Ingénierie Durable - Rapport Final - Smart Grid - v0.9

Ingénierie Durable – Réseau Smart Grid à échelle nationale
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INGÉNIERIE DURABLE
~ Rapport final ~
Solutions de stockages
sur un réseau Smart grid
à l’échelle nationale
Étudiants
Martin CHARLE
Lucile DENET
Enseignants
M. É. LAROCHE
M. J. GANGLOFF
Édité le 15/05/2015

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Table des matieres
Table des matières...........................................................................................................................................................2
Problématique....................................................................................................................................................................3
Partie I – La production d’électricité en France..............................................................................................4
1. Cadre de l’étude......................................................................................................................................................4
2. La production nucléaire......................................................................................................................................4
2. La production éolienne et photovoltaique.................................................................................................6
3. Observation des fluctuations sur une journée..........................................................................................7
Partie II - Les différentes moyen de stockage..................................................................................................7
1. Les différents moyens de stockage................................................................................................................8
Partie III - La modélisation..........................................................................................................................................9
1. Le modèle général .................................................................................................................................................9
2. Conception d’un premier modèle simple sans solution de stockage..............................................9
3. Paramétrage du second modèle présentant une solution de stockage énergétique ............10
Partie IV - Exploitations des résultats du second modèle.....................................................................12
1. Détermination des périodes de surproduction et de sous-production ......................................12
2. Visualisation de la puissance des énergies fossiles nécessaire. .....................................................13
3. Visualisation de la production de C02.......................................................................................................13
Partie V - Autres modélisation...............................................................................................................................14
Interaction entre deux réseaux de distribution. .............................................................................................14
Partie VI - Extension du sujet : intérêt du stockage dans le réseaux smart grid......................16
1. L’ensemble des technologies d’un smart grid........................................................................................16
2. Quelques projets d’interconnexion et de stockages d’énergie .......................................................17
Conclusion..........................................................................................................................................................................18
Bibliographie et données..........................................................................................................................................19
Tables des figures..........................................................................................................................................................20

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Problematique
Depuis la commercialisation de l’électricité à grande échelle, il y a 100 ans, le modèle de
distribution et de consommation de l’énergie électrique a peu évolué. Des centrales thermiques,
nucléaires ou hydroélectriques produisent une énergie électrique qui est directement apportée
aux consommateurs, les particuliers et les usines. Le transport de cette énergie se fait le long de
lignesélectriquesdemanièreunidirectionnelle.
La consommation, impose au réseau la production nécessaire en temps réel, chaque
kilowatt heure (unité d’énergie) produit par une centrale doit être consommé en même temps.
Le rôle du gestionnaire du réseau est donc d’ajuster au mieux la production à la demande, afin
d’éviter une surproduction (engendrant des pertes économiques) ou une sous-production
(conduisant à un phénomène de black-out du réseau, avec un écroulement de tension).
L’opérateur doit donc prévoir la consommation (prévision J-1 et prévisions H-2 de RTE1) mais
aussi donner au réseau une réserve de puissance (ouréserve d’exploitation).
De même, pour faire face aux pics de consommation, le gestionnaire peut faire appel à
des centrales thermiques à énergies fossiles (charbon, gaz, ou fioul), commandables en temps
réel et répondant rapidement à la demande. Cependant, ces énergies fossiles sont fortement
carbonées et la diminution de leur utilisation est fortement souhaitée dans le cadre d’une
démarche de développement durable.
Dans les années 80, des premières initiatives de réseaux intelligents ont été développées,
notamment auprès des industriels, avec des boitiers de communications permettant d’avertir
automatiquement le gestionnaire du réseau d’un pic imminent de consommation.
Aujourd’hui, le développement des énergies renouvelables (essentiellement
éoliennes et photovoltaïques) a multiplié les points de production. Ces sources d’énergies,
non-commandables, car dépendantes des conditions naturelles, ont une production non-
corrélée àla demande. De même qu’en France, l’énergie électrique provient essentiellement du
secteur nucléaire et présente une production quasi-constante due à son fonctionnement2.
L’écart entre les pics de consommation et les pics de production illustre bien la nécessité
de développer des solutions de stockages énergétiques afin de temporiser et corréler la
production à la demande. Ainsi, le développement du stockage d’énergie sur un réseau
smart grid répond essentiellement à deux objectifs, optimiser l’utilisation des énergies
fossiles afin de limiter les émissions de CO2 et réduire les pertes dues à la non corrélation des
pics de productions d’énergies renouvelables.
Comment, le stockage d’énergie à grande échelle permet-il d’optimiser la production
électrique du réseau, en limitant l’appel aux centrales thermiques à flamme ?
1 RTE, Réseau et transport d’électricité, est une filiale d’ÉDF gestionnaire du réseau métropolitain HT et
THT.
2 Il faut 3 jours pour démarrer de 0 à 100% une centrale nucléaire et 6 heures pour l’arrêter.

