Le système électrique est à l’aube d’une profonde remise en question. Demain, pourraient ainsi coexister de grands réseaux électriques interconnectés avec de petits réseaux locaux, nommés « microgrid » ou « cluster énergie », fonctionnant en autoconsommation collective : produire localement pour consommer localement. Cet article propose d’étudier l’interconnexion entre un cluster énergie et le réseau national. Tout d'abord, une vision du réseau électrique de demain est proposée avec une présentation des principaux enjeux que ce dernier devra être en mesure de relever. Puis, l’interconnexion entre un cluster et le réseau national est modélisée sur la base de données de production photovoltaïque et éolienne et de données réelles de consommation. L’objectif du modèle d’optimisation est de démontrer que l’intégration d’un système de stockage au sein du cluster permet à la fois de réduire la facture et la puissance souscrite des consommateurs, de soulager l’appel de puissance sur le réseau en période de pointe et de participer aux services systèmes. Cette étude a été récompensée par le premier prix des doctorant sans le cadre du concours CIGRE 2018.

1. Interconnexions des réseaux électriques de demain
Enjeux ? Points bloquants ? Perspectives ?
RÉSUMÉ
Le système électrique est à l’aube d’une profonde remise en question. Demain, pour-
raient ainsi coexister de grands réseaux électriques interconnectés avec de petits réseaux
locaux, nommés « microgrid » ou « cluster énergie », fonctionnant en autoconsommation col-
lective : produire localement pour consommer localement.
Cet article propose d’étudier l’interconnexion entre un cluster énergie et le réseau
national. Dans un premier temps, une vision du réseau électrique de demain est proposée
avec une présentation des principaux enjeux que ce dernier devra être en mesure de relever.
Dans un deuxième temps, l’interconnexion entre un cluster et le réseau national est modéli-
sée sur la base de données de production photovoltaïque et éolienne et de données réelles
de consommation. L’objectif du modèle d’optimisation est de démontrer que l’intégration
d’un système de stockage au sein du cluster permet à la fois de réduire la facture et la puis-
sance souscrite des autoconsommateurs, de soulager l’appel de puissance sur le réseau en
période de pointe et de participer aux services systèmes.
Mots clés : interconnexions, autoconsommation, cluster, microgrid, stockage, services sys-
tèmes, tarification, optimisation.
Baptiste METZ & Florian ROUOT
baptiste.metz@mines-paristech.fr & florian.rouot@mines-paristech.fr
INTRODUCTION & CONTEXTE
La loi relative à la transition énergé-
tique pour la croissance verte du 18 août 2015
établit les engagements de la France pour
lutter contre le dérèglement climatique. Parmi
les objectifs fixés par la loi, on retrouve la
volonté de porter la part des énergies renouv-
elables à 32% de la consommation finale brute
d’énergie en 2030.
Pour amorcer ce développement à
l’échelle des territoires, la France a, dans
un premier temps, eu recours au mécanisme
des prix d’achat garantis qui rémunère la
production d’électricité renouvelable à un
prix très supérieur à celui de l’électricité sur
le marché. Les énergies renouvelables avaient
donc la priorité d’accès sur le marché dont le
fonctionnement repose pourtant sur le prin-
cipe du « merit order ». Une chute des prix sur le
marché de gros a ainsi été constatée, entrain-
ant une baisse de la rentabilité des énergies
conventionnelles, allant même jusqu’à la mise
sous cocon de centrales à gaz [1].
Une des solutions envisagées pour
endiguer cet effet pervers est d’encourager
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2. l’autoconsommation. La loi du 15 février 2017
pose les bases légales de l’autoconsommation
individuelle et collective d’électricité. La via-
bilité économique de ce nouveau modèle
de consommation, essentielle à son essor,
repose sur l’atteinte de la parité réseau :
lorsqu’il y a équilibre entre le coût de pro-
duction de l’électricité renouvelable et le
prix de l’électricité soutirée au réseau. Elle
devrait être atteinte dans les années à venir
du fait de la forte baisse du coût des éner-
gies renouvelables combinée à l’augmentation
des prix de vente de l’électricité sur le marché
de détail. Pour accélérer son développement
et ainsi limiter les injections sur le réseau, le
gouvernement a récemment mis en place des
appels d’offres dédiés à l’autoconsommation
individuelle et collective. Les lauréats de ces
appels d’offres perçoivent un complément
de rémunération avec une majoration pour
l’électricité autoconsommée [2].
