Intégration des prévisions solaires probabilistes dans le contrôle de systèmes énergétiques : application à un microréseau

Integration of probabilistic solar forecasting in energy system control : application to a microgrid

• Auteur / Autrice : Faly Hobitokiniaina Ramahatana Andriamasomanana
• Direction : Mathieu David
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique énergétique
• Date : Soutenance le 08/12/2021
• Etablissement(s) : La Réunion
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion ; 2010-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de physique et d'Ingénierie mathématique pour l'énergie et l'environnement (Saint-Denis, Réunion)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Lauret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Richard Perez, Laurent Bridier
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Bruno François, Xavier Roboam

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie de la prévision

Électricité -- Production

Stockage

Énergies renouvelables

Micro-réseaux électriques

Mots clés libres

Prévision

Microréseau

Gestion énergétique

Forecast

Microgrid

Energy managment

Résumé

La question du réchauffement climatique s'invite depuis près de trente ans à la table des débats politiques, scientifiques, économiques ou sociétaux. De nombreux pays se sont engagés à décarboner leur production d'énergie. Afin d'atteindre ces objectifs, l'un des premiers leviers est d'augmenter la pénétration des énergies renouvelables (ENR) intermittentes dans les mix énergétiques. Les ENR intermittentes sont abondantes, mais elles sont très fluctuantes. Du fait de cette forte variabilité, l'intégration massive de ce type d'énergie dans les réseaux électriques complexifie le maintien de l'équilibre production-consommation. Pour parvenir à une intégration massive des ENR intermittentes, diverses solutions sont envisagées : - Adapter la consommation au profil de production. - Surdimensionner le système de production et écrêter la surproduction. - Utiliser des systèmes de stockage. - Anticiper les fluctuations de production et de consommation en utilisant des prévisions. Chacune de ces solutions envisagées seules n'aboutit pas à une réponse technique ou économique viable. Il est donc nécessaire d'adopter une combinaison de ces solutions. Afin d'assurer l'équilibre production-consommation avec un coût minimal de fonctionnement, il est nécessaire de planifier à l'avance l'engagement des moyens de production. Cette planification est obtenue par l'optimisation technique et économique du mix de production futur. Dans ce travail de thèse, nous proposons d'aborder la problématique de l'utilisation des prévisions des ENR intermittentes dans la planification du fonctionnement de systèmes énergétiques, tel que le stockage, au sein d'un réseau électrique. Les prévisions déterministes sont les prévisions les plus couramment utilisées. Cependant, les ENR intermittentes sont fortement dépendantes des phénomènes météorologiques. Les prévisions déterministes sont donc incertaines. Les prévisions probabilistes ont été conçues pour donner une information sur l'incertitude associée aux prévisions. Elles prennent la forme d'une distribution de probabilités ou d'un ensemble représentatif des valeurs possibles de la variable prédite. Les techniques de prévision probabiliste sont relativement nouvelles. L'état de l'art sur leur utilisation pour l'optimisation de la planification de l'engagement des moyens de production est quasi inexistant. Une revue de la littérature a été réalisée sur les méthodes de prévisions utilisées pour prédire la production des ENR intermittentes et sur les techniques d'optimisation, notamment stochastiques. Cela a permis de proposer une nouvelle approche pour intégrer les prévisions probabilistes dans l'optimisation de la planification des moyens de production en s'appuyant sur la programmation dynamique probabiliste. La méthodologie développée est appliquée à un micro-réseau réel situé sur l'île de La Réunion. Ce cas d'étude comporte un bâtiment à énergie positive disposant d'un générateur photovoltaïque et couplé à un stockage d'énergie, qui lui sera fictif. Ces travaux tenteront d'apporter des réponses aux verrous scientifiques suivants : - L'utilisation de la prévision déterministe est-elle intéressante pour réduire le coût de fonctionnement d'un système énergétique ? Cette gestion est-elle meilleure qu'une gestion basée sur des règles expertes ? - L'utilisation de prévisions probabilistes est-elle plus performante que l'utilisation de prévisions déterministes pour réduire le coût de fonctionnement d'un système énergétique ? - Existe-t-il une relation entre les indicateurs évaluant la qualité des prévisions, les gains techniques et économiques liés à leur utilisation ? Les études menées montrent clairement que l'utilisation des prévisions probabilistes conduit à de meilleurs gains économiques que les prévisions déterministes. Ce travail contribue à démontrer aux acteurs du secteur de l'énergie les avantages liés à l'utilisation de prévisions probabilistes.

The issue of global warming has been on the table of political, scientific, economic and societal debates for nearly thirty years. Many countries have committed to decarbonizing their energy production. In order to achieve these objectives, one of the first levers is to increase the penetration of intermittent renewable energies in the energy mix. Intermittent renewable energies are abundant, but they fluctuate greatly. Because of this high variability, the massive integration of this type of energy in the electrical grids makes it more difficult to maintain the production-consumption balance. To achieve massive integration of intermittent ENR, various solutions are envisaged: - Adapting consumption to the production profile. - Oversizing the production system and clipping the overproduction. - Use of energy storage systems. - Anticipate fluctuations in production and consumption by using forecasts. Each of these solutions considered alone does not lead to a viable technical or economic response. It is therefore necessary to adopt a combination of these solutions. In order to ensure the production-consumption balance with a minimum operating cost, it is necessary to schedule the unit commitment. This planning is obtained by technical and economic optimization of the future production mix. In this thesis, we propose to address the issue of using forecasts of intermittent renewable energy production in the planning of the operation of energy systems, such as storage, within an electrical grid. Deterministic forecasts are the most commonly used forecasts. However, intermittent renewable energies are highly dependent on weather phenomena. Deterministic forecasts are therefore uncertain. Probabilistic forecasts are designed to provide information about the uncertainty associated with the forecast. They take the form of a probability distribution or a representative set of possible values of the forecast variable. Probabilistic forecasting techniques are relatively new. The state of the art on their use for the unit commitment problem is almost non-existent. A review of the literature was carried out on the forecasting methods used to predict the production of intermittent renewable energies and on the optimization techniques, particularly stochastic. This allowed to propose a new approach to integrate probabilistic forecasts in the optimization of the planning of production means based on probabilistic dynamic programming. The methodology developed is applied to a real microgrid located on the island of La Réunion. This case study includes an energy-plus building with a photovoltaic generator and coupled to an energy storage, which will be fictitious. This work will attempt to provide answers to the following scientific challenges: - Is the use of deterministic forecasting interesting to reduce the operating cost of an energy system? Is this management better than a management based on expert rules? - Is the use of probabilistic forecasting better than the use of deterministic forecasting to reduce the operating cost of an energy system? - Is there a relationship between the indicators evaluating the quality of forecasts and the technical and economic gains linked to their use? The studies conducted clearly show that the use of probabilistic forecasts leads to better economic gains than deterministic forecasts. This work contributes to demonstrate the benefits of using probabilistic forecasts to the energy industry.