La gestion efficace des réseaux de distribution électrique est nécessaire à une transition énergétique durable. Les systèmes actuels, de plus en plus complexes, intègrent des énergies renouvelables, des technologies de stockage avancées et des outils de gestion intelligente. L’intégration des nouveaux moyens de production sur le réseau et la croissance de la demande en électricité créent de nouvelles contraintes sur le réseau avec de nouveaux usages.
La modélisation, la gestion prévisionnelle et la planification des réseaux électriques sont des processus maîtrisés mais qui doivent être évolués pour garantir une distribution fiable et efficace de l’électricité dans ce nouveau contexte de complexité croissante des infrastructures et d’intégration des énergies renouvelables.
Sommaire
- Modélisation des réseaux : une clé pour l’optimisation énergétique
- Gestion prévisionnelle : anticiper et optimiser les réseaux électriques
- Planification des réseaux : construire l’électricité de demain
- Yélé Consulting en action : études et projets innovants pour les réseaux
Modélisation des réseaux : une clé pour l’optimisation énergétique
La modélisation d’un système, qu’il soit électrique ou non, consiste à créer une représentation mathématique et informatique du système à étudier. Cette représentation permet de simuler le comportement du système sous différentes conditions. Dans le cas spécifique des réseaux électriques qui concerne cet article, il est possible grâce au modèle produit du réseau, d’analyser les flux d’énergie, et de prévoir les impacts des modifications apportées au réseau. Les modèles peuvent varier en complexité, allant des simples modèles linéaires aux simulations dynamiques avancées intégrant des éléments tels que les énergies renouvelables, les systèmes de stockage, et les charges variables.
La topologie d’un réseau électrique décrit son agencement physique avec la représentation du contrôle-commande
La topologie d’un réseau correspond à sa représentation structurelle. Elle peut être analysée comme la modélisation de l’agencement physique des équipements (câbles, postes, dispositifs de connectivité…). Cette cartographie du réseau peut être utilisée par différents métiers d’exploitation. En revanche, pour exploiter ce schéma dans un système de supervision et de conduite (SCADA), il est nécessaire d’associer à cette topologie, sa représentation en tant qu’objets communicants. Nous parlons communément de la configuration des télé-informations ou d’une représentation logique du réseau. Cette représentation logique définit la manière dont les stations accèdent au support de transmission et dépend de la méthode d’accès au réseau.
Les modèles de flux de puissance et de court-circuit permettent de simuler et comprendre différents phénomènes électriques
Les modèles de flux de puissance et les modèles de court-circuit sont des outils essentiels dans l’analyse et la conception des réseaux électriques. Chacun de ces modèles sert à simuler et à comprendre différents phénomènes électriques, en fonction des objectifs de l’étude.
Les modèles de flux de puissance (ou Power Flow Models) sont utilisés pour analyser l’état d’un réseau électrique en fonctionnement normal, c’est-à-dire dans des conditions où le réseau est sous charge, sans événement transitoire majeur (comme un court-circuit). L’objectif principal est de déterminer les tensions, courants et puissances dans le réseau, à partir des conditions aux bornes de chaque générateur, charge et composant du système.
Les modèles de court-circuit (ou Fault Models) sont utilisés pour analyser la réponse d’un réseau électrique en cas de court-circuit ou de défaillance d’un élément. Les courts-circuits sont des événements transitoires où une ou plusieurs phases du réseau sont connectées par une faible impédance, créant un flux de courant excessif. L’objectif est de dimensionner correctement les protections (disjoncteurs, relais) et d’analyser l’impact de ces événements sur le système.
Le processus de modélisation d’un réseau électrique implique le cadrage des besoins, la collecte et l’analyse des données, et une représentation adaptée
Choix de modélisation
Un système électrique est complexe et dense. Il est donc nécessaire de cadrer le besoin de modélisation. Cela va dépendre de l’utilisation souhaitée du modèle ou des données à disposition pour réaliser le modèle. Sur un réseau de distribution, on peut, par exemple, faire le choix de représenter toutes les charges d’un départ comme une seule charge équivalente sans aller jusqu’à la représentation détaillée des postes HTA qui le constitue. Ces choix vont induire un enjeu important de collecte de données.
