Brevet FR3155981A1 — publié le 20250530

L’invention concerne le pilotage d’une batterie comprenant un système de gestion de la batterie (BMS), configuré pour activer sélectivement : une décharge de la batterie sur un réseau électrique, pour un soutien en fréquence (FCR) de celui-ci ; ou une décharge de la batterie sur un dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique ; ou une charge de la batterie par un dispositif de charge de ladite batterie ou une charge par le réseau. L’invention est essentiellement caractérisée en ce que le système de gestion de la batterie (BMS) comprend un ensemble de paramètres de fonctionnement, le procédé comprend des étapes consistant à : Déterminer l’état de santé (SOH) de la batterie ; Comparer l’état de santé (SOH) déterminé à une valeur de référence, et Modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement en fonction du résultat de la comparaison. Procédé de pilotage d’un système de stockage collectif d’énergie électrique La présente invention concerne le domaine de la gestion de l’énergie électrique. L’énergie électrique est produite par différents moyens. Elle est transportée notamment par un réseau. Un réseau électrique est un système qui doit être en équilibre pour fonctionner : la production d’énergie doit être égale à la consommation d’énergie. S’il y a surconsommation, il existe un risque de coupure en cascade ; et s’il y a sous production alors le réseau doit faire appel à un système de « réserve » et/ou de délestage. La présente invention est avantageusement mise en œuvre dans le domaine de la réserve de puissance automatique, ou réserve de stabilisation de la fréquence, appelée FCR (Frequency Containment Reserve en Anglais) ou encore « réserve primaire », qui est une réserve utilisée pour ajuster la production distribuée sur un réseau lorsque la consommation ou la production est perturbée. Dans ce domaine, il est demandé aux producteurs locaux d’énergie électrique de déclarer auprès du gestionnaire du réseau leur capacité de FCR. Si la réserve primaire FCR ne permet pas de restaurer la valeur de la fréquence nominale alors une réserve secondaire (aFRR : pour automatic frequency restauration reserve) est sollicitée, selon un principe similaire. Le gestionnaire de réseau de transport d’électricité, RTE en France, qui est le responsable du réseau public de transport d'électricité haute tension en France métropolitaine émet un signal à destination de tous les acteurs de la réserve secondaire aFRR. Pour la réserve primaire FCR, le signal d’activation est directement déduit de la mesure de la fréquence et du calcul de variation de la fréquence en temps réel. Pour un jour J de fourniture de FCR, cette déclaration doit être faite, par exemple en France aujourd’hui, au plus tard à J-1 (24h à l’avance), par créneau de 4h. Au-delà du réseau électrique, l’énergie électrique peut être produite localement par exemple par des dispositifs de production d’énergie renouvelable (ENR), notamment des panneaux photovoltaïques (PV). L’énergie électrique est consommée localement par divers dispositifs de consommation (foyers, industrie, etc.). En autoconsommation (AC), si la consommation et la production sont identiques au même instant, alors l’électricité est produite et consommée localement, sinon la différence est renvoyée sur le réseau, stockée, ou bien est perdue. En complément du réseau, on peut mettre en œuvre un système de stockage collectif d’énergie électrique, ou batterie, qui permet de fournir ou de stocker de l’électricité et qui est connecté à la fois au réseau électrique, aux dispositifs de production d’énergie renouvelable et aux dispositifs de consommation. Au sens de la présente invention, la batterie est rechargeable. Par concision, elle est appelée « batterie ». Il existe donc un besoin d’optimisation de la gestion de la batterie, c’est-à-dire du pilotage de la charge et de la décharge de telles batteries, grâce à un système de gestion de la batterie (BMS). La présente invention se place dans le cadre d’une participation à la réserve primaire FCR d’un réseau, avec une électricité produite grâce à une source d’énergie renouvelable (ENR) associée à un système de stockage. Par ENR, on entend au moins l’une quelconque des sources d’énergie parmi : le solaire photovoltaïque, l’éolien, l’hydrolien (chutes d’eau, marées) permettant de produire de l’électricité. Le système de gestion de la batterie (BMS) est configuré pour activer sélectivement : une décharge de la batterie sur le réseau électrique, pour un soutien en fréquence (FCR) de celui-ci ; ou une décharge de la batterie sur le dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique ; ou une charge de la batterie par le dispositif de charge de ladite batterie ou une charge par le réseau. L’invention permet de calculer et ainsi de réguler le vieillissement de la batterie, tout en optimisant les créneaux temporels pendant lesquels le BMS active les créneaux de FCR ou les consignes d’autoconsommation. Dans ce contexte, l’invention concerne selon un premier de ses objets, un procédé de pilotage d’un système de stockage collectif d’énergie électrique, ou batterie, la batterie étant reliée à : un réseau électrique permettant sélectivement une charge ou une décharge de ladite batterie ; un dispositif de charge de ladite batterie, distinct