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Contenu mis à jour le 12/11/2020

Un microgrid intelligent à l’échelle d’un technopôle

Les défis énergétiques actuels imposent une réflexion afin de trouver des approches innovantes pour maîtri-ser, voire réduire la consommation d’énergie. Le microgrid est une de ces solutions. Le microgrid est un réseau électrique intelligent à l’échelle d’un quartier qui permet de fournir des services personnalisés, car de taille humaine. Avec le projet i-BATs soutenu par la fondation The Ark, l’Institut informatique de gestion de l’école HES-SO Valais-Wallis s’attèle justement à la mise en place d’un microgrid sur le technopôle de Sierre (canton du Valais, Suisse).

Un microgrid intelligent

i-BATS est un projet qui utilise les domaines des systèmes d’information, de la gestion énergétique de bâti-ment à énergie positive et l’analyse de données intelligente. Il a permis de construire un réseau capable, à terme, de réguler les flux d’énergie au sein d’un microgrid, en prévoyant sa consommation (plus de 50 en-treprises employant environ 450 personnes), sa production (le Techno-Pôle dispose d’une centrale photovoltaïque occcupant 1 200 m²), en utilisant du stockage (une batterie de 25 kWh y est également ins-tallée) et des données énergétiques statiques et dynamiques tel que les conditions météorologiques (cf. Figure 1).

Figure 1 : Flux analysés à l’intérieur du microgrid (Source : HES-So Valais-Wallis)

La taille du microgrid, plus importante qu’un simple bâtiment, permet de réduire l’erreur de prédiction. De plus, les informations disponibles au niveau d’un microgrid sont nombreuses et l’intelligence retirée de celles-ci nous fiabilise la prédiction. Par exemple, il est possible d’identifier le démarrage d’une pompe à chaleur à l’intérieur d’un bâtiment résidentiel à partir de la courbe de charge globale de ce bâtiment. Il est, également, possible de prévoir la mise en marche de machines de production en ayant au préalable récolté leurs signatures électriques.

L’objectif est de trouver les critères essentiels à la prédiction pour créer un système fiable et robuste pour permettre un déploiement à plus grande échelle : on parle de généralisation. Cette prédiction affinée facilite-ra par la suite l’amélioration du pilotage du microgrid (y compris le pilotage de la micro-production et du micro-stockage). Certains appareils pourront, également, être délestés pour effacer des pointes électriques.

La mise en place d’un système d’information

Le système d’information i-BATS nécessite plusieurs étapes de travail. Premièrement, il s’agit de collecter les données aux différents points de consommations, du transformateur basse tension au consommateur final. Tout d’abord, la puissance active et réactive est mesurée au niveau du transformateur à partir des Smart meters. Le même système est utilisé pour les panneaux photovoltaïques et pour mesurer la puissance active et réactive à l’entrée de chaque bâtiment qui composent ce microgrid. Des capteurs placés sur chaque compteur des plus gros consommateurs du Techno-Pôle permet de mesurer la puissance active. Enfin, des mesures sont réalisées à l’intérieur des entreprises. Dans les locaux de la HES-SO Valais-Wallis, la température intérieure, le débit d’eau entrant et sortant du système de régulation de la température, l’intensité lumineuse, la détection de présence, la gestion des stores et la puissance active des appareils sont collectés. Dans ce cas, ces capteurs utilisent les protocoles de communication KNX et Zigbee. Une station météorologique est connectée au système d’information i-BATs pour récolter des données sur la température extérieure et intérieure, l’humidité, la pression ainsi que l’intensité lumineuse. Le pas de mesure pour l’ensemble de ces Smart meters est la seconde. Enfin, une interface permet la visualisation des don-nées de consommation et de monitoring de l’ensemble des capteurs et ainsi programmation (API) permet un accès facile aux données récoltées (cf. Figure 2).

