Gestion de la génération d’un système solaire autonome connecté à un micro-réseau électrique pour absorber les charges de pointe

Tarte, Paul Huguens (2024). Gestion de la génération d’un système solaire autonome connecté à un micro-réseau électrique pour absorber les charges de pointe. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Dans le contexte urgent de la crise climatique, optimiser la gestion de l’énergie est devenu impératif pour réduire notre consommation d’énergie et l’empreinte carbone associée à l’utilisation des énergies non renouvelables. Les stratégies de gestion mises en oeuvre par les opérateurs de réseau, telles que l’imposition de puissances souscrites, visent à inciter les consommateurs à modérer leur consommation afin d’assurer la stabilité du réseau électrique tout en diminuant leurs coûts. Cependant, pour les consommateurs, adopter une gestion efficace de l’énergie implique souvent de modifier des habitudes bien établies et d’adopter des solutions parfois complexes et peu efficaces.

Une méthode courante pour réduire la consommation électrique dans les bâtiments est l’écrêtage de pointe, qui compense une partie de la charge, particulièrement pour respecter la puissance souscrite imposée par les gestionnaires de réseau. Cette technique repose sur le stockage de l’énergie pendant les périodes creuses pour la libérer durant les périodes de pointe. Dans une perspective de réduction de l’empreinte carbone, l’intégration de systèmes de stockage d’énergie par batteries avec des sources renouvelables, notamment le solaire, s’avère une solution efficace pour alléger la charge sur le réseau électrique tout en améliorant l’efficacité énergétique. Toutefois, en raison de l’intermittence de ces sources d’énergie, une gestion efficace demeure cruciale.

L’objectif principal de ce mémoire est donc de déterminer un modèle prédictif de la production solaire capable de gérer efficacement un système photovoltaïque connecté à un micro-réseau électrique. Diverses approches de modélisation ont été explorées, incluant la modélisation photovoltaïque, des méthodes de régression et des arbres de décision, ainsi que des techniques combinées. Les performances des modèles prédictifs ont été évaluées à l’aide de mesures telles que le MAE, le RMSE et le coefficient de détermination (R2). Le modèle validé a ensuite été intégré avec succès dans un banc d’essai de micro-réseau, avec une discussion détaillée sur les aspects techniques, logiciels et matériels de cette intégration.

En conclusion, ce travail a validé une méthodologie robuste pour la prédiction de la production solaire, et a souligné l’importance de la recherche future sur les modèles de prévision météorologique et la collecte de données historiques pour améliorer la précision des prévisions énergétiques. L’accès à des archives météorologiques étendues est identifié comme une étape clé pour tirer pleinement parti des capacités des centrales solaires, positionnant ainsi ce travail comme une contribution significative à la recherche en gestion de l’énergie renouvelable.

Titre traduit

Managing the generation of an autonomous solar system connected to a microgrid to absorb peak loads

Résumé traduit

In the urgent context of the climate crisis, optimizing energy management has become an imperative to reduce our energy consumption and the carbon footprint associated with the use of non-renewable energies. The management strategies put in place by grid operators, such as the imposition of subscribed power, aim to encourage consumers to moderate their consumption to ensure the stability of the power network, while reducing their costs. However, for consumers, adopting efficient energy management often means changing long-established habits, and sometimes adopting complex and inefficient solutions.

A common method of reducing electricity consumption in buildings is peak shaving, which compensates for part of the load, in particular to meet the subscribed power imposed by grid operators. This technique involves storing energy during off-peak periods and releasing it during peak periods. From a carbon footprint reduction point of view, the integration of battery energy storage systems with renewable sources, in particular solar energy, is proving to be an effective solution for lightening the load on the power grid while improving energy efficiency. However, due to the intermittency of these energy sources, effective management remains necessary.

The main objective of this thesis is therefore to determine a predictive model of solar production capable of efficiently managing a photovoltaic system connected to a microgrid. Different modeling approaches have been explored, including photovoltaic modeling, regression methods, decision trees and combined techniques. The performance of predictive models was evaluated using measures such as MAE, RMSE and coefficient of determination (R2). The validated model was then successfully integrated into a microgrid testbed, with a detailed discussion of the technical, software and hardware aspects of this integration.

In conclusion, this work has validated a robust methodology for predicting solar production and highlighted the importance of future research into weather forecasting models and historical data collection to improve the accuracy of energy forecasts. Access to extensive weather archives is seen as a key step towards fully exploiting the capabilities of solar power plant, making this work an important contribution to renewable energy management research.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire en énergies renouvelables et efficacité énergétique". Comprend des références bibliographiques (pages 197-199).
Mots-clés libres:	crise climatique, empreinte carbone, énergies renouvelables, puissance souscrite,gestion efficace de l’énergie, écrêtage de pointe, stockage d’énergie, intégration système photovoltaïque, prévision météorologique
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Dessaint, Louis-A.
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	01 août 2024 16:20
Dernière modification:	01 août 2024 16:20
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3484

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