du réseau électrique, et par exemple par énergie renouvelable ; un dispositif de décharge de ladite batterie, ou dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique, distinct du réseau électrique, la batterie comprenant un système de gestion de la batterie (BMS), configuré pour activer sélectivement : une décharge de la batterie sur le réseau électrique, pour un soutien en fréquence (FCR) de celui-ci ; ou une décharge de la batterie sur le dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique ; ou une charge de la batterie par le dispositif de charge de ladite batterie ou une charge par le réseau. Il est essentiellement caractérisé en ce que : le système de gestion de la batterie (BMS) comprend un ensemble de paramètres de fonctionnement, le procédé comprend des étapes consistant à : Déterminer l’état de santé (SOH) de la batterie ; Comparer l’état de santé (SOH) déterminé à une valeur de référence, et Modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement en fonction du résultat de la comparaison. On peut prévoir que l’ensemble de paramètres de fonctionnement comprend au moins l’un des paramètres parmi : - une valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie - une valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie, l’étape de modification comprenant au moins l’une des étapes parmi : - l’augmentation de la valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie, et - la diminution de la valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie. On peut prévoir que : - l’étape d’augmentation de la valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie comprend l’ajout d’une valeur d’ajustement à la valeur (SOCmin) enregistrée dans une mémoire, la valeur d’ajustement étant fonction d’au moins l’un parmi : La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence ; - l’étape de diminution de la valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie comprend le retrait d’une valeur d’ajustement à la valeur (SOCmax) enregistrée dans une mémoire, la valeur d’ajustement étant fonction d’au moins l’un parmi : • La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et • la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. On peut prévoir une étape consistant à favoriser la décharge de la batterie sur le réseau électrique, pour un soutien en fréquence (FCR) de celui-ci. On peut prévoir une étape consistant à minimiser la valeur d’une fonction objective, la fonction objective (FO) comprenant une relation entre un ensemble prédéterminé de paramètres de fonctionnement et de variables, et correspondant à une optimisation prédéterminée de la charge ou de la décharge de la batterie ; telle que la fonction objective est déterminée par la relation suivante : Avec et avec : ; et α1 un coefficient prédéterminé dont la valeur peut être dynamique, et qui représente, en fonction de sa valeur, une allocation ou une autre, par exemple en faveur de l’autoconsommation afin de favoriser celle-ci ; où : T(s,i) est un paramètre relatif au tarif d’achat (soutirage) sur le réseau sur le créneau temporel i ; T_(r ,i) est un paramètre relatif au tarif de revente (injection) de surplus au réseau sur le créneau temporel i ; R_(FCR,i) est un paramètre relatif au revenu FCR sur le créneau temporel i pour 1 MW vendu ; P_( Batterie ) est un paramètre relatif à la puissance maximale vendue pour la FCR ; P_(conso,i) est un paramètre relatif à la consommation (puissance) sur le créneau temporel i ; P_(soutR,i) est une variable relative à la puissance soutirée du réseau sur le créneau temporel i ; P_(injct,i) est une variable relative à la puissance injectée sur le réseau sur le créneau temporel i ; FCR_i est une variable binaire relative à la sélection ou non du créneau temporel i pour de la FCR ; Le procédé comprenant une étape consistant à modifier la valeur du coefficient α1 en fonction d’au moins l’un parmi : La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. On peut prévoir une étape consistant à déterminer le vieillissement de la batterie, comprenant l’un parmi : - le vieillissement calendaire ; - le vieillissement cyclique ; - la somme du vieillissement cyclique et du vieillissement calendaire. On peut prévoir une étape consistant à limiter les échanges d’énergie électrique entre la batterie et le dispositif de charge de ladite batterie ou le dispositif d’autoconsommation lors d’un créneau d’autoconsommation activé par le système de gestion de la batterie (BMS). On peut prévoir que la quantité totale d’énergie échangée E exchange lors du créneau d’autoconsommation est supérieure à A*C batterie et inférieure à B*C batterie , avec : - C batterie la capacité de la batterie, - A et B sont soit deux constantes dont la valeur est prédéterminée, soit deux variables dont la valeur est fonction d’au moins l’un parmi : La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. Selon un autre de ses objets, l’invention concerne un système de gestion de la batterie (BMS), configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Selon un autre de ses objets, l’invention concerne une batterie électrique comprenant un système de gestion de la batterie (BMS) selon la revendication 9. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante donnée à titre d’exemple illustratif et non limitatif et faite en référence aux figures annexées. Les figures ne sont pas à l’échelle. Certains détails peuvent avoir été omis et d’autres amplifiés, pour en faciliter la compréhension. DESCRIPTIF DES DESSINS FIG. 1 illustre le principe de raccordements électriques d’une batterie au sens de la présente invention. DESCRIPTION DETAILLEE Selon l’invention, une batterie est reliée à : un réseau électrique permettant sélectivement une charge ou une décharge de ladite batterie ; un dispositif de charge de ladite batterie, distinct du réseau électrique, et par exemple par énergie renouvelable ; un dispositif de décharge de ladite batterie, ou dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique, distinct du réseau électrique. La batterie comprend un système de gestion de la batterie (BMS), configuré pour activer sélectivement : une décharge de la batterie sur le réseau électrique, pour un soutien en fréquence (FCR) de celui-ci ; ou une décharge de la batterie sur le dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique ; ou une charge de la batterie par le dispositif de charge de ladite batterie ou une charge par le réseau. L’invention permet d’optimiser quelles plages de temps prédéterminées il convient de sélectionner pour permettre un soutien en FCR par un producteur d’électricité produite en ENR. Typiquement en France les plages de temps prédéterminées sont de 4 heures consécutives et prédéterminées : 0h-4h ; 4h-8h ; 8h-12h ; 12h-16h ; 16h-20h et 20h-24h pour la réserve primaire FCR. Pour tous les autres marchés, ces plages de temps varient par exemple soit 1h soit 30 minutes. Les plages de temps prédéterminées sont soit enregistrées dans une mémoire, soit calculées comme décrit ultérieurement. Chaque producteur d’électricité doit déclarer la veille la ou les plages de temps prédéterminées sur lesquelles il se positionne pour soutenir la FCR. Il est donc essentiel de piloter la destination de l’électricité produite en ENR, donc stockée dans une batterie : soit en autoconsommation, soit en FCR/aFRR. Le système de gestion de la batterie (BMS pour Battery Management System ; ou EMS pour Energy Management System par anglicisme) permet d’optimiser les consignes de charge / décharge de la batterie afin d’améliorer le vieillissement de celle-ci. Le système de gestion de la batterie (BMS) comprend un ensemble de paramètres de fonctionnement, décrits ultérieurement. Selon l’invention on prévoit des étapes consistant à déterminer l’état de santé (SOH) de la batterie, qui est un indicateur du vieillissement de la batterie ; puis à comparer l’état de santé (SOH) déterminé à une valeur de référence, et modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement en fonction du résultat de la comparaison. Détermination de l’état de santé (SOH) de la batterie. L’état de santé de la batterie peut être déterminé par tout moyen connu, par exemple du document CA3154716. Bien d’autres algorithmes sont accessibles à l’homme du métier pour déterminer le SOH de la batterie. Une fois le SOH de la batterie déterminé, on peut comparer celui-ci à une valeur de référence. La valeur de référence est issue d’un modèle de vieillement de la batterie qui comprend l’évolution du SOH en fonction du temps, c’est-à-dire du vieillissement de la batterie. Le vieillissement de la batterie peut dépendre : - Du vieillissement calendaire ; - du vieillissement cyclique, c’est-à-dire du nombre de charges / décharges de la batterie ; ou - de la somme du vieillissement cyclique et du vieillissement calendaire. On peut alors modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement du système de gestion de la batterie en fonction du résultat de la comparaison. Par exemple, on peut prévoir qu’un paramètre est la valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie ou la valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie. En fonction du résultat de la comparaison, on peut alors prévoir l’augmentation de la valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie ou la diminution de la valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie. Selon le tableau 1 ci-après la valeur SOCmin peut par exemple passer 0.05 à 0.1 et la valeur SOCmax peut par exemple passer de 0.95 à 0.9. La modification de la valeur du paramètre peut être par une valeur d’ajustement, constante et prédéterminée, par exemple 0.05 selon l’exemple ci-dessus. On peut aussi prévoir que la valeur d’ajustement est fonction de la valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé. Dans ce cas, la valeur d’ajustement est variable et fonction de la valeur du SOH. Par exemple, plus le SOH est faible et plus la valeur d’ajustement est grande. De manière alternative ou combinatoire, on peut aussi prévoir que la valeur d’ajustement est fonction de la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. Dans ce cas, la valeur d’ajustement est variable et fonction de la valeur relative du SOH. Par exemple, plus l’écart entre le SOH et la valeur de référence est grand et plus la valeur d’ajustement est grande. Paramètres de fonctionnement du BMS. Le système d’échange d’énergie électrique entre le réseau, la batterie, le dispositif d’autoconsommation (donc de décharge de la batterie) et le dispositif d’autoproduction (ENR, donc de charge de la batterie) peut être modélisé selon un système d’équations mathématiques. Ce système d’équations doit