FR 3072514 A1 20190419 FR 1759585 A 20171012 - 1 - Système de contrôle et de pilotage d'équipements énergétiques distribués Domaine de l'invention La présente invention concerne le domaine des 5 réseaux énergétiques intelligents (« smartgrid » en anglais), dans le cadre de l'habitat résidentiel, de bâtiments tertiaires ou d'organisations (villes, entreprises commerciales ou industrielles), de grandes infrastructures (réseaux de transport ou de distribution d'électricité ou de gaz naturel), basés sur 10 une production décentralisée issue de sources de production conventionnelles couplées ou non à une ou plusieurs énergies renouvelables et/ou des capacités de stockage et en particulier la gestion de l'énergie dans les réseaux d'énergie, notamment les réseaux électriques et les réseaux de gaz naturel. 15 Un réseau énergétique intelligent (« smartgrid » en anglais) est généralement constitué : - d'un point de livraison, faisant le lien avec un réseau principal (de distribution ou transport) et un réseau secondaire de distribution ou transport. Des équipements de 20 transformation (tels que conversion de tension, détente de gaz naturel, ...) d'énergie peuvent éventuellement y être installés. Ce point de livraison peut, dans le cas extrême d'un réseau intelligent fermé, ne pas exister. Différents fournisseurs d'énergie peuvent intervenir sur ce réseau ; 25 - d'un ou plusieurs générateurs constitués par des installations de production d'énergie de sources renouvelables intermittentes (le plus souvent dépendantes du vent ou du soleil) ou variables (biomasse, géothermie...) mais également d'installations de production conventionnelles (centrales 30 thermiques, turbines, co-génération ou tri-génération, groupes électrogènes, micro-génération, ...), éventuellement regroupées en usine de production virtuelle (« virtual power plant » en anglais) ; - de dispositifs de stockage ou de conversion d'énergie (piles à combustible, batteries, super condensateurs, volants d'inertie, stockage d'air comprimé, stockage thermique, pompage hydraulique ...) permettant l'injection ou le soutirage de l'énergie utile à l'équilibrage des réseaux (principal et secondaire) ; - de charges fixes : les équipements de chacun des sites (bâtiment d'habitation, bâtiment tertiaire, site industriel, plusieurs bâtiments regroupés en flot...), ayant chacun un ou plusieurs usages énergétiques (chauffage, climatisation, ventilation, éclairage, prises électriques, eau chaude sanitaire, procédé industriel, ...) et une performance énergétique dépendante de différents critères (type et vétusté des équipements, usage par les occupants, maintenance, ...) ; - de charges mobiles : ces charges sont liées au transport des personnes ou des biens, par des véhicules, notamment électriques ou hybrides ; - d'un opérateur permettant le lien administratif (la contractualisation et la facturation des sites, gestion des fournisseurs d'énergie) et technique (raccordement, demandes de délestage, ...) avec les gestionnaires du réseau énergétique principal ainsi que la coordination et l'équilibrage du réseau secondaire. L'opérateur peut être constitué de personnes physiques et/ou de personnes morales et/ou de systèmes d'information. Les réseaux intelligents sont déployés dans différents contextes : - les organisations commerciales, tertiaires ou industrielles : ces entreprises, administrations ou industriels, de statut public ou privé, ont des besoins en énergie qui dépendent de leurs activités et comportent une multiplicité de points de consommation et/ou de production. Il s'agit d'y assurer le meilleur équilibre entre les coûts, la sureté de fonctionnement et l'intégration de sources 5 d'énergie multiples. Certains de ces acteurs peuvent en outre participer à des programmes d'ajustement électrique (« demand-response » en anglais) ou d'équilibrage (« balancing » en anglais) proposés par le gestionnaire de réseau ; 10 - l'habitat résidentiel et les éco-quartiers : sous la responsabilité de la municipalité, un éco-quartier vise à développer un habitat résidentiel durable et peut mettre en place des micro-réseaux ou nano-réseaux (« microgrid » et « nanogrid » en anglais). Des règles spécifiques dans le 15 traitement des données personnelles (profils de consommation et d'usages) peuvent s'appliquer ; - les campus universitaires : l'enjeu est le plus souvent de disposer de terrains d'expérimentation pour des recherches académiques et des programmes de formation ou de 20 sensibilisation à destination des étudiants et des personnels ; - les zones isolées car faiblement ou non raccordées aux réseaux électriques (notamment les zones insulaires) ou temporairement coupées du réseau du fait d'un délestage ou 25 d'un incident (intempéries, tremblement de terre, attentat ...) : l'enjeu est de permettre le déploiement d'installations complémentaires au réseau principal, qu'elles soient pérennes ou de secours ; - les « base vie » (camp militaire, station d'exploration,...) 