME 2015), une journée ordinaire (au mois de septembre) de gestion de production, dans l‟hypothèse d‟un mix 100 % renouvelable, est proposée . Il est important de noter que dans l‟ensemble de ces prévisions, les effets des changements climatiques ne sont pas pris en compte. L‟axe vertical présente la puissance consommée au niveau national (en GW). Les productions s‟ajoutent (une couleur par filière) pour satisfaire la demande (courbe noire). Les puissances négatives correspondent aux exports ou au stockage. EMR signifie « Énergies maritimes renouvelables ».

Le développement de réseaux intelligents doit permettre de garantir l‟équilibre du réseau malgré la production intermittente, ceci en maitrisant la demande énergétique à tout instant. Le développement des réseaux d‟énergie intelligents s‟accompagne du déploiement de solutions techniques nouvelles dans le domaine de la gestion dynamique de la demande en énergie et de son pilotage. la part flexible des ECS sera donc de 100 % en 2050. De plus, la technologie permet déjà aujourd‟hui un pilotage de la majorité des chauffe-eau électriques à accumulation (CEEA) (85 %) : c‟est le pilotage « heures pleines / heures creuses » (HP/HC). En étant connectées à un opérateur via un réseau de télécommunication bi directionnel, il est attendu des charges électriques diffuses, comme les chauffe-eau électriques à effet Joule (CEJ) ou thermodynamiques (CET), qu‟elles apportent au réseau électrique des flexibilités nécessaires ou utiles (« services système ») à la baisse (effacement) comme à la hausse (stockage). Il s‟agit d‟offrir à terme de nouveaux services « orientés réseau » tout en conservant le meilleur niveau de service « orienté clients » afin d‟améliorer la qualité du service rendu aux utilisateurs. Dans le cas de chauffe-eau électriques dotés d‟un gestionnaire de modulation de puissance à l‟aval du compteur électrique et pilotés en amont par des télécommandes appropriées, ces services peuvent se développer au moyen de l‟optimisation des commandes de mise en marche et d‟arrêt de ces équipements. Afin d‟établir les stratégies de pilotage permettant l‟élaboration de ces deux niveaux de services et d‟évaluer en retour leurs qualité et impacts, il devient nécessaire de construire des représentations de ces solutions techniques adaptées à l‟optimisation de leur déploiement (planification) et de leur pilotage.

Création du parc représentatif de chauffe-eau électriques à accumulation

Construction d’un parc réaliste de CEEA

Dans le but d‟obtenir une diversité représentative du parc français tout en limitant les temps de calcul, nous allons nous limiter à un parc réduit de 10000 logements, valeur retenue dans Smart-E (Berthou et al. 2019). En effet, cette valeur de 10000 logements est suffisante pour obtenir la diversité nécessaire à la représentativité du parc.

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).

L‟évaluation de la robustesse des ordres envoyés

L‟un des objectifs de cette thèse est de trouver les ordres à envoyer aux CEEA d‟un parc afin d‟augmenter la flexibilité du réseau. Cependant, ces ordres sont obtenus sur des scénarios de soutirage connus. Il est nécessaire de mesurer la robustesse de ces ordres face à de nouveaux scénarios de soutirage. Le côté non déterministe du parc modélisé permet de créer de nombreux scénarios de soutirage différents pour une même représentativité. 50 scénarios de soutirage différents (mais tous représentatifs du parc national) ont été simulés. La moyenne et l‟écart-type des volumes moyens par logement puisés pendant une journée de semaine sont respectivement 125,4 litres et 1,2 litre.

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 :

o 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.

o 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,…).

o 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.

o 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.

o Le modèle développé par N. Beeker-Adda (2016).
C‟est un modèle physique extrêmement détaillé. Cependant, le sens physique des termes d‟échanges est difficilement interprétable, ce qui rend le paramétrage du ballon impossible à réaliser sans données expérimentales.

o Le modèle développé par (Koch 2012).
♦ De même que dans le modèle TRNSYS, le ballon est divisé en plusieurs couches de volumes constants.
♦ Le modèle prend en compte la conduction et la convection entre couches.
♦ Assez simple, il est adapté à la modélisation future du parc français.
♦ Il est validé avec des données expérimentales.
♦ Selon (Koch 2012), le modèle n‟est réaliste qu‟à un pas de temps de dix secondes.

Avis : Ce modèle n‟a pas été retenu à cause de son pas de temps de simulation : le but de l‟étude étant d‟optimiser le pilotage au niveau d‟un parc de CEEA, des milliers de simulations vont devoir être effectuées. Avec un pas de temps trop faible, le temps de simulation serait trop élevé.

o Le modèle développé par S. Carloganu (2014).
♦ Tout comme dans le modèle de ConsoClim, le ballon est divisé en uniquement deux couches de volume variable. Elles varient en fonction de la proportion d‟eau du ballon qui a atteint la température de consigne.
♦ Le modèle ne prend pas en compte la conduction ni la convection entre couches.
♦ Assez simple, il est adapté à la modélisation future du parc français.
♦ Ce modèle n‟est pas encore validé.

Avis : Ce modèle n‟a pas été retenu pour deux raisons : il n‟est pas encore validé, et le nombre de couches est trop faible pour obtenir une bonne précision dans la détermination de la température d‟eau (de soutirage et au niveau de la sonde).

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 logemen
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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