Storage4City

Contexte et positionnement :

L’intégration à grande échelle des énergies renouvelables (EnR) météo-dépendantes (i.e. éolien, solaire) dans les réseaux électriques et la mise en place d’un marché de capacité suscitent un changement de paradigme de gestion des systèmes électriques. Contrairement au passé, où la production a été adaptée à la consommation d’électricité, dans le futur il sera de plus en plus nécessaire d’adapter la consommation au profil de la production EnR. Dans ce contexte un groupe de consommateurs doit pouvoir maîtriser sa consommation d’énergie de manière dynamique et le réseau électrique doit être en mesure d’absorber ces variations rapides d’appel de puissance. Le stockage d’énergie (électrique, thermique ou autre) apporte cette flexibilité. Il existe de nombreuses technologies de stockage d’énergie matures qui permettent de décaler un appel de charge sur le réseau électrique (batteries, stockage thermique, thermochimique...). Aujourd’hui, ces technologies sont souvent utilisées à l'échelle du logement ou à l’échelle régionale pour l’équilibrage du réseau électrique. Peu de projets existent sur la conception et la simulation d’un système qui mutualiserait de manière optimale ces équipements à l’échelle urbaine (rue, quartier, ville). Pourtant, au vu des caractéristiques en énergie/puissance des technologies existantes, cette échelle d’intégration est pertinente.

Ainsi le projet Storage4city, vise à avancer dans le domaine de l’intégration de systèmes de stockage à l’échelle du quartier. Dans ce cadre, un scénario d’intégration de batteries dans un quartier de Seine-Saint-Denis composé essentiellement de bâtiments de bureaux, alimenté localement par des panneaux photovoltaïques, est étudié ici. Le déploiement de panneaux photovoltaïques est particulièrement adapté aux besoins de ce type de quartier car la production électrique des PV est corrélée aux besoins de climatisation des bâtiments de bureaux. Cependant les besoins de climatisation chutent les weekends, lorsque les bureaux sont inoccupés. Cela peut induire des surproductions d'électricité à l’échelle du quartier. Pour absorber ces surproductions, l'intégration de batteries électrochimiques est étudiée.

Méthode

L’étude repose sur une modélisation bottom-up des consommations énergétiques et s’appuie notamment sur le modèle Smart-E. Le quartier est reconstitué géométriquement sur Qgis et caractérisé par des bases de données INSEE. Les besoins énergétiques sont modélisés au pas de temps de 10 min. Des modèles de panneaux solaires et de batteries sont ajoutés afin d’étudier les potentiels d'auto-consommation à l’échelle du quartier. Les besoins et productions d'électricité, ainsi que les systèmes de stockage sont centralisés à l’échelle du quartier.

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