[Dossier énergies renouvelables] #28 - EnergyMapper, l’outil pour planifier la valorisation des gisements ENR&R à l’échelle d’un territoire

Rédigé par

Nicolas Bauclin

Ingénieur de Recherche

5846 Dernière modification le 17/06/2021 - 12:23
[Dossier énergies renouvelables] #28 - EnergyMapper, l’outil pour planifier la valorisation des gisements ENR&R à l’échelle d’un territoire

Le potentiel renouvelable d’un territoire n’est pas toujours connu de façon exhaustive et quantitative par les divers acteurs concernés. L’objectif de l’outil de préfaisabilité, EnergyMapper, est en première approche d’apporter une lumière objective sur ce potentiel.

EnergyMapper permettra d’identifier et d’analyser des gisements ENR&R (Energie Renouvelable et de Récupération) au niveau d’un territoire et de planifier des scénarii d’utilisation optimums en intégrant les contraintes d’exploitation réelles. Cet outil en cours de développement prendra à terme la forme d’un webservice. Il s’inscrit dans le cadre d’une chaîne complète d’outils logiciels chez Efficacity impliquant entre autres la participation d’ingénieurs de recherche d’ENGIE Lab CRIGEN.

 

EnergyMapper ou comment imaginer simplement et rapidement la valorisation des gisements ENR&R à l’échelle d’un territoire ?

L’outil EnergyMapper est un outil de planification énergétique urbaine. Il intervient au stade de la préfaisabilité. Il a pour but d’identifier les gisements ENR&R d’un territoire et d’analyser dans quelle mesure ils peuvent alimenter la demande en énergie thermique d’un quartier via un réseau de chaleur ou de froid ou en énergie électrique par une production photovoltaïque en autoconsommation. Cette analyse se matérialise par des indicateurs technico-économiques clés.

L’outil EnergyMapper est un webservice qui s’adressera essentiellement à 3 types d’acteurs :

-             Les collectivités

-             Des BET ou ingénierie, AMO ou exploitant de réseaux de chaleur

-             Des équipes de R&D

Les éléments à renseigner par l’utilisateur sont réduits au maximum afin de faciliter la saisie, rendre l’outil le plus opérationnel possible et compatible avec une utilisation en étude de préfaisabilité. En première approche, il suffira à l’utilisateur de sélectionner la zone qui l’intéresse sur la carte afin de lancer une première étude. Dans un deuxième temps, il sera toujours possible d’affiner les hypothèses en donnant la main à l’utilisateur pour personnaliser les caractéristiques du bâtiment ou des sources.

EnergyMapper est développé en langage Python.

EnergyMapper rend visible le potentiel renouvelable d’un quartier ou d’un territoire

EnergyMapper s’appuie sur une base de données SIG complète et mise à jour régulièrement. Elle rassemble les données des réseaux de chaleur et de froid ainsi que les données des sources ENR&R étudiées.

Figure 1. Exemple cartographique avec 3 sources de chaleur fatale (énergie de récupération) potentiellement connectable au réseau de chaleur.

 

EnergyMapper permet de générer de multiples scénarii d’exploitation des sources à partir d’une information succincte

Figure 2. Logigramme global d’EnergyMapper

Sur le terrain, le choix en matière d’énergie renouvelable sollicitée est souvent empirique, basé sur la connaissance des acteurs et les habitudes. La démarche d’EnergyMapper est d’aider à faciliter et rationaliser ce processus qui intervient en amont d’un projet. L’idée est de mettre toutes les options sur la table pour ensuite trier en connaissance de cause et s’assurer d’aller dans la bonne voie sur ses objectifs énergétiques.

Une première phase de mise en données du territoire correspondant à la partie bleue de la figure 1 est d’abord mise en œuvre : construction d’un profil de besoin correspondant au parc de bâtiments et calcul du productible ENR&R compte tenu des contraintes. Ce profil de besoin est foisonné à l’échelle du quartier grâce à un module développé par Efficacity qui contient des profils unitaires de besoin. Ces profils sont obtenus via de la simulation énergétique dynamique et l’intégration d’une multitude de profils d’occupation.