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Partie I – La production d’electricite en France
1. Cadre de l’étude
Dans le cadre de ce projet d’ingénierie durable, nous nous intéressons à la problématique
smart grid étendue à l’ensemble du réseau métropolitain, sur le mois de Mars 2015. Les données
disponibles sur le site de RTE sont échantillonnées toutes les 15 minutes.
On s’intéressera aux données de production non-commandables (production éolienne,
photovoltaïque, hydroélectrique (hors STEPs) et nucléaire en MW), ainsi que les données de
consommations des industriels et particuliers (puissance en MW).
2. La production nucléaire
La production d’énergie nucléaire a représenté 73,3% dans la production d’électricité
française en 2014.
2.1. A l'échelle d'une année
Figure 1 : Production nucléaire annuelle de l'année 2014
On observe que la production d’électricité nucléaire est quasi-constante sur l’année. En
effet, elle présente des variations lentes correspondant essentiellement à la variation des
besoins saisonniers. La production nucléaire n’est donc pas un paramètre commandable dans le
cadre de notre problématique smart grid.
45000
50000
55000
60000
65000
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52
Temps en semaines
Puissance en MégaWatt

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2.2. La mise en corrélation avec la consommation et la température
Figure 2 : Variations de la consommation (en MW) et de la température extérieure
moyenne (en °) au cours de en France au cours de l'année 2014
Figure 3 : Consommation électrique française, mise en avant de la part du chauffage
électrique (source : lemoniteur.fr)
Sur une année, on remarque une variation saisonnale de la consommation
essentiellement due au chauffage électrique des ménages. Nous avons cherché à corréler la
consommation électrique à la température exterieure moyenne en France.
Nous avons donc réalisé une régression linéaire et nous avons obtenu les résultats
suivants3 : PuissanceMW = -1808.T+74800
Ainsi, lors de nos modélisations, on privilégira l'optimisation et la gestion du réseau sur un
mois et on pourra étendre ce modèle à l’année grâce à la modélisation de la puissance et
température.
3 La moyenne des températures a été réalisée sur 5 grandes villes (Paris, Nice, Nantes, Lille et Strasbourg),
engendrant une erreur (A titre de comparaison, Sia Parteners évalue ce coefficient à -2000 MW/°C). Le
modèle de régression linéaire est valable sur une plage de -5°C à 20°C.
0
5
10
15
20
25
0
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
60 000
Consommation
Température
Puissance en MégaWatt Température (en °)

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1.1. A l'échelle d'un mois
Le graphique ci-dessous montre que la dynamique des variation de production n’est pas
portée par la production nucléaire mais par les autres secteurs sur le mois de mars 2015. Il s’agit
essentiellement d’une production éolienne, photovoltaïque hydroélectrique et thermique à
flamme (fioul, gaz, et charbon).
Figure 4 : Production nucléaire du mois de mars 2015
2. La production éolienne et photovoltaique
Figure 5 : Production éolienne et photovoltaïque du mois de mars 2015
Sur la production mensuelle d’énergie photovoltaïque, on observe bien un pic journalier
de consommation correspondant au zénith. La production d’énergie éolienne dépend, elle,
davantage de la météorologie, des alternances anticycloniques et épisodes dépressionnaires. Ces
deux sources d’énergie renouvelable ne sont pas commandables par le gestionnaire du réseau.
C’est-à-dire que lorsqu’il y a des pics de consommation. on ne peut pas compter sur ces moyens
de production en période de pointe. L’opérateur doit alors faire appel à une source d’énergie
tierce : le thermique à flamme, qui a l’avantage de répondre rapidement aux besoins.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
1 51 101 151 201 251 301 351 401 451 501 551 601 651 701
Nucléaire
Total
Total - nucléaire
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
1
25
49
73
97
121
145
169
193
217
241
265
289
313
337
361
385
409
433
457
481
505
529
553
577
601
625
649
673
697
721
Solaire
Éolien
20 mars 2015,
Éclipselunaire
Temps
(en ¼ heures)
Épisode
dépressionnaire
Temps en heures