Mais ce sont les avancées attendues dans
les technologies de stockage de l’électricité,
aujourd’hui encore trop coûteuses, qui con-
tribueront au développement à grande échelle
de l’autoconsommation.
QUELS ENJEUX POUR LE RESEAU ELECTRIQUE DE DEMAIN ?
Figure 1 - Représentation d’un cluster en autoconsommation collective, interconnecté au réseau national d’électricité*.
Les analyses récentes de RTE [3] con-
firment l’existence d’un espace économique
favorable à un large développement de
l’autoconsommation photovoltaïque dans les
années à venir. Par ailleurs, dans son bilan
prévisionnel 2017 [4], l’entreprise identifie
l’autoconsommation comme « l’un des facteurs
pouvant entraîner une mutation profonde du
système électrique ».
Dans un contex te de développement de
l’autoconsommation collective, les acteurs
se multiplient et le système élec tr ique
« s’ubérise ». Demain, on pourrait voir éclore
u n e m u l t i t u d e d e s ys tè m e s é l e c t r i q u e s
décentralisés organisés en circuits courts,
sous la forme de « microgrids » ou « cluster
énergie » [5], interconnectés au réseau national
de transport d’électricité [Figure 1].
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3. Dès lors, comment maintenir le niveau
de fiabilité du réseau électrique actuel, garant
de la performance économique et de la soli-
darité électrique dans les territoires ?
Enjeux techniques
Actuellement, l’intégration des éner-
gies renouvelables sur le réseau s’accompagne
d’un renforcement des lignes et des postes
électriques afin de résorber les congestions.
Afin d’éviter ces extensions coûteuses et de
plus en plus sujettes à contestations, RTE est
à la recherche de solutions flexibles qui per-
mettent d’utiliser les lignes existantes à leur
optimum : c’est l’objet du projet « Ringo » [6]
qui utilise des technologies de stockage pour
créer des « lignes virtuelles ». On retrouve le
même concept avec les solutions « Vehicle to
Grid » [7].
Par ailleurs, RTE doit assurer à chaque
instant la stabilité en fréquence et la stabil-
ité en tension du réseau électrique, princi-
palement à l’aide des services systèmes. Les
énergies renouvelables ne permettent pas, ou
presque, de répondre à ces services : elles se
comportent comme des générateurs « passifs »
puisqu’elles ne disposent pas de réser ves
d’énergie cinétique, contrairement aux rotors
des alternateurs des centrales convention-
nelles, et n’ont pas la capacité de fournir ou
d’absorber de l’énergie magnétique [8].
Les systèmes de stockage intégrés au
sein de clusters constituent des solutions flex-
ibles qui participeront à l’ensemble des ser-
vices systèmes [9]. De plus, le fait de consom-
mer sur place tout ou partie de l’électricité
produite limite le nombre d’injections et de
soutirages sur le réseau, ce qui minimise la
perte de synchronisme sur le réseau [10].
Enjeux économiques
La capacité du système de stockage à
réaliser des arbitrages économiques permet
une réduction de la puissance souscrite auprès
du fournisseur ainsi qu’une diminution de la
facture d’électricité.
Par ailleurs, la question qui se pose est
celle de la tarification d’accès au réseau. Pour
prendre en compte la différence des profils
d’utilisation du réseau, le TURPE comprend une
part « puissance », proportionnelle à la puis-
sance souscrite et une part « énergie », pro-
portionnelle au nombre de kWh consommés.
Cette répartition apparaît bien dans la formule
de la composante annuelle de soutirage des
clients raccordés en BT ≤ 36 kVA [11] :
En France, pour cette même catégorie
de clients, la part « puissance » représente
environ 20% du tarif d’accès aux réseaux et la
part « énergie » 80%. Autrement dit, le con-
sommateur paie aujourd’hui son accès au
réseau essentiellement quand il soutire de
l’électricité. Cependant, l’autoconsommateur
de demain souhaitera conserver un accès à
une puissance garantie même si la quantité
d’électricité qu’il soutire est réduite. Du point
de vue du gestionnaire qui dimensionne le
réseau en fonction de la puissance de pointe,
le tarif « idéal » consisterait à faire payer un
prix par mégawatt (MW) [12] ; cette tarification
est déjà appliquée aux réseaux de transport
de gaz. Un rééquilibrage devrait donc s’opérer
pour assurer le financement des charges fixes
du réseau électrique [13].
