Nouvelle Méthode Multiphase pour Capacité Solaire
L’intégration des ressources énergétiques distribuées, en particulier le photovoltaïque résidentiel, dans les réseaux de distribution basse tension représente à la fois une nécessité impérieuse et un défi technique majeur. Alors que l’adoption de l’énergie solaire connaît une croissance exponentielle dans les zones résidentielles, les gestionnaires de réseau doivent faire face à des flux de puissance inversés sans précédent tout en maintenant la fiabilité et la sécurité du système. Une étude novatrice publiée dans la revue Southern Power System Technology propose une solution robuste et multiphase qui pourrait révolutionner l’évaluation et l’expansion de la capacité d’accueil des postes de distribution.
Sous la direction de Zijun Liu et Huaying Zhang du Laboratoire Conjoint d’Alimentation Électrique de Haute Qualité pour les Nouvelles Villes Intelligentes, en collaboration avec des chercheurs de l’Université du Hunan incluant Yifang Jin, Ziao Su, Yihong You et Bin Zhou, l’équipe a développé une méthodologie novatrice addressant simultanément trois problèmes critiques des systèmes de distribution modernes : la surcharge inverse, les violations de tension et le déséquilibre triphasé.
La problématique est bien réelle. Dans de nombreuses régions, particulièrement dans les zones en urbanisation rapide comme Shenzhen, les installations solaires domestiques ont dépassé la demande électrique locale. Durant les heures de midi, lorsque l’ensoleillement atteint son maximum alors que la consommation résidentielle diminue, l’excédent de production solaire circule à contre-courant through les transformateurs de distribution vers le réseau de sub-transmission. Ce « flux de puissance inverse » peut surcharger les transformateurs, faire grimper les tensions au-delà des limites réglementaires et, lorsque les systèmes photovoltaïques monophasés sont répartis de manière inégale entre les phases, induire un déséquilibre triphasé sévère.
Les méthodes traditionnelles de calcul de capacité disponible se basent souvent sur des règles simplistes, comme plafonner l’interconnexion solaire à 80% de la capacité nominale d’un transformateur. Cependant, comme l’équipe de recherche le démontre, cette approche statique ignore les interactions dynamiques entre la production, la charge et la topologie du réseau. Pire encore, elle ne tient pas compte des contraintes au niveau des postes amont de 35 kV ou 110 kV, où les flux inverses cumulés provenant de dizaines de feeders basse tension peuvent provoquer des surcharges éloignées du point d’interconnexion.
La solution proposée introduit un cadre d’évaluation multiphase et multi-étapes fonctionnant en séquence : allocation consciente des phases pour le PV, expansion de capacité virtuelle via des ressources flexibles, et vérification au niveau système avec rétroaction corrective.
La première étape traite le déséquilibre triphasé à sa source. Au lieu de permettre aux nouveaux systèmes PV de se connecter arbitrairement à n’importe quelle phase, le modèle optimise l’affectation de phase de chaque nouvelle installation. En répartissant stratégiquement la capacité PV additionnelle across les phases A, B et C, l’algorithme minimise l’indice de déséquilibre sur la période d’évaluation. Il ne s’agit pas seulement d’équité : cela améliore directement la capacité de charge inverse du transformateur. L’équipe intègre une relation physique démontrant qu’avec l’augmentation du déséquilibre, la capacité effective du transformateur diminue en raison de l’échauffement localisé dans les enroulements surchargés.
La deuxième étape exploite la flexibilité offerte par deux technologies en pleine expansion : les véhicules électriques et les thermostats intelligents. L’innovation passe ici d’une évaluation passive à une gestion active. Le modèle traite la charge de recharge des VE et la climatisation comme des ressources contrôlables pouvant être dispatchées pour absorber l’excédent de production solaire durant les heures de pic. Plutôt que de simplement réduire la production solaire, le système encourage une « expansion de capacité virtuelle » en remodelant la demande pour qu’elle corresponde à l’offre.
Pour les VE, cela signifie optimiser non seulement quand ils se rechargent mais aussi à quelle phase ils se connectent. Une flotte de 50 VE peut être assignée dynamiquement across les phases pour équilibrer davantage la charge nette. Simultanément, les systèmes de climatisation sont autorisés à réduire légèrement leur consommation during les pics solaires, à condition que les températures intérieures restent dans les plages de confort définies par l’utilisateur.