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Le mois de mars 2015 est un cas d’école. En effet, le 20 mars 2015 une éclipse solaire a
réduit de 2490 à 945 MW la production d’énergie photovoltaïque, entrainant la nécessité de
faire appel à une énergie tierce pendant 2 heures. De même on observe l’alternance d’épisodes
dépressionnaires sur la métropole, modulant la production d’énergie éolienne.
3. Observationdes fluctuations sur une journée
Sur une journée, on observe des variations importantes (+/- 30%) de la consommation
électrique en France. Une première variation correspond à la montée en charge du matin
(chauffage électrique, TV, éclairage…), une deuxième variation correspond au retour du travail
en soirée.
Figure 6 : Évolution de la consommation électrique (en MW) sur la journée du lundi 2
mars 2015.
Partie II - Les differentes moyen de stockage
Afin de répondre à l’équilibre offre/demande, ainsi qu’aux aléas climatiques, saisonniers
et journaliers modulant la consommation et la production électrique, une solution de stockage
de l’énergie permet de limiter le recours aux moyens de production flexibles de type thermique
à flamme, à forte émission de CO2. En effet 1 MWh de thermique à flamme correspond à 540 kg
de CO2 émis4.
4 Afin d’évaluer ce taux, nous avons pondéré chaque source d’énergie (fioul, gaz et charbon) leurs rejets
spécifiques (respectivement 0,80 t/MWh, 0,36 t/MWh et 0,96 t/MWh).
45000
50000
55000
60000
65000
70000
75000
00:00
01:15
02:30
03:45
05:00
06:15
07:30
08:45
10:00
11:15
12:30
13:45
15:00
16:15
17:30
18:45
20:00
21:15
22:30
23:45
Montée en chargematinale
Pic de retour-soirée
Figure 7 : Schéma du fonctionnement d’un STEP et d’un CAES (source : ENEA Consulting)

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1. Les différents moyens de stockage
StockageMécanique
(essentiellementdustockage
à grandeéchelle)
• Le Système de Transfert d’Énergie par Pompage (STEP) est
composée de deux réservoirs à deux altitudes différentes.
L’énergie électrique est convertie (par pompage-turbinage) sous
forme d’énergie potentielle (Rendement = 65%)
• Les CAES (Compress Air Energy Storage) consistent à
compresser de l’air dans des cavités géologiques hermétiques.
L’énergie électrique est alors stockée sous forme d’énergie
cinétique de pression. (Rendement < 50%, en cours de
développement)
StockageÉlectrochimique • Il s’agit essentiellement de batteries à circulation Red-Ox qui
sont contenus dans des réservoirs séparés. La capacité
énergétique est donc gérée indépendamment de la puissance de
la batterie. (application quotidiennes : voiture, smartphones…)
(Rendement = 85%)
StockageThermique Des solutions de stockage de froid (liquides cryogéniques) ou
stockage chaud (sels fondus, billes à changement de phases)
permettent de stockerl’énergie sous forme thermique (chaleur
latente5 ou chaleur sensible6.)
Autre • La SMES (supraconductionmagneticenergystorage).
• Chimique (Le courant électrique permet la réaction réversible
de formationd’un composant chimique)
…
2. Capacité de stockage à l'heure actuelle : les STEPs
Les STEPs en France sont valorisés comme un moyen de temporisation sur le marché de
l’électricité (buffering). Ils ont une durée de vie de 40 ans et peuvent déplacer des quantités
massives d’énergie : c’est le moyen le plus important de stockage énergétique à l’heure actuelle.
Il nécessite cependant des sites géographiques limités. Aujourd’hui, la puissance à crête des
STEPs est de 44,750 MW en pompage et 29 MW en turbinage. Cela correspond à un réservoir
estimé de 104,4 GJ en France7.
Figure8 : Le STEPsde la centrale de Revins, exploitée par ÉDF d’une puissance à crête de
800 MW.
5 Il s’agit de l’enthalpie de changement d’état.
6 Quantité de chaleur échangée lors des transitions de phases physique.
7 Données communiquées par ÉDF – R&D – Juin 2013.