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4. ETUDE DE L’INTERCONNEXION ENTRE UN « CLUSTER ENERGIE » ET LE RESEAU NATIONAL
Po u r é t u d i e r l ’i nte rco n n ex i o n d e s
réseaux électriques de demain, nous consi-
dérons un cluster résidentiel déjà existant
composé de logements de tailles variées et
de capacités de production photovoltaïque
et éolienne. Nous avons ensuite développé
un modèle d’optimisation pour mettre en évi-
dence les échanges opérés entre ce cluster et
le réseau, avec et sans système de stockage.
Acquisition e t traitement des données
Pour réaliser des simulations précises, il
est nécessaire d’utiliser des données fiables.
Concernant les données de consommation,
nous avons utilisé des valeurs mesurées sur
30 logements localisés en France, à un pas de
temps de 5 secondes [14]. Nous avons con-
caténé ces relevés en tranches horaires afin
de réaliser des simulations sur une année
complète avec un pas de temps adapté. Les
séries temporelles, étant issues de relevés
réels, présentaient des « trous » que nous
avons dû « boucher » à l’aide d’un traitement
algorithmique. Finalement, la consommation
annuelle totale du parc de logements atteint
189 544 kWh.
Pour ce qui est de la production, nous
avons utilisé des données météorologiques
(vitesse du vent et ensoleillement) [15] com-
binées à des données techniques de panneaux
photovoltaïques [16] et d’éoliennes [17]. Nous
avons considéré une surface totale de PV de
300 m² (soit 61 kWc) ainsi que 2 éoliennes de
10 kW chacune, de sorte que la production
d’électricité in-situ couvre 63% de la consom-
mation totale du cluster.
S’agissant de la tarification appliquée
à ce dernier, nous nous sommes basés sur les
tarifs réglementés de vente en option heures
pleines/heures creuses (HP/ HC) [18]. Nous
avons aussi pris en compte la rémunération
des injections d’électricité sur le réseau à
partir du tarif de vente de surplus de produc-
tion photovoltaïque actuellement défini par
arrêté [19].
Modélisation de l’interconnexion entre
le cluster e t le réseau national
Le modèle d’optimisation linéaire codé
en PYTHON et résolu par le solveur GUROBI,
traduit un système d’équation qui permet de
simuler les échanges opérés entre le cluster et
le réseau national. Ce modèle est composé de
variables de décision et d’une fonction objectif
à minimiser qui représente le coût supporté par
les résidents pour la fourniture d’électricité.
Il obéit également à des contraintes implé-
mentées sous la forme d’équations mathéma-
tiques, comme l’équilibre offre–demande au
sein du cluster pour chaque tranche horaire.
Pour étudier l’intégration d’un système
de stockage au cluster, nous avons sélectionné
deux batteries. Chacune possède une capac-
ité de 210 kWh, une puissance de 50 kW et
un rendement de cycle égal à 89% [20]. Le
système de stockage est ainsi dimensionné
afin de capter environ 80% des surplus de
production locale. La prise en compte de
ce dernier dans le modèle se traduit par la
modification de l’équation d’équilibre offre –
demande et l’ajout de contraintes supplémen-
taires comme la puissance maximale de charge
et de décharge des batteries.
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5. Analyse des résultats
• Sans dispositif de stockage
Par souci de clarté, nous illustrerons les
résultats sur la journée du 30 mars 2015 qui
représente bien le comportement du système
tout au long de l’année [Figure 3].
Nous remarquons que la production
d’énergie n’est pas nulle durant la nuit, grâce
à la production d’origine éolienne. Au lever
du soleil, vers 7h du matin, la production
photovoltaïque croît. Le surplus de produc-
tion locale est alors injecté sur le réseau. En
fin d’après-midi, le vent cesse et le soleil se
couche, ce qui pousse le cluster à soutirer
de l’électricité sur le réseau. Le soutirage
intervient donc en période de pointe entre
18h et 22h pour satisfaire une demande
soutenue. Pour ce cas d’étude, les taux
d’autoconsommation et d’autoproduction
s o n t r e s p e c t i v e m e n t d e 6 7 % e t 4 2 % .
Figure 2 - Démarche utilisée pour étudier l’interconnexion entre un cluster et le réseau national*.
Figure 3 - Equilibre des flux de puissance, sans
stockage*.
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6. • Avec dispositif de stockage
Dans ce cas, les batteries se chargent la
nuit durant la période HC en stockant la pro-
duction éolienne et en soutirant sur le réseau.
Lorsque la période HC est terminée, les bat-
teries continuent de se charger en captant
les surplus de production, ce qui supprime
les injections sur le réseau. Vers 14h, la con-
sommation dépasse la production. Au lieu
de soutirer de l’électricité sur le réseau, le
système met à contribution les batteries qui
assurent la fourniture d’électricité au cluster
jusqu’à 23h environ.