être résolu, en l’espèce par un solveur. Par exemple, le solveur est le solveur GLPK pour GNU Linear Programming Kit. Il comprend un ensemble de grandeurs qui doivent répondre à un ensemble de contraintes prédéfinies, par exemple la contrainte selon laquelle le bilan des puissances est nul (voir ci-après). Les grandeurs du système d’équations sont un ensemble de variables et un ensemble de paramètres, qui sont certains des paramètres de fonctionnement du BMS. Les paramètres sont des valeurs considérées comme constantes sur une plage de temps donnée, en l’espèce de 30 minutes. Le tableau 1 ci-dessous donne un exemple de paramètres. Tableau 1 Paramètre Description du paramètre Production solaire en énergie (puissance) Consommation (puissance) Tarif d’achat (soutirage) sur le réseau sur le créneau i Revenu FCR sur le créneau pour 1 MW vendu Rendement du système de stockage, par exemple de valeur 0.95 Tarif de revente (injection) de surplus au réseau (CBatt) Capacité de la batterie (kWh) Puissance maximale vendue pour la FCR SOC minimum admissible pour la batterie, par exemple de valeur 0.05 SOC maximum admissible pour la batterie, par exemple de valeur 0.95 Energie maximum à stocker dans la Batterie en FCR, par exemple de valeur 0,7 * CBatt Energie minimum à laisser dans la batterie en FCR, par exemple de valeur 0,3 * CBatt Puissance maximale du compteur client La valeur de chaque paramètre est connue. De préférence, elle est constante sur chaque pas temporel. Elle peut être mesurée ou estimée, par exemple par un historique, notamment de l’année précédente, éventuellement couplée à des prévisions, notamment météorologiques. En plus des paramètres du tableau 1, on prévoit un ensemble de variables. Le tableau 2 ci-dessous donne un exemple de variables, ainsi que le domaine de chaque variable. Dans cet exemple il existe trois variables binaires et 5 variables normalisées. Tableau 2 Variable Description de la variable Domaine Puissance soutirée du réseau sur le créneau temporel i [0,1] Puissance chargée dans la batterie sur le créneau temporel i [0,1] Puissance déchargée de la batterie sur le créneau temporel i [0,1] Etat de charge de la batterie sur le créneau temporel i [0,1] Puissance injectée sur le réseau sur le créneau temporel i [0,1] Si le créneau est choisi pour de la FCR sur le créneau temporel i 0 ou 1 Si le créneau est choisi pour de la charge en Autoconsommation sur le créneau temporel i 0 ou 1 Si le créneau est choisi pour de la décharge en Autoconsommation sur le créneau temporel i 0 ou 1 Les relations entre les variables et les paramètres sont un ensemble de contraintes qui sont modélisées par un système d’équations dont un mode de réalisation est illustré dans le tableau 3 ci-dessous. Tableau 3 N° Descriptif Contrainte 1 Bilan des puissance 2 Uniquement de la charge 2bis Uniquement de la décharge 3 Limite de Charge en AC Si i multiple de 4 Si non 4 Limite de Décharge en AC Si i multiple de 4 Si non 5 Revente Energie des ENR (PV) uniquement 6 Evolution du SOC Si i = premier créneau de l’horizon : Si non : 7 Conso en priorité énergie des PV Si Si non 8 Vente de FCR sur 4h Si i+1 non-divisible par 4 9 Retour au Soc initial Pour la dernière demi-heure : 10 Choix de la stratégie Dans cet exemple non limitatif, les contraintes peuvent être décrites comme suit. Contrainte 1 : Bilan des puissances actives sur le réseau. Contraintes 2 et 2 bis : fixe la valeur de la variable binaire de la charge (décharge) en fonction de la valeur de la puissance de charge (décharge). Ces contraintes permettent de contraindre les puissances de consignes (charge et décharge) à être nulle si la variable binaire est nulle. Ces équations font appel à la méthode des pénalités ou « méthode du big M », connue par exemple du document accessible à l’adresse http://staff.univ-batna2.dz/sites/default/files/kalla-salim/files/chap4-bigm-distance-pl.pdf. La valeur M est une valeur supérieure aux ordres de grandeurs de la puissance de charge maximale (P ch ,i ), et en l’espèce fixée à M = 10^6, cela permet d’avoir une contrainte sur la valeur de AC_charge [0 ou 1] selon la valeur de P Ch ,i . Contrainte 3 : Cette contrainte limite la charge de la batterie. Si i (heure) est multiple de 4, alors on est sur le début d’un créneau de 4h, il faut vérifier si (1-SOC) qui correspond à la place disponible dans la batterie, est supérieur à 30%, pour faire de la FCR. Si FCR(i) est nulle il n’y a pas cette contrainte sur le SOC maximum de charge. Si non on applique la contrainte de change classique : le SOC ne doit pas dépasser 1. Contrainte 4 : Cette contrainte représente la limite en décharge, selon le même principe que la contrainte 3. Cette contrainte permet de limiter le SOC à zéro. Dans le cas du début de créneau de 4h on vérifie avec les exigences de la FCR en plus (SOC min de 30%), on ajoute également un SOCmin pour limiter les décharges profondes de la batterie en autoconsommation. Contrainte 5 : On peut injecter de l’énergie sur le réseau uniquement si la production est supérieure à la consommation. La quantité injectée sur le réseau doit être uniquement le surplus. Contrainte 6 : La variation du SOC est la somme des échanges d’énergie qui ont lieu sur la batterie. La puissance chargée est divisée par le rendement, on soutire plus d’énergie que ce qui est réellement stocké, perte