Conception d'un système de micro-réseau hybride éolien-solaire : optimisation intégrée des prévisions, du stockage d'énergie et de la gestion de la production

Conception d'un système de micro-réseau hybride éolien-solaire : optimisation intégrée des prévisions, du stockage d'énergie et de la gestion de la production

En tant que vecteur efficace d'autosuffisance énergétique régionale et de transition vers une énergie propre, l'efficacité des micro-réseaux hybrides éolien-solaire repose sur la précision des prévisions de production, la pertinence de la configuration du stockage d'énergie et la synergie d'une gestion intelligente de la production. Ces trois éléments constituent un système d'optimisation en boucle fermée, interdépendant et dynamiquement couplé, visant à résoudre les problèmes d'intermittence et de volatilité inhérents à la production d'énergie éolienne et solaire, et à garantir un fonctionnement sûr, stable et économique avec une forte proportion d'énergies renouvelables.

I. Prévision de la production : fondements de la perception et conditions préalables à la prise de décision pour l'optimisation du système

Des prévisions de production précises sont essentielles à la régulation prospective des micro-réseaux hybrides éolien-solaire. Leur exactitude détermine directement les besoins en stockage d'énergie et les coûts de gestion. Les systèmes de prévision modernes adoptent une approche combinant modèle physique et analyse de données.

Couche de données d'entrée : Intègre les données de prévision météorologique (vitesse du vent, irradiance, nébulosité), les données historiques de production d'électricité, les informations géographiques et les données d'état des équipements.

Couche de modélisation prédictive : La prévision à court terme (0-72 heures) utilise principalement l'analyse de séries temporelles et des modèles d'apprentissage automatique (tels que LSTM et XGBoost) alimentés par la prévision numérique du temps (PNT) afin de capturer l'évolution des systèmes météorologiques. La prévision à très court terme (0-4 heures) s'appuie sur l'extrapolation statistique à partir de données en temps réel et le suivi du mouvement des nuages pour corriger les biais des prévisions à court terme.

Valeur ajoutée : La prévision de haute précision permet au système d'élaborer des plans de répartition économiques plusieurs heures ou jours à l'avance, réduisant ainsi les besoins en capacité de réserve et facilitant la participation au marché de l'électricité. Les résultats des prévisions et la quantification des incertitudes constituent des données essentielles pour les décisions ultérieures relatives à la configuration du stockage d'énergie et à la répartition de la production.

II. Configuration du stockage d'énergie : un tampon physique pour lisser les fluctuations et garantir l'alimentation électrique. La configuration scientifique des systèmes de stockage d'énergie est essentielle pour concilier la production d'électricité fluctuante et la demande stable, ce qui nécessite une optimisation coordonnée de la puissance (kW) et de la capacité (kWh).

Positionnement fonctionnel : le stockage d'énergie doit remplir simultanément plusieurs rôles, notamment le décalage temporel de l'énergie (stockage des surplus d'énergie éolienne et solaire pendant les périodes de pénurie), le lissage de la puissance (atténuation des fluctuations de puissance sur des échelles de temps allant de quelques secondes à quelques minutes), le soutien de la tension et de la fréquence, et l'alimentation de secours.

Méthode d'optimisation : À partir de données de production et de consommation d'énergie éolienne et solaire sur le long terme (généralement plus d'un an), des simulations de production en séries temporelles ou des méthodes de programmation linéaire en nombres entiers sont utilisées pour déterminer le type de stockage d'énergie optimal (par exemple, batterie lithium-ion, batterie à flux, volant d'inertie) et le rapport puissance/capacité, tout en respectant des indicateurs spécifiques de fiabilité de l'alimentation électrique (par exemple, la probabilité d'insuffisance d'alimentation électrique) et les exigences de volatilité du raccordement au réseau, dans le but de minimiser le coût total du cycle de vie.