Le modèle prend en compte l’incertitude de manière critique. L’irradiance solaire varie avec la météo, l’usage des VE dépend du comportement humain imprévisible, et les températures extérieures fluctuent quotidiennement. Pour garantir la fiabilité dans les pires scenarios, l’équipe formule un problème d’optimisation robuste identifiant la combinaison la plus défavorable de ces incertitudes et garantissant le respect des contraintes même dans ces conditions.
La troisième et dernière étape boucle la boucle au niveau système. Même si les postes individuels semblent capables d’accueillir plus de solaire, leur impact collectif sur le poste amont de 110 kV ou 35 kV doit être vérifié. La méthode agrège les augmentations de capacité proposées pour tous les feeders basse tension connectés et vérifie si le flux inverse total dépasse la limite de sécurité du poste. Le cas échéant, l’algorithme réduit proportionnellement la capacité autorisée pour chaque feeder, garantissant l’intégrité du réseau sans pénaliser injustement aucun quartier.
Pour résoudre ce problème complexe et multicouche, les chercheurs utilisent un algorithme sophistiqué appelé Nested Column-and-Constraint Generation (N-C&CG). Cette technique décompose le problème original en trois sous-problèmes interconnectés : configuration des phases PV, dispatch des ressources flexibles et vérification de la capacité amont.
L’équipe a validé sa méthode using des données réelles d’un poste de distribution typique de Shenzhen équipé d’un transformateur de 500 kW et de 300 kW de PV existant. Ils ont comparé quatre scenarios : la méthode complète, l’allocation de phase sans modélisation consciente du déséquilibre, la modélisation consciente du déséquilibre sans ressources flexibles, et les ressources flexibles sans vérification amont.
Les résultats sont frappants. Par rapport à la base de référence, la méthode complète a augmenté la capacité disponible de 9,84%, réduit le déséquilibre triphasé de pointe de 66,67% et boosté la capacité de charge inverse du transformateur de 34,24%.
D’un point de vue opérationnel, ces gains se traduisent directement par des bénéfices économiques. Une augmentation de 10% de la capacité d’accueil signifie moins de mises à niveau du réseau, des files d’attente d’interconnexion plus courtes et une adoption plus rapide du solaire, le tout en maintenant la fiabilité.
Cette approche est également tournée vers l’avenir. Alors que la pénétration des VE et des thermostats intelligents continue de croître, le pool de ressources flexibles s’élargira, augmentant davantage la capacité « virtuelle » de l’infrastructure existante.
Les implications dépassent largement le cadre chinois. Les défis sous-jacents sont universels dans les réseaux à forte pénétration solaire résidentielle. La conception modulaire de la méthodologie permet son adaptation aux réglementations locales, aux standards des transformateurs et à la disponibilité des ressources.
Cette recherche respecte les meilleures pratiques de l’ingénierie. Elle s’appuie sur des modèles établis pour le comportement thermique des transformateurs, l’écoulement de puissance triphasé et la dynamique thermique des bâtiments. Elle utilise des données réelles pour les patterns de déplacement des VE et les profils météorologiques, garantissant sa pertinence pratique.
En conclusion, la méthode d’évaluation multiphase développée par Liu, Zhang, Jin, Su, You et Zhou représente un bond en avant significatif dans l’intégration des réseaux de distribution. Elle dépasse les limites statiques au niveau composant pour adopter une approche dynamique et consciente du système, libérant une capacité cachée through l’intelligence plutôt que l’investissement.
Auteurs : Zijun Liu¹, Huaying Zhang¹, Xiaorui Liang¹, Yifang Jin², Ziao Su², Yihong You¹, Bin Zhou²
Affiliations :
¹ Laboratoire Conjoint d’Alimentation Électrique de Haute Qualité pour les Nouvelles Villes Intelligentes, CSG, Shenzhen Power Supply Bureau Co., Ltd.
² Collège de Génie Électrique et de l’Information, Université du Hunan
Publié dans : Southern Power System Technology, Vol. 18, No. 5, Mai 2024
DOI : 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2024.05.013