du convertisseur à la charge. La puissance déchargée est multipliée par le rendement, ce sont les pertes du convertisseur à la décharge. Avec Nu le rendement du système de conversion, comprenant par exemple des onduleurs, convertisseurs DC/DC, etc. Contrainte 7 : permet l’utilisation de l’énergie des PV/ENR en priorité lorsque la production PV couvre la consommation, pas de décharge ni de soutirage sur ces pas de temps. Si la production ne couvre pas la consommation, on ne peut pas soutirer plus que ce qui est nécessaire à la consommation directe. Cela limite l’achat/revente sur le réseau entre les heures pleines et les heures creuses. Contrainte 8 : La variable binaire FCR de i doit être la même sur les créneaux de 4h. Contrainte 9 : Pour limiter la décharge, il est souhaitable de limiter la valeur su SOC sur le dernier créneau, sinon on peut observer une forte décharge. A cet effet, on peut borner les échanges d’énergie en l’espèce en ajoutant et en soustrayant au SOC initial une limite ε. Cette limite ε peut être égale à 0. En l’espèce c’est une valeur fixée à 0.02, qui permet de relaxer la contrainte 9. Contrainte 10 : Cette contrainte limite le nombre d’actions possibles sur un même créneau, la batterie peut soit être en charge pour de l’autoconsommation, soit en décharge pour de l’autoconsommation, soit en service pour la FCR. Pour chaque pas de temps i, en l’espèce de 30 minutes, le solveur résout l’ensemble des équations du système et détermine ainsi les valeurs de l’ensemble des variables qui répondent à l’ensemble des contraintes, en l’espèce P_(soutR,i) ; P_(Ch,i) ; P_(Dch,i) ; SOC_(,i) ; P_(injct,i) ; FCR_i ; AC_(charge,i) et AC_(decharge,i). On peut donc obtenir une pluralité de valeurs possibles par variable. Selon l’invention, le problème à résoudre est du type MILP (Mixed Interger Linear Programming). L’optimisation permet de déterminer les plages, ou créneaux, les plus propices à de l’autoconsommation. Cette optimisation permet de choisir les meilleurs créneaux, c’est-à-dire ceux qui optimisent l’équilibre entre la FCR et l’autoconsommation tout en favorisant l’autoproduction. Pour chaque pas de temps i, chaque variable n’a qu’une seule valeur possible. Ces valeurs sont enregistrées dans une mémoire. Ainsi, sur une plage de temps prédéterminée, on obtient un ensemble de valeurs de variables. En l’espèce, pour un pas de temps i de 30 minutes sur une plage de 4h, on obtient un ensemble de 8 valeurs par variable, ou 48 valeurs par variable sur une plage de 24h. Fonction objective Pour optimiser la gestion du système, il convient de sélectionner, pour chaque variable, une valeur unique parmi l’ensemble de valeurs calculées. Pour sélectionner une valeur unique par variable parmi l’ensemble de valeurs par variable, on prévoit de minimiser une fonction objective. La fonction objective correspond à l’optimisation souhaitée du système de stockage collectif d’énergie électrique. La fonction objective dépend donc de ce que l’on souhaite optimiser au sein du système. Typiquement, la fonction objective vise à trouver l’ensemble de variables qui permet de maximiser ou de minimiser une fonction définie comme une combinaison linéaire (problème de type MILP) des paramètres et des variables, par exemple de maximiser la puissance vendue pour la FCR, de maximiser la production solaire, etc. et typiquement, d’optimiser au moins l’un parmi : la puissance soutirée du réseau, la puissance chargée dans la batterie, la puissance déchargée de la batterie, l’état de charge de la batterie, et la puissance injectée sur le réseau. On peut définir la fonction objective comme une sorte de contrainte, mais qui est résolue par le solveur postérieurement à la résolution du système d’équations mathématiques. La fonction objective est une fonction mathématique comprenant une relation entre certains des paramètres et/ou certaines des variables décrits ci-avant. En l’espèce, dans un exemple non limitatif, la fonction objective FO est déterminée comme suit : Avec avec : ; et α 1 un coefficient prédéterminé dont la valeur peut être dynamique, et qui représente, en fonction de sa valeur, une allocation ou une autre, par exemple en faveur de l’autoconsommation afin de favoriser celle-ci. En l’espèce, la fonction objective est calculée sur N pas de temps prédéterminé de 30 minutes (N = 48). Toutes les données, variables, consignes et paramètres sont sur un pas de 30 minutes. L’optimisation détermine les créneaux optimaux, en l’espèce de 4h, sur un horizon de temps déterminé, en l’espèce de 48 h. C’est à dire que la fonction objective est calculée sur un horizon de temps de 48 h, et pas sur le pas de temps de 30 minutes car celui-ci est trop court pour une gestion fine de la charge / décharge de la batterie. On choisit une optimisation sur deux jours car il est difficile de faire du stockage d’énergie sur de grande périodes. En effet, la FCR contraint à un SOC de 50% car les variations de fréquence ne sont pas prévisibles. Le stockage d’énergie peut se faire principalement dans un même créneau d’autoconsommation. Grâce à la présente invention il est ainsi possible par exemple de piloter la gestion de l’énergie dans une batterie, pour qu’elle puisse servir à la fois de source d’énergie pour une autoconsommation et de source d’énergie pour un soutien à la fréquence réseau (FCR). Selon l’invention cette gestion d’énergie peut être hiérarchisée : si un créneau de 4h est déterminé pour exploiter la batterie en soutien à la FCR, alors ce créneau est bloqué et la batterie n’est exploitée qu’à cette fin. Si un créneau de 4h n’est pas déterminé pour exploiter la batterie en soutien à la FCR, alors la batterie peut être pilotée en charge ou en décharge locale (autoconsommation), en fonction de son état de charge, de la demande en énergie et de sa capacité de recharge via des sources ENR. Par exemple, la batterie peut être en soutien FCR sur un créneau de 08h à 12h, puis sur le créneau suivant : en charge sur une plage horaire de 12h à 14h, puis en décharge de 14h à 15h, puis en charge de 15h à 16h, puis sur le créneau suivant à nouveau en soutien FCR de 16h à 20h, etc. Selon l’invention, on peut prévoir que l’étape consistant à modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement du BMS comprend la modification de la valeur du coefficient α1 de la fonction objective. On peut prévoir que la valeur du coefficient α1 est déterminée en fonction de la valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé. On peut aussi prévoir que la valeur du coefficient α1 est déterminée en fonction de la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. Consignes de charge ou décharge hors FCR. Une fois les créneaux sélectionnés pour un soutien à la FCR, on peut prévoir une gestion de la batterie pour les autres créneaux, dits créneaux d’autoconsommation (AC), typiquement afin de maximiser l’autoproduction et l’autoconsommation d’énergie électrique. Il s’agit ici d’une deuxième boucle d’optimisation, en aval de l’optimisation précédente, et qui permet de calculer les consignes de charge et de décharge au plus proche du temps réel. En effet dans ce cas, il est possible de charger la batterie grâce au dispositif de charge (ENR) ou de décharger la batterie dans le dispositif de décharge, en fonction de la puissance disponible par le dispositif de charge (ENR) et de la puissance demandée par le dispositif de décharge. Dans ce cas, le système de gestion de la batterie émet sélectivement : soit une consigne de charge de la batterie par le dispositif de charge ; soit une consigne de décharge de la batterie dans le dispositif de décharge; soit une consigne d’inhibition, ce qui revient à n'émettre aucune consigne de charge ni décharge de la batterie. Avantageusement, on peut subdiviser les créneaux de 4h en un ensemble de sous-créneaux, chaque sous-créneau étant par exemple d’une amplitude horaire comprise entre 1h et 4h, et assigner à chaque sous-créneau une consigne respective. Ainsi, un sous-créneau peut être de même durée qu’un créneau (de FCR), soit 4h. Cependant, comme les conditions climatiques peuvent varier sur un tel créneau de 4h, il peut être astucieux de subdiviser les créneaux de 4h en un ensemble de sous-créneaux et ainsi optimiser la gestion de l’énergie produite par des panneaux photovoltaïques par exemple et consommée en autoconsommation. En ce sens, un sous-créneau est une période d’optimisation. En l’espèce, chaque sous-créneau est de 1h chacun, les consignes étant émises selon des valeurs déterminées selon un pas de 30 minutes qui précèdent le sous-créneau. A noter que comme deux créneaux de 4h successifs peuvent être des créneaux d’autoconsommation, on peut avoir une succession de sous-créneaux qui s’étale sur une amplitude horaire de 8h. Selon la présente invention, chaque consigne permet la charge ou de la décharge de la batterie en fonction : de la production électrique par dispositif de charge, de la consommation électrique par dispositif de décharge, et de l’état de charge (SOC) de la batterie, selon une optimisation décrite ci-après, et similaire à la fonction objective vue précédemment pour la sélection des créneaux en soutien à la FCR. En l'espèce, la production électrique est déterminée par estimation ou mesure, la consommation électrique est déterminée par estimation ou mesure et le SOC est mesuré. Typiquement, pour un sous créneau donné : si la production électrique déterminée est supérieure ou égale à la consommation électrique déterminée, alors le système de gestion de la batterie (BMS) peut émettre une consigne de décharge de la batterie dans le dispositif de décharge et/ou une consigne de charge de la batterie, par exemple une consigne de charge du surplus ; si la production électrique déterminée est inférieure à la consommation électrique déterminée, alors le système de gestion de la batterie (BMS) émet une consigne qui dépend de la valeur du SOC de la batterie : si la valeur du SOC de la batterie est supérieure à une valeur seuil prédéterminée, alors le système de gestion de la batterie (BMS) peut émettre une consigne de décharge de la batterie ; si la valeur du SOC de la batterie est inférieure à ladite valeur seuil prédéterminée, alors le système de gestion de la batterie (BMS) peut émettre une consigne d’inhibition. Comme les sous-créneaux présente une amplitude horaire faible (1h), on estime que les valeurs sont constantes et fiables dans chaque sous-créneau. De manière similaire à la détermination des plages de temps pour permettre un soutien en FCR, il s’agit ici de déterminer une consigne pour chaque sous-créneau, grâce à une deuxième fonction objective. En l’espèce, il s’agit de