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Partie III - La modelisation
1. Le modèle général
Pour subvenir à la demande du réseau français sans risque de sous-production (et donc
de black-out), il faut que l'offre soit toujours supérieure à la demande. Néanmoins ce mode de
consommation entraine toujours de nombreuses pertes lorsque la production est supérieure à la
consommation ou bien un manque lorsque que la production nucléaire ainsi que les productions
éoliennes et photovoltaïques sont inférieures à la consommation avec l’appel d’énergie flexible
et très carbonée.
Cette modélisation a donc pour but de privilégier les énergies propres (éolienne et
photovoltaïque) et d'éviter le plus possible l'utilisation des énergies polluantes (fioul, gaz et
charbon). Elle a été réalisée en utilisant les données du mois de Mars 2015 qui concernent la
production nucléaire, éolienne, photovoltaïque et hydraulique (hors STEPs) ainsi que la
consommation.
2. Conceptiond’un premier modèle simple sans solution de
stockage.
2.1. Modèle
Figure 9 : Schéma-bloc du premier modèle simple avec le script de la MATLAB-function

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Afin de simuler notre modèle, nous utilisons des valeurs en entrées stockées dans des
matrices MATLAB et exportées ensuite sur un fichier Simulink à partir du Workspace. Dans un
premier temps, on réalise un réseau de transport simple, sans capacité de stockage, où le déficit
de production est comblé par une puissance commandée (issue des énergies thermiques à
flamme) et ou l’énergie de surproduction n’est pas récupérée.
2.2. Exploitation des résultats de la simulation
Figure 10 : Premier modèle, Pertes d’énergie (en MWh) sur le mois de mars 2015
Figure 11 : Premier modèle, Puissance commandée (en MW) sur le mois de mars 2015
Sur l’ensemble de la simulation, la puissance commandée libère 2,5.106 tonnes de CO2.
3. Paramétrage dusecond modèle présentant une solutionde
stockage énergétique
3.1. Les données du modèles
Nous avons utilisé les données du mois de mars 2015 comprenant la production nucléaire, la
production éolienne, photovoltaique, hydroélectrique sans la prise en compte des STEPs et la
consommation.
Temps
(en ¼ heures)
Pertes
(en MWh)
Puissance (en MW)
Temps en ¼ heures

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3.2. Les paramètres des STEPs - principaux moyens de stockage
 CapacitésdeStockage 104,4 GJ
 SeuilsdeCharge
On définit une commande à hystérésis des moyens de productions flexibles. Lorsque l’état de
charge (State of Charge ou SoC) de la « batterie » est inférieure à 20%, la puissance commandée
injecte de l’énergie dans la batterie jusqu’à cequ’elle atteigne 30% de charge.
Figure 12 : Schéma de la courbe hystérésis définissant les seuils de charges de la
« batterie »
 Intégrationdu rendementdansles calculs
D'après les données issues du document d’ENEAConsulting,on a :
{
1790 × pompage = Pstockée
1160 = Pstockée ∗ turbinage
total = pompage × turbinage =
1160
1790
= 0,65
Le rendement des STEPsest donc environ de 65%.
 Définitiondespertesd’énergie
Dans notre modélisation, on considère les pertes d’énergie comme l’énergie excédentaire
non-stockée (lorsque le réservoir est plein) ainsi que les pertes d’énergie dues au rendement de
STEPs.
3.3. Le choix de la puissance des energies fossiles
On définit une puissance commandée constante d’un valeur d’environ 4 500 MW lorsqu’elle
est allumée.
État de charge (en %)
4500 MW
Puissance commandée
(en MW)
0 MW
20% 30%

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3.4. Schéma bloc
Partie IV - Exploitations des resultats du
second modele
1. Déterminationdes périodes de surproductionet de sous-
production
Figure 14 : Évolution de la Puissance algébrique stockée (en MW) au mois de mars 2015
Figure 15 : État de charge (State of Charge) des capacités de stockages du Smart grid
simulé sur le mois de mars 2015
Puissance
(en MégaWatt)
Puissance
(en MégaWatt)
Temps
(en ¼ heures)
Temps
(en ¼ heures)
Intégration
des données
Calcul de l’état
de charge et
des pertes en
énergie
Calcul de la
puissance
commandée
Calcul des
émissions de
CO2
Figure 13 : Modélisation générale de la gestion des centrales rapides avec optimisation du stockage