Conclusion principale : Des configurations de stockage d'énergie plus importantes ne sont pas toujours meilleures ; la solution optimale dépend fortement des caractéristiques de production de l'énergie éolienne et solaire, des courbes de charge, des politiques tarifaires de l'électricité et des coûts technologiques. En général, la capacité de stockage d'énergie doit compenser le déficit de charge pendant les périodes typiques d'absence de vent ou de soleil (par exemple, temps nuageux et sans vent prolongé) tout en conservant une certaine marge d'ajustement.

III. Gestion intelligente de la production : Centre névralgique de l’optimisation collaborative multi-objectifs

Le système de gestion intelligente de la production constitue le « cerveau » du micro-réseau. S’appuyant sur des informations prédictives et l’état du stockage d’énergie, il coordonne en temps réel diverses ressources contrôlables afin d’assurer une optimisation dynamique multi-objectifs sûre, économique et efficace.

Réseau de ressources : Les éléments de planification comprennent les unités de production d’énergie éolienne/photovoltaïque, les systèmes de stockage d’énergie (charge/décharge), les charges contrôlables (interruptibles/transférables) et les groupes électrogènes diesel de secours ou les échanges d’énergie avec le réseau principal via des lignes d’interconnexion.

Modèle et algorithme d’optimisation : La commande prédictive (MPC) est adoptée comme cadre de référence. À chaque cycle de planification (par exemple, 15 minutes), le MPC, s'appuyant sur les dernières prévisions à très court terme et l'état du système, optimise en continu les instructions de planification pour les prochaines heures afin de minimiser les coûts d'exploitation (notamment les coûts de carburant, d'achat d'électricité et les pertes d'équipement) ou de maximiser l'autosuffisance/les revenus, tout en respectant scrupuleusement les limites de sécurité telles que l'équilibre de puissance, les contraintes de fonctionnement des équipements et la tension/fréquence.

Fonctions avancées : Le système de planification intelligent doit posséder des capacités d'apprentissage adaptatif, lui permettant d'optimiser itérativement le modèle d'erreur de prédiction et la stratégie de planification à partir des données d'exploitation réelles ; il doit prendre en charge la coordination multi-échelle, assurant une intégration organique de la planification à J+1, des ajustements continus en cours de journée et du contrôle en temps réel ; et, en mode hors réseau, il doit être capable d'effectuer un redémarrage autonome et un fonctionnement stable en mode îloté.

IV. Intégration système et optimisation collaborative : L’optimisation système véritable ne se limite pas à la simple connexion en série des trois composants, mais repose sur un couplage profond rendu possible par une plateforme de données unifiée et un moteur d’optimisation. Par exemple, l’incertitude des prévisions est explicitement intégrée aux modèles de configuration du stockage d’énergie et aux stratégies de planification robustes ; l’état de fonctionnement réel du stockage d’énergie permet d’effectuer une nouvelle correction des prévisions. L’évolution future consiste à introduire l’intelligence artificielle et la technologie du jumeau numérique afin de construire un système « source-réseau-charge-stockage » intelligent, capable d’apprentissage autonome, de simulation et de prise de décision. Ce système transformera à terme le micro-réseau hybride éolien-solaire en un hub énergétique intelligent, résilient, adaptatif et interopérable à l’échelle communautaire.

En résumé, un micro-réseau hybride éolien-solaire efficace et fiable est le fruit d’une intégration poussée entre un système de prévision météorologique précis, un système de stockage d’énergie de capacité modérée et un gestionnaire d’énergie intelligent. Sa conception relève typiquement d’un projet d’ingénierie système interdisciplinaire. La clé du succès réside dans une approche globale du cycle de vie, prenant en compte la faisabilité technique, l'optimisation économique et la fiabilité opérationnelle, et maximisant le potentiel des ressources éoliennes et solaires grâce à une modélisation affinée et une prise de décision intelligente, fournissant ainsi une base solide pour la construction d'un système énergétique zéro carbone.