Collecte des données
L’objectif de collecte de données pour la modélisation est de rassembler des informations spécifiques et pertinentes liées au système énergétique à modéliser. Ces données sont essentielles pour créer un modèle précis et réaliste du système, ce qui permettra de simuler, analyser et optimiser les performances du réseau électrique. Les données collectées peuvent inclure des détails sur la topologie du réseau, les caractéristiques des équipements électriques, les charges, les générateurs, les profils de consommation, les données météorologiques, etc. L’objectif ultime de cette collecte de données est de permettre la simulation et l’analyse du système électrique dans n’importe quel logiciel, afin de prendre des décisions éclairées concernant son fonctionnement, sa fiabilité, son efficacité énergétique, et d’identifier les éventuelles améliorations à apporter.
Analyse des données collectées
L’objectif de ce travail est de déterminer la qualité et la complétude des données en fonction des besoins finaux de modélisation. Ces besoins peuvent varier en fonction du support de modélisation et de la complexité que l’on souhaite apporter au modèle.
Les données analysées sont classées pour faciliter leur exploitation.
Modélisation du réseau
Selon l’outil de modélisation et des moyens techniques à disposition, la modélisation peut être réalisée.
Pour une modélisation graphique du réseau, elle est faite :
- Soit via un import en masse des données collectées. Cette méthode nécessite un travail préparatoire plus poussé sur la qualité des données. Le plus souvent, cet import en masse en fait via des scripts de modélisation développés au préalable.
- Soit par une représentation manuelle des composants un à un.
Si le choix s’est porté sur un modèle mathématique du réseau, des tables de données devront être créées puis associées aux équations du réseau définies.
Validation du modèle
La validation du modèle consiste à comparer les résultats obtenus, à la suite d’une étude sur le modèle, avec le système en exploitation. Cette validation se base sur les attendus du modèle définis au préalable.
Gestion prévisionnelle : anticiper et optimiser les réseaux électriques
La gestion prévisionnelle des réseaux électrique joue un rôle essentiel pour répondre aux besoins croissants en énergie tout en s’adaptant aux contraintes technologiques, environnementales et économiques. En effet, la gestion prévisionnelle repose sur plusieurs objectifs parmi lesquels assurer la continuité du service, optimiser les coûts, intégrer les énergies renouvelables, réduire l’impact environnemental et préparer la transition énergétique.
La gestion prévisionnelle permet l’optimisation du fonctionnement des réseaux, à travers l’analyse de données pour anticiper sa réponse aux événements
La gestion prévisionnelle dans le secteur de l’électricité consiste à planifier et anticiper les besoins en énergie, les travaux d’infrastructures, et les fluctuations de la demande et de l’offre. Elle repose sur des analyses prospectives et des outils technologiques pour garantir un approvisionnement continu, fiable et économiquement viable tout en intégrant les évolutions technologiques et environnementales.
Objectifs principaux
Assurer la continuité du service consiste à réduire les pannes ou interruptions grâce à une anticipation et une gestion proactive des infrastructures. Cela inclut la maintenance prédictive rendue possible par les nouvelles technologies et l’utilisation des réseaux intelligents (smart grids) pour réagir rapidement aux fluctuations ou aux anomalies.
En parallèle, optimiser les coûts repose sur une planification rigoureuse des investissements et opérations pour minimiser les dépenses avec un accent mis sur la réduction des dépenses inutiles et l’amélioration de l’efficacité des systèmes électriques. Cette optimisation est renforcée par des outils tels que la tarification dynamique et l’effacement de la demande.
L’intégration des énergies renouvelables comme l’éolien ou le solaire exiged’adapter le réseau à ces sources intermittentes. Les technologies de stockage telles que les batteries avancées et la flexibilité des systèmes deviennent alors cruciales pour lisser les fluctuations de production. De plus réduire l’impact environnemental passe par la promotion des infrastructures durables et performantes avec un recours croissant aux énergies décarbonées et aux matériaux respectueux de l’environnement.
Enfin, préparer la transition énergétique implique de soutenir l’évolutions vers des systèmes numériques et durables, en favorisant l’électrification des usages et en renforçant la résilience des réseaux face aux changements climatiques et la montée en puissance des énergies renouvelables.
Processus de Gestion Prévisionnelle
La mise en œuvre des objectifs ci-dessus citées, repose sur des principes fondamentaux telles que l’optimisation de la planification des travaux, la coordination des interventions pour minimiser les perturbations et la programmation des opérations pendant les périodes de faibles demandes. La minimisation des impacts environnementaux et sociaux combinée à une gestion proactive des pannes garantit également une grande efficacité des réseaux. En outre, la flexibilité et la résilience du réseau permettent de répondre rapidement aux imprévues, aux évolutions climatiques et la croissance de la demande énergétique.