maximiser la deuxième fonction objective de la manière suivante : Avec (kWh) ; = Energie consomm é e totale sur la p é riode d ’ optimisation (kWh) ; = Energie produite totale sur la p é riode d ’ optimisation (kWh) par le dispositif de charge ; = Energie inject é e sur le r é seau (revendue) totale sur la p é riode d ’ optimisation (kWh) ; et avec N le nombre de pas de temps du créneau d’autoconsommation donné et l'indice x représentant le type d' énergie : sout, conso, PV ou injct respectivement pour soutirée, consommée, photovoltaïque et injectée. Par exemple le pas de temps est de 30 minutes. On peut prévoir de simuler l’intégralité du fonctionnement de la batterie, et calculer les échanges d’énergie demandé par la FCR et l’aFRR en se basant sur des historiques de signaux de fréquence (FCR) ou du signal N donné par RTE (aFRR). Avantageusement, les variables sont les mêmes que celle du tableau 2 ci-avant. En revanche, on prévoit les paramètres du tableau 4 suivant : Tableau 4 Paramètre Description du paramètre Production solaire en énergie Consommation Tarif d’achat (soutirage) sur le réseau sur le créneau i Revenu FCR sur le créneau pour 1 MW vendu Rendement du système de stockage Capacité des batteries en kWh Puissance max vendue pour la FCR SOC minimum admissible pour la batterie SOC maximum admissible pour la batterie Borne de Soc supérieure pour la contrainte 9 Borne de Soc inférieur pour la contrainte 9 Puissance max du compteur électrique Et on prévoit les contraintes du tableau 5 suivant : Tableau 5 N° Descriptif Contrainte 1 Bilan des puissance 2 Uniquement de la charge 2bis Uniquement de la décharge 3 Limite de Charge en 4 Limite de Décharge en AC 5 Revente Energie des PV uniquement 6 Evolution du SOC Si i = premier créneau de l’horizon : Si non : 7 Conso en priorité énergie des PV Si Si non 8 Choix de la stratégie 9 Limite d’échange d’énergie Si Si Si non Dans cet exemple non limitatif, les contraintes peuvent être décrites comme suit. Contrainte 1 : Bilan des puissance active sur le réseau. Contraintes 2 et 2 bis : fixe la valeur de la variable binaire de la charge (décharge) en fonction de la valeur de la puissance de charge (décharge), permet de contraindre les puissances de consignes (charge et décharge) à être nulle si la variable binaire est nulle. Contrainte 3 : Cette contrainte limite la charge de la batterie. Si i (heure) est multiple de 4 on est sur le début d’un créneau de 4h, il faut vérifier si (1-SOC) qui correspond à la place disponible dans la batterie, est supérieur à 30%, pour faire de la FCR. Si FCR(i) est nulle il n’y a pas cette contrainte sur le SOC maximum de charge. Si non on applique la contrainte de change classique : le SOC ne doit pas dépasser 1. Contrainte 4 : Elle représente la limite en décharge, même principe que la contrainte 3. Cette contrainte permet de limiter le soc à zéro. Dans le cas du début de créneau de 4h on vérifie avec les exigences de la FCR en plus (SOC min de 30%), on ajoute également un SOCmin pour limiter les déchange profonde de la batterie en autoconsommation. Contrainte 5 : On peut injecter sur le réseau uniquement si la production est supérieure à la consommation. La quantité injectée sur le réseau doit être uniquement le surplus. Contrainte 6 : La variation du SOC est la somme des échanges qui ont lieu sur la batterie. La puissance chargée est divisée par le rendement, on soutire plus d’énergie que ce qui est réellement stocké, perte du convertisseur à la charge. La puissance déchargée est multipliée par le rendement, c’est les pertes du convertisseur à la décharge. Contrainte 7 : Utilisation de l’énergie ENR (PV pour photovoltaïque) en priorité lorsque la production PV couvre la consommation, pas de décharge ni de soutirage sur ces pas de temps. Si la production ne couvre pas la consommation, on ne peut pas soutirer plus que ce qui est nécessaire à la consommation directe. Cela limite l’achat/revente sur le réseau entre les heures pleines et les heures creuses. Contrainte 8 : Il faut limiter la valeur su SOC sur le dernier créneau si non on voit une forte décharge pour maximiser les gains. En réalité il n’y a pas de fin de série de données, donc cette contrainte est nécessaire uniquement pour les simulations. On peut ajouter une limite de rampe de puissance pour limiter les effets de fin de simulation. Contrainte 9 : Dans cette contrainte on limite la quantité totale d’énergie échangée E exchange lors du créneau d’autoconsommation. La quantité totale d’énergie échangée au cours d’un créneau d’autoconsommation est la somme de l’énergie chargée et de l’énergie déchargé ou bien P*dt. Selon l’état du SOC au début du créneau d’autoconsommation on définit des bornes supérieure et inférieure différentes. Par exemple si la batterie a un SOC inférieur au SOC défini comme borne inférieure, l’échange d’énergie total au cours du créneau doit être positif mais ne doit pas dépasser 20% de la capacitée de stockage de la batterie. Plus généralement la contrainte 9 peut être écrite comme suit : Si Avec A1 et B1 des constantes. Si Sinon La contrainte 9 comprend également des paramètres de fonctionnement du BMS, notamment les grandeurs : SoC borne supérieur ; SoC borne inférieur , A1, A2, A3, et B1, B2, B3. L’étape consistant à modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement peut