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Dans les périodes de sous-production il est donc nécessaire d'utiliser les énergies fossiles
à allumage rapide pour pallier aux pics de consommation non lissés par les énergies
renouvelables et la production nucléaire.
Ci-dessous, les valeurs réelles de la production du stockage STEP en France. On
remarque une dynamique plus importante que nos valeurs issues des simulations sur Simulink.
Cet écart peut s’expliquer par le fait qu’il faut aussi tenir compte du cadre naturel, en ne
remplissant (ni vidant) complétement le réservoir pour ne pas perturber l’écosystème.
Figure 16 : Puissance réelle des STEPs au cours du mois de mars 2015
2. Visualisationde lapuissance des énergies fossiles nécessaire.
Figure 17 : Puissance commandée par le Smart grid (Pc en MW) simulée sur le mois de
mars 2015
Dans notre cas, la puissance des centrales thermiques à flamme injectée dans le réseau
dépendant de l’état de charge des moyens de stockage (cf. modèle à hystérésis – figure n°11). On
cherche donc à limiter l’utilisation de ces énergies dans le cadre d’une démarche de
développement durable.
3. Visualisationde laproduction de C02
Figure 18 : Partie du schéma bloc calculant les émissions de CO2
Puissance
(en MégaWatt)
-4000
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
1
25
49
73
97
121
145
169
193
217
241
265
289
313
337
361
385
409
433
457
481
505
529
553
577
601
625
649
673
697
721
745
Temps
(en heures)
Temps
(en ¼ heures)
Puissance
Commandée
Puissance
(en MégaWatt)

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Dans la simulation de notre second modèle avec solution de stockage, on obtient le rejet
de 2,1.106 tonnes de CO2. Soit une baisse d’environ 20% des émissions de CO2 par rapport au
premier modèle sans solution de stockage.
La « batterie » du Smart grid permet donc un lissage des écarts production-demande en
limitant l’appel aux centrales d’appoint, flexibles, mais avec fort rejet de CO2. Le gestionnaire du
réseau en tire donc un bénéfice écologique, mais aussi et surtout un bénéfice économique (avec
la limitation des pertes lors des périodes de forte production éolienne mais de faible demande
par exemple.)
Partie V - Autres modelisation
Interactionentre deux réseaux de distribution.
L’interconnexion de deux réseaux (exemple de l’Allemagne et de la France) permet de
réduire les fluctuationsde production et de distribution grâce au principe de foisonnement8.
Ceci permet une réduction des pertes de puissance dues à la saturation de l’une ou
l’autre capacité de stockage (et perte économique en vendant à bas coût un volume de
surproduction énergétique sur le marché européen) et vice versa une limitation de l’appel aux
moyens de productions flexibles.
Schéma bloc Simulink – Superposition de deux réseaux indépendant
8 Le caractèrealéatoireet indépendant de la situation sur les deux réseaux de transportlisseles variations.
Simulation des pertes
d’énergie des deux
réseaux cumulés

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Schéma bloc Simulink – Interconnexion entre deux réseaux, avec problématique
smartgrid
Figure 19 : Schéma-blocs de la superposition et de l’interconnexion de 2 réseaux
Figure 20 : (du haut vers le bas) Pertes cumulées des 2 réseaux indépendants – Pertes
cumuléesde l’interconnexion des 2 réseaux – Courbe d’échange « Delta » – Simulé sur le
mois de mars 2015.
MATLAB-Function
permet les échanges
de puissance
bidirectionnels entre
les deux réseaux
Pertes
(en MWh)
Pertes
(en MWh)
(Sans-unité)
Temps
(en ¼ heures)
Temps
(en ¼ heures)
Temps
(en ¼ heures)
Delta = -1