La gestion prévisionnelle s’organise selon différents horizons temporels :
- Sur le long terme (> 1 an), elle vise à développer les infrastructures et de nouvelles sources d’énergies en anticipant les besoins futurs. Elle consiste donc en l’optimisation de la planification des travaux lourds sur le réseau par les gestionnaires du réseau de distribution (GRD) et de transport (GRT).
- A moyen terme (< 1 an), elle englobe la planification des maintenances et la gestion saisonnière de la demande.
- A court terme (< 1 mois), elle vise à programmer les travaux légers sur le réseau et donner une réponse immédiate aux contraintes identifiées terme grâce aux valeurs réelles remontées du terrain.
La mise en œuvre de ces objectifs nécessite la mobilisation de différents outils aussi bien informatiques que métrologiques. Les systèmes de prévision s’appuient sur des logiciels d’analyse prédictive pour anticiper la demande énergétique tandis que la gestion des données repose sur des compteurs intelligents qui collectent et analysent en temps réel des informations précises sur la consommation. La planification assistée, par le biais de systèmes de Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur (GMAO), facilite la maintenance prédictive, et les modèles climatiques intègrent les impacts du changement climatique sur les énergies renouvelables.
L’adoption de nouvelles technologies est également déterminante. Ainsi, l’intelligence artificielle et le big data pourra améliorer les modèles prédictifs pour optimiser la production et la distribution d’électricité tandis que les réseaux intelligents permettent une gestion décentralisée et adaptative aux flux électriques.
L’internet des objets (IoT) facilite le suivi en temps réel des infrastructures grâce aux capteurs et les technologies de stockage avancées permettent de mieux gérer le surplus d’énergie renouvelable.
Défis de la gestion prévisionnelle
La gestion prévisionnelle fait face à plusieurs défis. En effet, la précision et la fiabilité des prévisions nécessitent d’intégrer des données climatiques complexes et de s’adapter au comportement fluctuant des consommateurs. L’intermittence des énergies renouvelables et la contrainte de stockage posent également des problèmes techniques important. Les coûts élevés des investissements pour développer les infrastructures peuvent alourdir la charge financière pour les consommateurs. Par ailleurs, la cybersécurité est un enjeu critique pour protéger les réseaux intelligents contre les cyberattaques, tandis que les changements règlementaires demandent une adaptation constante aux normes environnementales et aux politiques énergétiques nationales.
Planification des réseaux : construire l’électricité de demain
La planification des réseaux électriques vise à anticiper et organiser les évolutions nécessaires pour garantir la stabilité, la fiabilité et l’efficacité des infrastructures énergétiques en réponse aux besoins futurs. Dans un contexte de transition énergétique, cette démarche prend en compte les nouveaux usages et l’intégration des énergies renouvelables. Elle consiste à évaluer les futurs besoins en lignes, câbles, et équipements afin d’adapter les infrastructures existantes ou d’en créer de nouvelles pour soutenir les nouvelles installations de production et de consommation. La planification repose sur une analyse approfondie et systématique permettant d’identifier les meilleures solutions pour répondre aux objectifs technico-économiques et aux contraintes prédéfinies.
Le processus de planification permet d’identifier les solutions optimales face aux contraintes du réseau
La planification des systèmes électriques se déroule en plusieurs étapes structurées :
- Identification des enjeux et critères : La première étape est de bien cerner les problèmes potentiels liés au réseau (par exemple, la congestion des lignes ou les zones à forte demande) et de définir les critères de performance souhaités (efficacité énergétique, coût, impact environnemental, etc.).
- Définition des objectifs : Cette étape consiste à déterminer les objectifs stratégiques et opérationnels, comme l’augmentation de la capacité de transport d’électricité, la réduction des pertes d’énergie, ou l’amélioration de la qualité de service. Ces objectifs peuvent aussi inclure l’optimisation des coûts d’investissement et d’exploitation.
- Identification et évaluation des alternatives : À partir des objectifs définis, il s’agit de concevoir des solutions potentielles (renforcement des lignes existantes, mise en place de nouvelles interconnexions, intégration de sources renouvelables, etc.) et d’évaluer chaque option selon des critères de faisabilité, de coût, et de performance technique.
- Sélection des solutions optimales : Une analyse comparative des différentes alternatives permet de choisir la solution la plus adaptée. La sélection s’appuie sur des outils d’aide à la décision qui intègrent des simulations de scénarios variés (croissance de la demande, déploiement de renouvelables, etc.), et peut inclure des consultations avec différents acteurs du secteur.
