Avec ηDCAC et ηACDC les rendements de conversion, respectivement, de DC en AC et de AC en DC, obtenu par le calcul (2.33) présentés dans le chapitre 2§2.3.
Ainsi, la contrainte (3.6) d’équilibre des puissances s’exprime par les deux équations (3.13) et (3.15) en fonction du bilan de puissance sur le bus DC. On obtient alors une contrainte sous forme discontinue et non linéaire (au travers du calcul des rendements de conversion).
3.2 3.23.2
3.2Application d’une gestion restreinteApplication d’une gestion restreinte Application d’une gestion restreinteApplication d’une gestion restreinte
Dans un premier temps, nous proposons une gestion dite « restreinte », c'est-à-dire qui est basée sur des règles pré définies. Le mode de fonctionnement est imposé en fonction de la valeur de la puissance photovoltaïque et de la consommation. Cette gestion est dite « restreinte » car elle ne prend pas en compte l’état de santé des batteries « SOH » dans les règles prédéfinies.
Le principe de la gestion restreinte est basé sur les trois principales règles suivantes : 1) L’énergie photovoltaïque est en priorité utilisée pour alimenter les charges
2) Les batteries sont déchargées uniquement pour assurer la fonction d’écrêtage de pointe quand le PV n’est pas suffisant.
3) Les batteries sont rechargées dès que possible avec la source disponible (PV ou réseau)
La dernière règle est la plus contraignante mais est nécessaire pour assurer que les batteries soient pleines avant chaque décharge. En effet, comme nous n’avons aucune information sur l’avenir (ni pour les périodes de décharge, ni pour les périodes de production PV), nous devons utiliser la moindre occasion pour charger les batteries. Nous sommes ainsi sûrs qu’elles contiendront assez d’énergie pour la prochaine décharge qui n’est pas anticipée.
L’organigramme de la gestion restreinte proposée est présenté sur la Figure 3.2. La démarche est la suivante :
1) Proposition de la valeur de la puissance réseau en fonction de la puissance des charges et de la production photovoltaïque.
2) Calcul de la puissance batterie correspondant par le bilan de puissance (3.13) et (3.15).
3) Vérification du respect des contraintes sur la puissance batterie et l’état de charge. Si les contraintes sont vérifiées :
4) Alors on applique la puissance batteries en imposant la consigne de courant correspondante.
80 Chapitre 3 - D’une gestion restreinte à une gestion optimale
5) Alors calcul de la nouvelle puissance réseau correspondante par le bilan de puissance (3.13) et (3.15).
6) Vérification du respect des contraintes sur la nouvelle puissance réseau. Si les contraintes sur la puissance réseau ne sont pas vérifiées, alors il n’est pas possible de respecter les contraintes avec ce système de gestion. Le système est sous-dimensionné.
On applique cette gestion sur le système étudié avec le dimensionnement du Tableau 2.X et les profils de consommation, d’irradiation et de température ambiante présentés dans le chapitre 2§2.5. Le Tableau 3.I rappelle les caractéristiques du système, y compris le dimensionnement. Les paramètres de la simulation sont donnés dans le Tableau 3.II. On considère une restriction des subventions de l’énergie PV de sorte que le tarif d’achat soit égal au tarif de l’électricité sur le réseau (« FiT » = « EgP »).
Tableau 3.I : Caractéristique du système étudié P
PP
Pchargeschargesmaxchargeschargesmaxmaxmax 5.6 kW P
PP
PPVPVPVPV crête crête crête crête 3 kW Techno PV
Techno PVTechno PV
Techno PV Si poly cristallin
Coût inv PV Coût inv PVCoût inv PV
Coût inv PV 5000 €/kWc
C CC
Cbatbatbatbat(0)(0)(0)(0) 100 Ah SOC(0)
SOC(0)SOC(0)
SOC(0) 90 %
Nb bat série Nb bat sérieNb bat série
Nb bat série 10
Nb branches parallèles Nb branches parallèlesNb branches parallèles Nb branches parallèles 1 Techno Bat
Techno BatTechno Bat
Techno Bat Pb plaques tubulaires
Coût inv bat Coût inv batCoût inv bat
Coût inv bat 200 €/kWh
Tableau 3.II : Paramètres de la simulation avec la gestion restreinte Contraintes et pas de simulation
Contraintes et pas de simulationContraintes et pas de simulation Contraintes et pas de simulation P
P P
Preseaureseaureseaureseaumaxmaxmaxmax / P / P / P / Preseaureseaureseaureseauminminminmin 3 / -∞ kW P
P P
Pmaxmaxmaxmaxchchchch / P / P / P / Pmaxmaxmaxmaxdchdchdchdch 2.5 / 2.7 kW SOC
SOC SOC
SOCminminminmin / SOC / SOC / SOC / SOCmaxmaxmaxmax 0.2 / 0.9 SOH
SOH SOH
SOHminminminmin 0.7 Pas de simu
Pas de simu Pas de simu
Pas de simu ∆∆∆∆tttt 10 min Contexte économique Contexte économique Contexte économique Contexte économique EgP (constant) EgP (constant) EgP (constant) EgP (constant) 0.11 €/kWh
FiT (constant = EgP) FiT (constant = EgP) FiT (constant = EgP)
3.2 - Application d’une gestion restreinte 81
t=0
PPV(t), Pcharges(t)
Pres(t) = Presmin
Bilan de puissance pour trouver
Pbat(t) en fonction de Pres(t)
Y
SOC(0), PPV(0), Pcharges(0)
Pres(t) = Presmax
Contraintes réseau non respectées !!