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Courbe d’échange Delta
Delta = 1, échange d’énergie du réseau 2 vers 1
Delta = -1, échange d’énergie du réseau 1 vers 2
Delta = 0, absence d’échange
Sur l’intervalle en rouge (avec Delta = -1), on observe un échange d’énergie du réseau 1
vers le réseau 2. Sur cette intervalle, on observe que les pertes d’énergies sont inférieures dans
le cas de l’interconnexion des 2 réseaux.
L’interconnexion des réseaux d’électricité permet d’assurer une assistance mutuelle
entre deux réseaux. Le principe de foisonnement, permet une complémentarité de la production
et de la demande. Il permet également à chaque gestionnaire de réseaux d’optimiser la gestion
de ses pertes d’énergie (mais aussi des pertes économiques).
Partie VI - Extension du sujet : interet du
stockage dans le reseaux smart grid
1. L’ensemble des technologies d’un smart grid
Un réseau Smart grid est un réseau de transport d’énergie intelligent s’appuyant sur un
ensemble de technologies, dans le but d’optimiser la relation production-demande et de réduire
les émissions de CO2.
Produc
Habitations intelligentes
Grâce à la domotique, les bâtiments
ont un coût opérationnel et une
empreinte carbone réduits
Production et stockage d’énergie
Le mix énergétique est optimisé en
fonction de la consommation du
réseau. Des capacités de stockage
sont introduites afin d’intégrer au
mieux les énergies renouvelables
Véhicules électriques
Les véhicules électriques peuvent être
considérés comme des unités d’énergie
mobiles, ils peuvent restituer leur
énergie sur le réseau
Compteurs intelligents
Il gère l’intégration des énergies
renouvelables (intermittentes)
produites du domicile vers le réseau. Il
permet au client de suivre précisement
sa consomation et d’avertir le
gestionnaire en cas de panne
Réseau
Smart grid
ÉDF cherche à imposer son compteur intelligent Linky,
et vise l’installation de 35 millions d’unités d’ici 2020.

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2. Quelques projets d’interconnexionet de stockages d’énergie
La coopération énergétique entre les différents pays de l’Union européenne est plus que
jamais d’actualité. En effet, la mise en place d’un marché européen de l’électricité doit, par le
principe de foisonnement, réduire les pertes énergétiques, réduire les risques de pannes locales
de réseaux mais aussi réduire la dépendance énergétiques des pays membres de l’Union liée à
des situations géopolitiques.
Exempledela liasonFrance-Espagne.
Jusqu’en 2015, la partie ibérique du réseau électrique européen n’était pas quasiment
pas reliée au reste du réseau. La création d’une ligne souterraine d’échange à courant continu de
65 km entre la France et l’Espagne permet ainsi de renforcer l’approvisionnement électrique
des deux réseaux mais aussi une meilleure intégration des energies renouvelables espagnoles
(dont le solaire thermique).
Cette nouvelle ligne permet d’échanger 1,4 GW de puissance électrique entre la France et
l’Espagne. Ce nouveau niveau d’interconnexion permet donc d’accélerer le développement des
énergies renouvelables dans cette région frontalière.
Figure 21 : Photographie de la ligne souterraine électrique entre la France et l’Espagne
Exempledela coopérationentreleDanemark,lesPays-Basetla Norvège.
De part sa richesse géographique, le relief norvégien offre la possibilité de construire de
nombreux ouvrages d’art de types STEP et hydroélectrique.
D’autre part, les Pays-Bas et le Danemark ont largement développé ces dernières années
un réseaux de champs éoliennes off-shores. Ces deux pays sont même devenus les premiers
exportateurs européens d’électricité « verte » lors de pics de production. Cependant, ne
disposant pas de capacité de stockages à grande échelle, ils doivent largement faire appel à leurs
centrales thermiques à flamme pour répondre aux pics de consommation.
Le développement d’un accord entre ces trois pays et le développement d’interconnexion
entre leur réseau permet de stocker les surplus de production renouvelable du Danemark et des
Pays-Bas dans les STEPs norvégiens et de récupérer cette énergie lors des pics de
consommation.
Ce type de developpement Smart grid permet donc bien de limiter l’appel aux centrales
thermiques à flamme pour répondre à la demande et donc réduire les émissions de CO2.