L’objectif d’EnergyMapper est donc double :

  • avoir accès en quelques clics au potentiel ENR&R réel et exhaustif du territoire
  • générer sur cette base de connaissance des scénarii d’exploitation de ces sources ENR&R

EnergyMapper génère un faisceau de scénarii possibles pour n’en garder que les meilleurs

Pour se faire, EnergyMapper réalise une combinaison systématique et représentative des différentes sources ENR&R disponibles localement et calcule des indicateurs associés : LCOE, taux ENR&R, économie de CO2 permettant de les hiérarchiser.

Qu’est-ce que le LCOE ?

Le Levelized Cost Of Energy (LCOE) est le coût complet d’une production d’énergie sur sa durée de vie ramené au MWh. Il permet de comparer sur une même base différentes sources d’énergie avec des structures de coûts très différentes. Il prend en compte l’investissement mais aussi les coûts d’exploitation. Il tient compte de l’actualisation et de l’inflation, c’est-à-dire que des dépenses effectuées plus tard dans le projet comme des coûts d’exploitation n’auront pas le même poids que des dépenses effectuées à l’année initiale. Cet indice sert classiquement aux investisseurs pour sélectionner un projet.

L’ADEME publie régulièrement le rapport Coût des Energies Renouvelables et de Récupération en France qui met en avant cet indicateur LCOE.

 

La figure 2 donne la visualisation des combinaisons de dimensionnement pour 4 sources : la source 1 est testée avec un seul dimensionnement et les 3 autres sont testées pour 5 dimensionnements (0%, 25%, 50%, 75%, 100%) soit 1 x 5 x 5 x 5 = 125 itérations. La valeur 1 correspond à une source exploitée à 100%. Lorsque les 4 sources sont dimensionnées à 100% (combinaison 125), la somme en ordonnée fait bien 4.

 

Figure 3. Visualisation des combinaisons avec 4 sources ENR&R dont une fixe (source 1)

 

EnergyMapper intègre des connaissances métier afin de générer des solutions réalistes

Chaque source ENR&R a un module de calcul dédié permettant de passer du potentiel SIG à un profil de production directement intégrable aux scénarii d’EnergyMapper.

Figure 4. Principe de fonctionnement des modules associés à chaque source.

 

Chaque module propose le dimensionnement du système de récupération afin d’obtenir le maximum extractible de la source. Ce dimensionnement maximum est ensuite modulé dans la phase optimisation par un coefficient allant de 0% à 100% pour créer toutes les combinaisons.

Le solaire thermique est traité à part et fait l’objet de 3 choix de dimensionnements :

  • Stockage dédié nul : Taux de couverture < 5%
  • Stockage journalier : 5%< Taux de couverture < 20%
  • Stockage inter saisonnier :  20% < Taux de couverture < 50%

Le dimensionnement maximum est conditionné par le besoin vu par la source et le potentiel d’énergie disponible intrinsèquement pour cette source. Dans un deuxième temps, on pourra étudier l’impact de l’ajout d’un stockage thermique pour maximiser l’utilisation de chaque source. Dans une logique de merit order, on peut avoir intérêt à stocker la chaleur moins chère lorsqu’elle est disponible.

Pour le vecteur électrique, on dimensionne la surface PV entre celle permettant de produire en crête la charge minimale vue par les panneaux et celle maximum permise par la surface disponible.

EnergyMapper prend en compte les contraintes de pilotage de sources ENR&R et d’un réseau

Les scénarii générés sont retravaillés au fur et à mesure du calcul pour intégrer des contraintes de pilotage réalistes. Ces contraintes interviennent au pas  de temps horaire et au pas de temps annuel.

 

Figure 5. Contraintes de pilotage intégrées à EnergyMapper

 

Les actualités d’EnergyMapper en 2021

Commencé en 2020, le développement d’EnergyMapper est en cours. Des clubs utilisateurs seront mis en place durant le second semestre afin de s’assurer que l’outil réponde de manière exhaustive aux besoins utilisateurs, valider les hypothèses retenues par défaut et faire évoluer l’ergonomie. Un premier produit sortira début 2022.

 

Auteur principal : Nicolas Bauclin, Ingénieur de recherche, Engie Lab CRIGEN, auteur secondaire : Patrick Robinet, Chef de Projets R&D, Engie Lab CRIGEN

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