Bilan de puissance pour trouver Pres(t) en
fonction de la nouvelle valeur de Pbat(t)
Pres(t) ≥Presmin
Pres(t) ≤Presmax
Système réel Y N Y N Ibat(t) Pbat(t) / Vbat(t) Vbat(t) PPV(t), Pcharges(t) N Pcharges(t) + PPV(t) < Presmin
Pbat(t) ≥Pbatmin
SOC(t) > SOCmin
N N
Y
Pbat(t) ≤0
SOC(t) < SOCmax
Pbat(t) ≤Pbatmax
Pbat(t) = 0 Pbat(t) ≥0
Pbat(t) = Pbatmax
Pbat(t) = Pbatmin
Y N Y Y N N N SOC(t) SOC(t) Y Étape 1
Proposition d’une puissance réseau en fonction de PPV(t) et Pcharges(t)
Étape 2
Bilan de puissance pour trouver Pbat(t) en fonction de Pres(t)
Étape 3
Vérification des contraintes batteries (Pbatet SOC)
Étape 4
Si Pbatest modifiée, alors bilan de puissance pour trouver Pres(t) en fonction du nouveau Pbat(t)
Étape 5
Vérification des contraintes réseau avec le nouveau Pbat(t)
Impossible de vérifier toutes les contraintes. On applique une commande qui vérifie les contraintes batteries mais
pas celles sur le réseau
Y
82 Chapitre 3 - D’une gestion restreinte à une gestion optimale
La Figure 3.3 montre la nouvelle courbe de distribution obtenue avec la gestion restreinte. On remarque que l’application d’écrêtage de la consommation à 3 kW est satisfaite. La Figure 3.4 montre une simulation temporelle réalisée sur la journée exemplaire du 22 février 2007. Sur cette figure sont tracés les profils de consommation, de production PV, de puissance échangée avec le réseau en présence du stockage, et de la puissance échangée avec les batteries. Cette figure nous permet d’analyser la stratégie de gestion appliquée conformément aux trois principales règles prédéfinies
On remarque que l’énergie PV est bien utilisée en priorité pour alimenter les charges car la production seule suffit pour écrêter le pic de consommation entre 13h et 15h sans avoir recours aux batteries. Les batteries sont déchargées uniquement pour assurer la fonction d’écrêtage quand la production n’est pas suffisante, entre 2h et 6h dans notre exemple.
Conformément à la règle prédéfinie, les batteries sont rechargées dès que possible avec la source disponible. Dans notre exemple, cela intervient juste après la décharge entre 6h et 9h. Avec cette stratégie, on remarque que la principale source de charge est le réseau électrique. La production PV, qui serait suffisante pour assurer la recharge complète, est en grande partie injectée sur le réseau. Notre objectif étant de réaliser l’écrêtage avec de l’énergie d’origine renouvelable, on considère qu’avec la gestion restreinte l’énergie photovoltaïque n’est pas valorisée. De plus, il n’est pas possible de contrôler l’état de charge des batteries, ce qui pourrait s’avérer utile pour optimiser le point de fonctionnement des accumulateurs et pour maîtriser la quantité d’énergie initiale dans les batteries en début de chaque journée. Enfin, si on ajoute une contrainte, par exemple une limite sur la puissance injectée « Pres min », la stratégie « charge des batteries dès que possible » n’est plus adaptée et n’assure pas le respect de la limite basse supplémentaire. Il faut alors établir d’autres règles, ce qui devient très laborieux.
Malgré tous ces reproches, nous en concluons que tant qu’il n’y a pas de prédictions sur le profil de consommation et la production PV, la stratégie de charge de la gestion restreinte est la seule qui assure que les batteries contiennent assez d’énergie pour la prochaine décharge afin de garantir l’écrêtage de pointe.
3.2 - Application d’une gestion restreinte 83 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Pourcentage de temps (% ) P u is s a n c e ( k W ) Conso + PV + stockage
Figure 3.3 : Courbe de distribution annuelle de la puissance échangée avec le réseau avec un système de stockage et la gestion restreinte 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 -2 -1 0 1 2 3 4 Temps (h) P u is s a n c e ( k W ) PV CONSO BAT RES
Figure 3.4 : Profils journalier des puissances dans le système avec la gestion restreinte pour une journée exemplaire (22 Février 2007)
Cette gestion est dite « restreinte » à cause des points suivants :
- Pas de prise en compte de l’état de santé (SOH)
- L’énergie PV n’est pas valorisée
- Pas de contrôle de l’état de charge (Aucun degré de liberté)
84 Chapitre 3 - D’une gestion restreinte à une gestion optimale
La gestion basée sur des règles pré définies est adaptée aux problèmes à un seul objectif avec des contraintes strictes qui suppriment tous degrés de liberté. Les systèmes autonomes sont un bon exemple des cas pour lesquels la gestion restreinte est adaptée.
Suite à ces conclusions et conformément à la structure du système de gestion proposée dans le chapitre 1, nous allons proposer une gestion basée sur des prédictions de la consommation et de la production photovoltaïque. A partir de ces informations, nous allons calculer la stratégie de gestion optimale conformément à un objectif. Nous allons voir comment définir l’objectif pour obtenir une stratégie de gestion qui optimise l’utilisation de l’énergie PV pour l’écrêtage de pointe. L’objectif sera exprimé en termes économiques, ce qui va permettre de prendre en compte le coût de vieillissement des batteries qui est l’un des paramètres les plus importants dans le calcul d’une stratégie optimale. Dans ce cas, les tarifs de l’électricité sur le réseau (vente et injection) seront également considérés. Avant de proposer un algorithme de gestion, nous allons maintenant étudier les méthodes d’optimisation qui sont plus adaptées à nos besoins.