Newsletter #3

Jérôme Bosche, membre de l'équipe COVE, présente ses travaux sur La Gestion Intelligente de l'Energie

Contexte

Quelques chiffres suffisent pour présenter le contexte énergétique délicat de notre planète : la consommation d'énergie dans le monde a pratiquement doublé, la durée des réserves de pétrole et de gaz est estimée a environ 50 ans contre un peu plus de 100 ans pour le charbon. Ces énergies fossiles comptent à elles seules pour 80% du mix énergétique mondial alors que leur combustion impacte lourdement les émissions de CO2 sur la planète. C'est donc l'heure de la transition énergétique et il convient de changer nos habitudes de consommation et de réfléchir à de nouveaux dispositifs d’approvisionnement en énergie utilisant des ressources renouvelables. Il s'agit d'un enjeu majeur qui nous concerne tous et auquel le laboratoire MIS contribue depuis plusieurs années.
 

Les systèmes multi-sources de production d'électricité

Afin de couvrir les besoins en énergie et toujours dans le souci d'une planète plus propre, la production d'énergie renouvelable a considérablement augmenté depuis le début des années 90. Ainsi ont émergé de nouveaux dispositifs d'alimentation en électricité exploitant plusieurs sources d'énergie de type renouvelable (solaire thermique et photovoltaïque, éolien, hydraulique, géothermie, biomasse) associées aux sources d'énergie non renouvelable (le but étant de limiter la contribution de ces dernières). Ces dispositifs dits « systèmes multi-sources » (SMS) jouent un rôle important dans cette transition énergétique et ce principe est maintenant couramment utilisé dans les secteurs du résidentiel et du transport qui représentent l'un comme l'autre, 25% de la consommation d'énergie finale. Le laboratoire MIS s'est doté en 2009 d'une plateforme Energies Renouvelables Multisources afin de développer puis de tester des dispositifs qui répondent aux problématiques de la gestion d'énergie du véhicule hybride d'une part, et de l'habitat, d'autre part. Dans le cas du véhicule hybride, plusieurs sources d'énergie peuvent être considérées : le moteur Diesel, une pile à combustible, un super-condensateur, une batterie électrochimique et un module photovoltaïque (cellules installées sur le toit et le capot du véhicule par exemple). En ce qui concerne l'habitat, l'architecture peut également considérée un module photovoltaïque et une batterie électrochimique, auxquels peuvent être associés le réseau électrique, une micro éolienne ainsi que diverses charges auxiliaires.

Pourquoi la gestion de l'énergie est-elle essentielle ?

Il s'agit tout d'abord de garantir le bon fonctionnement du système en couvrant ses besoins en énergie mais également de répartir intelligemment sa consommation dans le temps, de façon à optimiser l'exploitation des ressources d'énergie renouvelable. Par exemple, en France, les parcs éolien et photovoltaïque devraient permettre, d'ici 2020, une production éolienne de 49 TWh contre 6 TWh pour le photovoltaïque. Si de tels dispositifs n'étaient pas dotés de système de gestion intelligent, 8 TWh d'énergie éolienne pourrait être perdus annuellement, conséquence d'une production nocturne importante alors que la consommation est faible. A titre de comparaison, 5 TWh seraient annuellement nécessaires pour permettre la recharge des 2 millions de véhicules électriques prévus sur nos routes d'ici 2020. Cela signifie qu'une bonne gestion permettrait de stocker ce surplus d'énergie dans des dispositifs dédiés et de l'exploiter en temps voulu pour la recharge des véhicules électriques.

Le MIS et l'énergie :

Le laboratoire MIS mène des travaux de recherche dans le domaine de la gestion et de l'optimisation de l'énergie dans les secteurs du transport et de l'habitat. Ces travaux s'inscrivent dans des projets financés par le Conseil Régional « ex-Picardie » d'une part, et d'autre part, dans des programmes européens type INTERREG ou H2020, financés par l'Union Européenne. Les résultats obtenus par le MIS ont contribué au rayonnement national et international du laboratoire et de l'établissement dans ce domaine. Les plus significatifs concernent le développement :
• d’algorithmes de commande des convertisseurs de tension des chaines photovoltaïque et éolienne du système multi-source qui considèrent des approches de stabilisation par placement de pôles des systèmes linéaires et variants dans le temps. Ces algorithmes ont permis une augmentation moyenne de la production d'énergie sur notre plateforme de 3,75%.
• d’un algorithme de prédiction des données météorologiques qui associe des techniques dédiées aux systèmes d'inférence floue et les réseaux de neurones. Cet algorithme permet une estimation de la température ambiante, de l'ensoleillement et de la vitesse du vent à un horizon de 10 minutes, avec une erreur de prédiction moyenne de 11,6%.

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