Optimisation de la tarification d’un réseau véhicule-à-immeuble

Introduction

L’une des applications les plus fréquentes de MR en zone urbaine est un système photovoltaïque (PV) installé sur le toit d’un immeuble ou l’auvent d’un stationnement. D’une part, l’énergie verte des systèmes PV profite à la fois à l’immeuble et aux services publics en réduisant la facture d’électricité du propriétaire et en délestant un réseau de distribution vieillissant. D’autre part, gérer l’intermittence de la production PV nécessite des systèmes de stockage d’énergie (SSE) plus ou moins rentables en raison de l’investissement élevé en batteries. Parallèlement, les flottes de VE grossissent et deviendront un moyen de transport dominant dans un avenir proche. Les VE, équipés d’un système de stockage et stationnés près de 90 % du temps, constituent donc une solution de stockage d’énergie prometteuse pour les MRPV.

Fig 1. Recharge de VE intégré au MRPV

Dans notre étude, l’approche véhicule-à-immeuble (VàI) crée un environnement équilibré dans le MRPV, améliorant indirectement la performance du réseau. Cette approche stimule la consommation d’énergie PV produite sur place, réduit la demande sur le réseau de distribution et augmente la fiabilité et la stabilité du MRPV et des services publics. Le plus grand défi dans l’adoption du VàR (ou VàI) est l’engagement des utilisateurs de VE. En effet, leur niveau d’intérêt dépend de l’avantage économique qu’ils en retirent. Dans cette recherche, nous visons à minimiser les coûts d’exploitation du MRPV en proposant un prix de recharge dynamique et un modèle de récompense VàR qui inciteraient les utilisateurs de VE à revendre au MRPV l’énergie stockée par leur véhicule. Cette étude devrait permettre d’atteindre deux objectifs principaux :

– Formuler une tarification flexible et un modèle de récompense relatif au MRPV pour amener les VE au concept VàR, minimisant ainsi les coûts d’exploitation par le biais d’une importante pénétration PV.

– Proposer un nouvel algorithme simple combinant l’optimisation par essaims particulaires et la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (OEP-PLNEM) pour arriver à une tarification dynamique optimale et minimiser la complexité algorithmique.

– Étudier l’efficacité du modèle tarification/récompense dans différents scénarios de stationnement.

Solution proposée

Fig 2. Algorithme combiné OEP-PLNEM

Pour trouver le prix de recharge optimal et récompenser le système VàR, de façon à minimiser les coûts d’exploitation du MRPV et à assurer la satisfaction des utilisateurs de VE, nous proposons une combinaison nouvelle, mais simple et efficace, d’un algorithme heuristique d’OEP et de PLNEM. L’OEP a la capacité de gérer les contraintes dans la recherche d’un point d’équilibre entre le prix de la recharge et la récompense VàR. Le cas peut donc être formulé comme un problème d’optimisation PLNEM et soumis à la boîte à outils d’optimisation Matlab afin de trouver un ensemble optimal de décisions de recharge/décharge pour les VE à la station de recharge sur une période de 24 heures. L’algorithme OEP-PLNEM est illustré à la figure 2. 

Les simulations numériques reflètent trois scénarios différents d’arrivées-départs des flottes de VE, démontrant l’effet positif de l’intégration des VE au MRPV. La méthode proposée s’avère plus performante lorsque la programmation de la tarification dynamique et de la trajectoire énergétique optimale est effectuée 24 heures à l’avance, par intervalles d’une heure. Les résultats de la simulation sont présentés aux figures 3 à 5.

Fig 3. Cas n° 1 – Soutien de la production de pointe/demande basse, stationnement de jour

Fig 4. Cas n° 2 – Soutien de la production de pointe/demande de pointe, stationnement de jour

Fig 5. Cas n° 3 – Soutien de la demande de pointe, stationnement de nuit

Conclusion

Notre simulation démontre que le modèle de tarification/récompense flexible incite les propriétaires de VE à partager la capacité de leur batterie pour soutenir le MRPV, qui devient ainsi un système virtuel de stockage d’énergie. Sans le VE, toute la puissance PV excédentaire doit être revendue au réseau, pouvant aller jusqu’à 250 kW ; cette quantité peut devenir inférieure à 150 kW dans un contexte VàR. La diminution de flux d’énergie inversé permet d’éviter la congestion du réseau pendant les périodes de pointe de production PV.

Les effets des différents scénarios de stationnement de VE ont été obtenus par simulations. Étant donné que la production PV se fait pendant la journée, les scénarios de stationnement des immeubles commerciaux et de bureaux sont les mieux adaptés au MRPV. Par comparaison, le stationnement résidentiel présente moins d’avantages dans la régulation PV.

Des travaux futurs seront nécessaires pour améliorer les performances des MRPV comprenant des VE :

– D’abord, la complexité du problème d’optimisation augmente de manière exponentielle avec la taille des flottes de VE, ce qui peut entraîner des temps de calcul trop longs. Par conséquent, un modèle agrégé approprié de flottes de VE est nécessaire. 

– Deuxièmement, le comportement stochastique de la flotte agrégée de VE plutôt que des VE individuels mérite d’être étudié. 

– Troisièmement, compte tenu du comportement hautement stochastique de la flotte de VE et de la production PV, l’évaluation en ligne et en temps réel de la disponibilité des VE est essentielle pour garantir la stabilité et la fiabilité du MRPV. 

Informations supplémentaires

Pour plus d’informations sur cette recherche, consulter les articles suivants :

V. Q. Ngo, K. Khoa Nguyen et K. Al-Haddad, « Optimal Dynamic Pricing and Rewarding for Electric Vehicle Charging Scheme in High Penetration Photovoltaic Microgrid, » IECON 2020 The 46th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2020, pp. 3697-3702.