par exemple comprendre la modification de l’une au moins quelconque des grandeurs ci-dessus. De préférence, on prévoit de charger la batterie depuis le réseau uniquement sur un créneau d’autoconsommation, mais la batterie peut se charger et se décharger sur le réseau lorsqu’elle est en service FCR. Procédé de pilotage d’un système de stockage collectif d’énergie électrique, ou batterie, la batterie étant reliée à : - un réseau électrique permettant sélectivement une charge ou une décharge de ladite batterie ; - un dispositif de charge de ladite batterie, distinct du réseau électrique, et par exemple par énergie renouvelable ; - un dispositif de décharge de ladite batterie, ou dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique, distinct du réseau électrique, la batterie comprenant un système de gestion de la batterie (BMS), configuré pour activer sélectivement : - une décharge de la batterie sur le réseau électrique, pour un soutien en fréquence (FCR) de celui-ci ; ou - une décharge de la batterie sur le dispositif d’autoconsommation d’énergie électrique ; ou - une charge de la batterie par le dispositif de charge de ladite batterie ou une charge par le réseau, caractérisé en ce que le système de gestion de la batterie (BMS) comprend un ensemble de paramètres de fonctionnement, le procédé comprend des étapes consistant à : - Déterminer l’état de santé (SOH) de la batterie ; - Comparer l’état de santé (SOH) déterminé à une valeur de référence, et - Modifier la valeur d’au moins un paramètre de fonctionnement en fonction du résultat de la comparaison. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’ensemble de paramètres de fonctionnement comprend au moins l’un des paramètres parmi : - une valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie - une valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie, l’étape de modification comprenant au moins l’une des étapes parmi : - l’augmentation de la valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie, et - la diminution de la valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie. Procédé selon la revendication 2, dans lequel : - l’étape d’augmentation de la valeur (SOCmin) d’état de charge minimal de la batterie comprend l’ajout d’une valeur d’ajustement à la valeur (SOCmin) enregistrée dans une mémoire, la valeur d’ajustement étant fonction d’au moins l’un parmi : La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence ; - l’étape de diminution de la valeur (SOCmax) d’état de charge maximal de la batterie comprend le retrait d’une valeur d’ajustement à la valeur (SOCmax) enregistrée dans une mémoire, la valeur d’ajustement étant fonction d’au moins l’un parmi : • La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et • la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape consistant à minimiser la valeur d’une fonction objective, la fonction objective (FO) comprenant une relation entre un ensemble prédéterminé de paramètres de fonctionnement et de variables, et correspondant à une optimisation prédéterminée de la charge ou de la décharge de la batterie ; telle que la fonction objective est déterminée par la relation suivante : Avec et avec : ; et - α 1 un coefficient prédéterminé dont la valeur peut être dynamique, et qui représente, en fonction de sa valeur, une allocation ou une autre, par exemple en faveur de l’autoconsommation afin de favoriser celle-ci ; où : T(s,i) est un paramètre relatif au tarif d’achat (soutirage) sur le réseau sur le créneau temporel i ; T_(r ,i) est un paramètre relatif au tarif de revente (injection) de surplus au réseau sur le créneau temporel i ; R_(FCR,i) est un paramètre relatif au revenu FCR sur le créneau temporel i pour 1 MW vendu ; P_( Batterie ) est un paramètre relatif à la puissance maximale vendue pour la FCR ; P_(conso,i) est un paramètre relatif à la consommation (puissance) sur le créneau temporel i ; P_(soutR,i) est une variable relative à la puissance soutirée du réseau sur le créneau temporel i ; P_(injct,i) est une variable relative à la puissance injectée sur le réseau sur le créneau temporel i ; FCR_i est une variable binaire relative à la sélection ou non du créneau temporel i pour de la FCR ; Le procédé comprenant une étape consistant à modifier la valeur du coefficient α 1 en fonction d’au moins l’un parmi : La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape consistant à déterminer le vieillissement de la batterie, comprenant l’un parmi : - le vieillissement calendaire ; - le vieillissement cyclique ; - la somme du vieillissement cyclique et du vieillissement calendaire. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la quantité totale d’énergie échangée E exchange lors du créneau d’autoconsommation est supérieure à A*C batterie et inférieure à B*C batterie , avec : - C batterie la capacité de la batterie, - A et B sont soit deux constantes dont la valeur est prédéterminée, soit deux variables dont la valeur est fonction d’au moins l’un parmi : La valeur de l’état de santé (SOH) de la batterie déterminé, et la valeur de l’écart entre l’état de santé (SOH) déterminé et la valeur de référence. Système de gestion de la batterie (BMS), configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. Batterie électrique comprenant un système de gestion de la batterie (BMS) selon la revendication 7.