Institut de Production Industrielle (IIP) Institut Franco-Allemand de Recherche sur l'Environnement (DFIU)

Systèmes énergétiques décentralisés et réseaux électriques: Recherche

Thèmes

1. L’analyse des systèmes énergétiques basée sur des modélisations intégrant les restrictions de réseau

  • Développement régional des systèmes d'approvisionnement d’électricité et du «nodal pricing»
  • Analyse des pénuries d'électricité et de la gestion des flux de charge
  • Développement de la robustesse des systèmes d'approvisionnement en électricité

 

2. Les systèmes énergétiques décentralisés et Smart Markets / Grids

  • Etude du potentiel du transfert de charge et de l'acceptation des mesures de maîtrise de la demande en énergie fondée sur les prix
  • Approches stochastiques appliquées à la planification et à la conception, à la gestion de l'énergie et aux précisions dans les systèmes énergétiques décentralisés
  • Conception du marché des systèmes énergétiques décentralisés

3. Analyses socio-économiques des systèmes énergétiques couplés

  • Analyse de l'interaction entre les personnes et les maisons intelligentes dans des conditions de vie réelles dans le laboratoire réel «Energy Smart Home Lab»
  • Détermination des potentiels de déplacement de charge
  • Analyse de l'acceptation et de la volonté d'adopter des systèmes énergétiques innovants, par exemple des systèmes de gestion de l'énergie ou différents systèmes d'incitation pour adapter les comportements de consommation d'énergie
  • Enquête sur les préférences des utilisateurs pour différentes conceptions de nouveaux systèmes énergétiques

Méthodes

  • Expériences de choix

Les expériences de choix sont une méthode de sélection ou de décision pour déterminer les préférences économiques, dans laquelle des données sur des situations de décision hypothétiques ou réelles sont collectées. Des modèles économétriques sont utilisés pour analyser les données.

  • Enquêtes qualitatives

Les méthodes qualitatives telles que les entretiens offrent la possibilité d'interroger des attitudes, des préférences ou des opinions dans un format relativement libre et sont donc particulièrement adaptées à la recherche exploratoire.

  • Enquêtes quantitatives

Dans les enquêtes quantitatives, des concepts tels que les opinions, les attitudes ou les intentions comportementales sont enregistrés à l'aide de questionnaires. Les données collectées peuvent être évaluées et modélisées statistiquement.

  • Expériences (sur le terrain) / essais contrôlés randomisés

Des conceptions expérimentales peuvent être utilisées pour établir des relations causales en contrôlant ou en manipulant explicitement diverses variables. En plus des expériences en laboratoire, les expériences sur le terrain présentent l'avantage que les corrélations peuvent être analysées dans leur contexte naturel («sur le terrain»).

  • Programmation non linéaire à grande échelle

La modélisation détaillée des systèmes d'énergie électrique à grande échelle, par ex. le réseau de transport allemand ou européen, ainsi que la question de son fonctionnement à coût optimal, à faibles pertes ou autrement optimal, aboutit à des problèmes d'optimisation complexes, non linéaires et à grande échelle. En plus de dériver et de mettre en œuvre des modèles aussi réalistes que possible pour les différents composants du système, la résolution des problèmes d'optimisation est également un défi majeur; des méthodes mathématiques modernes doivent être utilisées et adaptées au problème respectif.

  • Optimisation du système énergétique des bâtiments résidentiels

Afin de bien analyser les développements dans le secteur de la construction résidentielle, des modèles d'optimisation en nombres entiers mixtes sont utilisés pour déterminer des systèmes énergétiques techno-économiquement optimisés. Différentes méthodes de statistiques (modèles de Markov, ...) et d'apprentissage automatique (clusters, ...) sont utilisées pour simuler le comportement des résidents, les propriétés thermiques des bâtiments résidentiels et pour adapter les résultats au secteur européen de la construction résidentielle.

  • Déterminer le potentiel d'énergie renouvelable et optimiser les systèmes énergétiques dans les communautés

De nombreuses communes n'ont ni l'expertise nécessaire ni les ressources suffisantes pour mettre en place de manière optimale leur système énergétique au cours de la transition énergétique. À l'aide d'analyses du système énergétique, ainsi que du modèle d'optimisation du système énergétique RE³ASON (Energies Renewable and Energy Efficiency Analysis and System Optimization), les systèmes énergétiques communautaires optimaux sont déterminés sur la base de données publiques (OpenStreetMap, recensement, données satellites). Un accent particulier est mis sur la détermination de systèmes énergétiques autosuffisants optimaux qui n'ont pas accès au réseau d'électricité et / ou de gaz.

Modèles

  • RE³ASON

RE³ASON est un modèle d'investissement et de planification des ressources déterministe qui détermine l'investissement optimal au niveau communautaire dans les nouvelles technologies de conversion d'énergie. Il peut minimiser les coûts globaux du système, les émissions ou les importations d'énergie et optimiser les investissements technologiques et l'utilisation de toutes les technologies et les flux d'énergie entre les districts. RE³ASON peut être classé comme un programme linéaire à nombres entiers mixtes (MILP) qui détermine un système énergétique municipal avec le coût, les émissions ou les importations les plus bas (ou une combinaison des deux). Il est utilisé pour traiter la complexité qui résulte du nombre et des combinaisons de mesures individuelles et de leurs interdépendances qui ne seraient autrement pas réalisables.