Les méthodes de planification peuvent combiner des approches quantitatives et qualitatives
La planification des réseaux peut utiliser plusieurs méthodes, combinant des approches quantitatives et qualitatives. Parmi celles-ci :
- Simulation et modélisation : Les logiciels de simulation, comme PowerFactory, permettent de tester des configurations du réseau sous divers scénarios pour analyser les flux de puissance, les pertes d’énergie, et les risques de surcharge.
- Optimisation multi-objectifs : Des techniques d’optimisation aident à évaluer les compromis entre différents objectifs, comme les coûts d’investissement et la résilience du réseau.
- Prévision et analyse de scénarios : L’utilisation de modèles de prévision permet d’anticiper les tendances de consommation à long terme, les besoins futurs en infrastructures, et les impacts des politiques énergétiques.
Les défis de la planification incluent la variabilité des renouvelables, flexibilité, prévision des pics, résilience climatique
La planification du réseau doit tenir compte de la variabilité croissante de la production renouvelable et de la flexibilité nécessaire pour équilibrer l’offre et la demande. Dans des contextes où les profils de consommation sont mal connus ou instables, il devient essentiel de prévoir les pics de demande et de mettre en place des infrastructures capables de répondre à ces fluctuations. La planification doit également intégrer des solutions résilientes pour répondre aux événements extrêmes (comme les vagues de chaleur ou les tempêtes) qui affectent la demande et la production d’électricité.
Yélé Consulting en action : études et projets innovants pour les réseaux
Mise en place et industrialisation de processus de Gestion Prévisionnel
Un Gestionnaire de distribution en France cherche à automatiser la gestion prévisionnelle afin d’anticiper les nouvelles contraintes liées à l’intégration des énergies renouvelables, des nouvelles charges et des flexibilités de consommation.
Démarche menée par Yélé Consulting :
- Prototypage et expérimentation : déploiement d’outils de gestion.
- Pilotage terrain : coordination et suivi des expérimentation régionales.
- Industrialisation : développement et déploiement à grande échelle.
- Accompagnement utilisateur : formation et mise à disposition de support.
Notre valeur rajoutée :
- Ciblage précis du besoin.
- Industrialisation d’un prototypage conçu par Yélé.
- Fluidité des échanges entre acteurs.
- Réduction des coûts et des impacts pour les producteurs.
Développement d’un outil d’études sur le réseau de distribution
Un gestionnaire de réseau de distribution français souhaite moderniser ses outils d’étude électrique dans le but d’améliorer la planification et l’exploitation du réseau.
Démarche menée par Yélé Consulting :
- Conversion algorithmique des données physiques (électrotechniques)
- Développement d’une application en DPL et Python pour automatiser les études électriques.
- Mise en place d’un Centre de Service dédié afin de répondre aux demandes spécifiques des équipes projets en intégrant toute la chaine de valeurs (de l’expression de besoins à la mise en production).
Notre valeur rajoutée :
- Expertise en électrotechnique et maîtrise de PowerFactory.
- Intégration fluide entre les projets internes du gestionnaire.
- Approche agile garantissant des livrables rapides et adaptés.
Refonte de l’outil de conduite et transformation des processus métier
Face à la mutation du système électrique, un gestionnaire de réseau souhaite engager une transformation du métier de conduite ainsi que de ses outils.
Démarche menée par Yélé Consulting :
- Appui à la gestion de projet (planning, risques, actions).
- Recensement des besoins utilisateurs et rédaction des spécifications.
- Tests fonctionnels et validation des nouvelles fonctionnalités.
- Organisation et animation des réunions de suivi avec les parties prenantes.
Notre valeur rajoutée :
- Connaissance approfondie des métiers de la conduite.
- Méthodologie de test éprouvée pour assurer la qualité des livrables.
- Communication fluide avec MOA, développeurs et équipes projets.
- Documentation complète pour capitalisation et suivi.
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Sources
- Energy systems modeling for twenty-first century energy challenges – www.sciencedirect.com
- Trends in tools and approaches for modelling the energy transition – www.sciencedirect.com
- Les 3 plus grands défis à venir dans le secteur de l’énergie – www.forbes.fr
- Prospective 2050 : les différents scénarios selon Enedis – www.enedis.fr
- Les défis de l’intermittence des énergies renouvelables et les solutions envisagées – www.action-climatique.com
- Electrification Futures Study – www.nrel.gov
- Case Studies of the Economic Impacts of Power Interruptions and Damage to Electricity System Infrastructure from Extreme Events – www.emp.lbl.gov
Rédacteurs : Sidy TRAORE , Rida ADARDAK , Luana FORTES MIRANDA
Référente : Luana FORTES MIRANDA