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Conclusion
Le développement d’un réseau Smart grid a de multiples avantages. Le principal intérêt
étant celui de la réduction des émissions de CO2 avec une intégration optimale des énergies
intermittentes renouvelables. Un réseau Smart grid permet donc d’aborder les problèmes de
fluctuations de la demande avec des solutions centralisées (STEP, champs d’éolienne) et
décentralisées (véhicule électrique, panneau solaire sur une habitation) pour des contraintes
locales ou globales au réseau. Le stockage de l’énergie est donc nécessaire à la décarbonation du
mix électrique, indispensable au respect des résolutions du protocole de Kyoto.
Le stockage de l’énergie en cas de surproduction a également un avantage économique.
En effet, il permet de limiter l’appel aux énergies fossiles ayant un coût en matière première,
mais également un coût en émission de CO2. En effet chaque entreprise européenne dispose d’un
quotas d’émission9 de CO2, et lorsqu’elle le dépasse, elles doivent racheter des crédits-quotas
auprès des entreprises bonnes élèves. Or en 2012, avec l’émission de 80,4 millions de tonnes de
CO2, ÉDF a dû racheter des crédits-quotas …
Il s’agit également d’un avantage économique pour le consommateur qui peut alors tirer
parti de la volatilitédes prix de l’électricité.
Entre nécessité technique et opportunité économique, les conditions sont aujourd’hui
particulièrement favorables au développement d’un réseau Smart grid avec solutions de
stockages énergétiques.
9 Il s’agit du système communautaire d’échange de quotas d’émission (ou Emission Trading Scheme)

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Bibliographie et donnees
• RTE Membre de l'Union Française de l'Electricité.RTE - Portail clients - Courbes
journalières.
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• ENEAConsulting.ENEA-Conseil Stratégie et expertise technique - Energie et
développement durable. www.enea-consulting.com
• FabienHIGOUNEC,MatthieuSECHER.Définitionde la pointe de consommation
électrique. hmf.enseeiht.fr/travaux/bei/beiere/book/export/html/1574
• SiaPartners. Consommation électrique en Europe
energie.sia-partners.com/20141112/consommation-electrique-en-europe-les-suedois-
plus-thermosensibles-que-les-francais/
• ÉDF- Les STEPs,une technologie dévoilée.
• ÉDFR&D – Les STEPS dans un Smart grid
chercheurs.edf.com/fichiers/fckeditor/Commun/Innovation/Publications/technodevoil
ee/UTDstepWeb.pdf

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Tables des figures
Figure 1 : Production nucléaire annuelle de l'année 2014 ................................................................................4
Figure 2 : Variations de la consommation (en MW) et de la température extérieure moyenne (en
°) au cours de en France au cours de l'année 2014...............................................................................................5
Figure 3 : Consommation électrique française, mise en avant de la part du chauffageélectrique
(source : lemoniteur.fr) .....................................................................................................................................................5
Figure 4 : Production nucléaire du mois de mars 2015 ......................................................................................6
Figure 5 : Production éolienne et photovoltaïque du mois de mars 2015 ..................................................6
Figure 6 : Évolutionde la consommation électrique (en MW) sur la journée du lundi 2 mars
2015. ..........................................................................................................................................................................................7
Figure 7 : Schéma du fonctionnement d’un STEP et d’un CAES (source : ENEA Consulting) .............7
Figure 8 : Le STEPs de la centrale de Revins, exploitée par ÉDF d’une puissance à crête de 800
MW..............................................................................................................................................................................................8
Figure 9 : Schéma-bloc du premier modèle simple avec le script de la MATLAB-function.................9
Figure 10 : Premier modèle, Pertes d’énergie (en MWh) sur le mois de mars 2015 ..........................10
Figure 11 : Premier modèle, Puissance commandée (en MW) sur le mois de mars 2015................10
Figure 12 : Schéma de la courbe hystérésis définissant les seuils de charges de la « batterie »....11
Figure 13 : Modélisation générale de la gestion des centrales rapides avec optimisation du
stockage.................................................................................................................................................................................12
Figure 14 : Évolution de la Puissance algébrique stockée (en MW) au mois de mars 2015 ............12
Figure 15 : État de charge (State of Charge) des capacités de stockages du Smart grid simulé sur
le mois de mars 2015.......................................................................................................................................................12
Figure 16 : Puissance réelle des STEPs au cours du mois de mars 2015..................................................13
Figure 17 : Puissance commandée par le Smart grid (Pc en MW) simulée sur le mois de mars
2015 ........................................................................................................................................................................................13
Figure 18 : Partie du schéma bloc calculant les émissions de CO2 ..............................................................13
Figure 19 : Schéma-blocs de la superposition et de l’interconnexion de 2 réseaux ............................15
Figure 20 : (du haut vers le bas) Pertes cumulées des 2 réseaux indépendants – Pertes cumulées
de l’interconnexion des 2 réseaux – Courbe d’échange « Delta » – Simulé sur le mois de mars
2015. .......................................................................................................................................................................................15
Figure 21 : Photographie de la ligne souterraine électrique entre la France et l’Espagne ...............17

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