30 ou infrastructures critiques (hôpital, services de secours, centres et réseaux de données, équipements aéroportuaires, réseaux de transport, industries d'intérêt national ...) : avec ses propres moyens de production et de stockage et ses propres infrastructures de distribution, le réseau intelligent garantit une autonomie énergétique fournissant de l'électricité pendant les périodes de coupures de courant sur le réseau, atout essentiel pour ces infrastructures critiques qui ne peuvent pas laisser des pannes d'énergie les empêcher de s'acquitter de leurs missions. 5 L'invention concerne plus particulièrement le pilotage des flux énergétiques distribués sur le réseau intelligent et la commande des charges, stockages et productions associés. Pour optimiser le fonctionnement du réseau 10 intelligent, l'opérateur doit disposer des moyens de surveillance sur une partie significative des points de production et de consommation situés entre le point de livraison et les équipements du consommateur final. Un compteur d'énergie principal ou une centrale de 15 mesure permet l'acquisition et le traitement des principaux paramètres énergétiques au niveau du point d'entrée dans le réseau intelligent, notamment dans le cas de l'électricité de la puissance active, la puissance réactive, la fréquence, la tension, le facteur de puissance (cos phi), et dans certains cas 20 d'autres paramètres liés à la qualité du courant (les harmoniques et le « phase lock loop », ...) ou au contrôle des équipements (convertisseurs DC/AC, AC/DC, ...), ou dans le cas du gaz les volumes injectés et soutirés, ainsi que d'autres paramètres relatifs à la qualité du gaz (pouvoir calorifique, 25 composition chimique...). En outre des informations relatives au contexte administratif (facturation, paramétrage, ...) ou au traitement des données mesurées (période d'échantillonnage, facteurs de conversion, température de référence pour le gaz, ...) doivent être prises en compte. 30 Au niveau du réseau intelligent, des compteurs permettent a minima de mesurer les productions locales et les consommations à l'entrée de chacun des sites. Optionnellement, des mesures à l'intérieur des sites peuvent être réalisées, avec du comptage effectué pour des raisons de facturation (compteur tarifaire) ou d'optimisation de la performance énergétique (sous-comptage par usage énergétique), ou des mesures directes ou indirectes des facteurs influençant le confort des occupants (par exemple la température intérieure, l'humidité relative, la 5 luminosité, _) ou le fonctionnement des équipements (par exemple le nombre de personnes présentes, le nombre de pièces produites par l'usine,_). Des données simulées (par exemple des simulations thermodynamiques des bâtiments, des simulations de réseau électrique de type « optimal power flow », etc.) ou des 10 données extérieures peuvent aussi fournir des informations utiles, notamment des données statistiques (degrés jours, historiques des conditions climatiques, prix côtés sur les marchés de l'énergie, statistiques sur le fonctionnement du réseau principal _) ou météorologiques (température extérieure, 15 humidité, pression, radiation solaire, direction et force du vent et des nuages, _) issues de fournisseurs de données externes (par exemple, agences publiques, société de services, amateurs disposant de stations météorologiques, capteurs déployés sur le site _). 20 L'opérateur assure la collecte et le traitement de ces données et effectue les calculs mathématiques nécessaires à la prédiction et à l'optimisation des flux énergétiques sur le réseau intelligent, en prenant en compte les différentes contraintes physiques et administratives de fonctionnement. 25 L'objectif est de fournir des informations de pilotage et de contrôle aux automates associés à tout ou partie des équipements, éventuellement complétés par des systèmes d'alarme ou une surveillance humaine pour les équipements critiques. Ces automates permettent ainsi de contrôler un volume de production 30 d'énergie (par exemple le débit de gaz en entrée d'une turbine), les cycles de charge et décharge d'un stockage ou le fonctionnement des équipements (par exemple la gestion des volets électriques, l'usage d'un thermostat pour contrôler la température intérieure, _). 