Figure 2 : Architecture du système d’information (Source : HES-So Valais-Wallis)

Le logiciel de data intelligence open source Knime (programme spécialisé dans l’analyse et l’extraction des connaissances à partir des données informatisées) est utilisé pour se connecter aux serveurs, prétraiter les données et effectuer les calculs mathématiques nécessaires à la prédiction de l’activité du microgrid. Plu-sieurs modèles mathématiques peuvent être testés comme les arbres de décisions, les réseaux de neurones ou les machines à vecteur de support (supports vector machine). Une fois les résultats obtenus, il est possible d’écrire directement dans la base de données où d’autres systèmes pourront récupérer ces connaissances et/ou d’envoyer l’information vers un web-service. L’objectif est d’utiliser cette connaissance pour mettre en forme les données afin d’informer le consommateur final et comme outil d’aide à la décision afin de fournir des informations supplémentaires aux automates (cf. Figure 3).

Figure 3 : Processus de traitement des données à l’intérieur du logiciel d’analyse Knime (Source : HES-So Valais-Wallis)

Les partenaires et leurs rôles

i-BATs regroupe de multiples partenaires industriels :

  • la société ALRO communication, grâce à ses automates permettant le relevé des impulsions des compteurs, qui a facilité la collecte des données des différents capteurs ;
  • la société GEROCO qui a développé un Smart meter relevant la puissance active et contrôlable à distance ;
  • le producteur et distributeur Sierre Energie ;
  • neuf entreprises installées sur le site du Techno-Pôle.

Les partenaires académiques sont l’Institut systèmes industriels de l’école HES-SO Valais-Wallis, le CSEM (Centre suisse électronique et mécanique).

La fondation The Ark a financé ce projet d’une durée de 18 mois.

D’autres projets nationaux ou européens sont envisagés pour continuer sur cette voie.

Résultats

À partir des données récoltées, les caractéristiques principales permettant de différencier les appareils électriques comme le nombre de phases de fonctionnement de l’appareil, la puissance active, la puissance réactive, la fréquence des événements, l’heure d’utilisation de l’appareil dans la journée et les durées d’allumage et d’extinction de l’appareil ont été ressorties. En gardant une vue sur les différents types d’appareils et leurs caractéristiques, des algorithmes de détection et classification furent développés : détection de la veille, détection d’événements de redémarrage ou d’arrêt, classification selon un plan à deux dimensions puissance active/puissance réactive, détections de réfrigérateurs et de pompe à chaleur.

Des premiers résultats ont été obtenus sur les secteurs résidentiels, industriels et tertiaires. Sur le secteur résidentiel, la mise en marche d’appareils flexibles dans le temps comme les pompes à chaleur ou les lave-vaisselles pourront être prévus. Sur le Techno-Pôle de Sierre, les pics correspondant à l’activité du restaurant ont été analysés pour une future intégration avec un modèle de stockage. Au niveau du secteur industriel, des modèles de prédiction de consommation d’énergie ont été créés en fonction des plannings de présence.

Figure 4 : Pics de puissance correspondant à l’activité du restaurant du technopôle de Sierre, 03/12/2013 (Source : HES-So Valais-Wallis)

Enfin, l’axe majeur de développement identifié est l’amélioration du système d’information par la diminution du nombre de données en transit et par la sécurisation de ce transit d’informations.

Luc Dufour – Dominique Genoud – Benjamin Nanchen

Véritable pôle de compétences et d’innovation, l’école HES-SO Valais-Wallis développe ses activités de Recherche appliquée et Développement (Ra&D) au sein de six instituts, dont l’Institut informatique de ges-tion. Ses projets ont pour but d’actualiser en permanence la formation grâce aux acquis de la recherche et de favoriser le transfert et l’échange de savoir-faire. Disciplinaires et Interdisciplinaires, les projets sont me-nés en collaboration avec des partenaires du monde de la pratique ou avec d’autres hautes écoles, tant au niveau suisse qu’international.

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