Les batter ies per mettent donc de
limiter l’appel de puissance sur le réseau en
période de pointe. En moyenne sur l’ensemble
de l’année, l’appel de puissance évité pour
la tranche horaire 19-20h est de 20kW. Cette
valeur peut même atteindre 56kW en hiver
(13/02/2015), lorsque le réseau est le plus
sollicité.
Pour la même tranche horaire, étant
donné que leur puissance maximale cumulée
de décharge est de 100 kW, les batteries ont
la capacité de répondre aux sollicitations du
réseau, dans le cadre des services systèmes, à
hauteur de 80 kW (100kW-20kW ) en moyenne.
Admettons que le réseau sollicite les batteries
pendant 1h, il faut alors 80 kWh dans celles-
ci pour soutenir le réseau, ce qui correspond
à un taux de charge de 20% environ. Comme
le montre le graphique ci-dessous, le taux de
charge dans les batteries est toujours supéri-
eur à 20%, et il est en moyenne estimé à 59%
[Figure 6].Figure 4 - Equilibre des flux de puissance, avec
stockage*.
Figure 5 - Comportement du système de stockage; la
charge est comptée négativement*.
Figure 6 - Répartition statistique du niveau de charge
des batteries au cours de l’année pour la tranche horaire
19-20h*.
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7. Sur le plan économique, les batteries
permettent d’une part de diminuer la puis-
sance souscrite de 70 kVA à 36 kVA et d’autre
par t de diminuer la quantité d’électricité
soutirée au réseau. Cela se traduit par un
bénéfice annuel de 2755 €, soit une réduc-
tion de la facture de 20%. De plus, les taux
d’autoconsommation et d’autoproduction
passent respectivement à 91% et 58%.
Cependant, au regard de l’investissement
nécessaire (210 261,41 € [20]), le temps de
retour brut est de 76 ans, de quoi dissuader
d’investir dans un dispositif de stockage.
Néanmoins, nous venons de montrer que le
stockage a la capacité de répondre aux ser-
vices systèmes, ce qui mériterait d’être valo-
risé. Le coût du stockage pourrait ainsi être
significativement réduit, comme le souligne
d’ailleurs une étude de RTE [21].
Ceci nous pousse à réfléchir à une nou-
velle modélisation du stockage. L’idée serait de
prendre en compte dans le dimensionnement
et le pilotage des batteries leur capacité à
répondre aux nombreux services du réseau
(services systèmes, mécanisme de capacité,
mécanisme d’ajustement).
CONCLUSION
Poussée par la volonté des territoires de
reprendre la main sur leur planification éner-
gétique, l’autoconsommation collective tend
à se développer et devrait demain favoriser
l’émergence de « clusters énergie » intercon-
nectés au réseau national.
L e s r é s u l t a t s d e n o t r e m o d è l e
d’optimisation ont démontré que les disposi-
tifs de stockage sont la pierre angulaire de
ce nouveau modèle puisqu’ils permettront
d’intégrer une par t croissante d’énergies
renouvelables tout en garantissant la sécu-
rité du réseau.
Outre Rhin, la prime à l’autoconsommation
a été supprimée en 2014 en faveur de subven-
tions au stockage. La France se donnera-t-elle
les moyens de mettre en place un cadre régle-
mentaire adapté pour favoriser le déploiement
du stockage ?
BIBLIOGRAPHIE
*L’ensemble des schémas et des graphiques présentés ont été réalisés par les auteurs de cet
article (les icônes utilisés sont libres de droit et proviennent du site thenounproject.com).
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Baptiste METZ & Florian ROUOT - Mars 2018 Page 7

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l’électricité produite par les installations implantées sur bâtiment utilisant l’énergie
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watts telles que visées au 3° de l’article D. 314-15 du code de l’énergie et situées en
métropole continentale, version consolidée au 09 mars 2018.
[20] TESLA [2018], modèle Powerpack 2 ; Coûts associés : 2 batteries 210 kWh : 188 000 $2018
,
1 inverseur bidirectionnel 250 kW : 65 000$2018
, frais d’installation et de câblage : 6000$2018
,
taux de change utilisé : 1 € = 1,2318 $2018
.
[21] RTE [2017], Rapport « Réseaux électriques intelligents : Valeur économique, envi-
ronnementale et déploiement d’ensemble », juin 2017.
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