35 Etat de la technique On connaît dans l'état de la technique le brevet américain US8019697 concernant un système de distribution d'énergie comportant un serveur et une ou plusieurs bases de 5 données. Le système communique avec un réseau d'énergie afin de recevoir des données du distributeur d'énergie, et avec au moins un collecteur d'information afin de recevoir des données telles que des données d'utilisation d'énergie individualisée, des préférences des clients et des caractéristiques des clients ou 10 des emplacements, et la ou les bases de données pour recevoir des données en vue d'une optimisation. Le système calcule un coût de service ou un coût évité à l'aide des données d'utilisation d'énergie individualisée et/ou d'un coût de génération de système dans le 15 bus le plus proche. Le système peut également prévoir une demande individualisée par usage final, une demande individualisée par emplacement, des prix de l'énergie ou des coûts de l'énergie. Le système peut optimiser la distribution d'énergie, l'utilisation de l'énergie, le coût du service ou le 20 coût évité en utilisant la demande individualisée prévue par usage final, la demande individualisée prévue par emplacement, les prix prévus de l'énergie et les coûts prévus de l'énergie. On connaît aussi le brevet américain US8078330 décrivant un système de gestion automatique de l'énergie dans un 25 système complexe à bâtiments multiples. La surveillance et la reconnaissance informatisées d'événements d'énergie indésirables (tels que l'approche d'un nouveau pic d'énergie) déterminent la gestion de l'énergie. Cette solution de l'art antérieur prévoit l'interrogation automatique immédiate de consommateurs d'énergie 30 dans un système de bâtiments en vue d'établir les possibilités de réduction de consommation d'énergie. Les consommateurs d'énergie peuvent répondre à cette interrogation immédiate automatique au moyen d'une technologie d'intelligence artificielle et/ou de réseau neuronal fournie aux consommateurs - 7 - d'énergie ou programmée auprès de ceux-ci, les consommateurs d'énergie interrogés pouvant répondre en temps réel. Les réponses informatisées en temps réel comprenant les possibilités de réduction de consommation d'énergie peuvent être reçues 5 automatiquement par une installation de traitement de données, et traitées en temps réel. Avantageusement, les réponses en provenance des consommateurs d'énergie interrogés comprenant les possibilités de réduction de consommation d'énergie peuvent être automatiquement traitées dans un programme de réduction de 10 consommation par roulement pouvant être mis en oeuvre au moyen d'un système de commande informatisé. Cela permet de minimiser l'impact sur les habitants et de réduire avantageusement la consommation et le coût de l'énergie de manière intelligente et en temps réel. 15 On connaît aussi le brevet européen EP3028358 décrivant un procédé de commande de fonctionnement d'un micro-réseau qui comprend une pluralité de ressources d'énergie distribuées comportant des générateurs électriques distribués réglables et des dispositifs de stockage d'énergie électrique, 20 le procédé comprenant : - la mise à jour périodique d'un programme de ressources d'énergie distribuées pour le micro-réseau qui comprend un état de marche/arrêt des générateurs électriques distribués réglables et un état et un débit de 25 chargement/déchargement des dispositifs de stockage d'énergie électrique et qui répond à un premier objectif de commande pour une fenêtre temporelle définie sur la base au moins en partie d'une prédiction de génération d'énergie renouvelable et de charge pour le micro-réseau; 30 - la détermination périodique de points de consigne de puissance pour la pluralité de ressources d'énergie distribuées qui répondent à un second objectif de commande pour un intervalle de temps présent dans la fenêtre temporelle définie, le second objectif de commande étant une fonction d'au moins le programme de ressources d'énergie distribuées pour le micro-réseau. Les points de consigne de puissance pour la pluralité de ressources d'énergie distribuées sont déterminés 5 pour au moins deux intervalles de temps successifs dans la fenêtre temporelle définie avant que le programme de ressources d'énergie distribuées ne soit à nouveau mis à jour et que la fenêtre temporelle définie ne soit déplacée. Inconvénients de l'art antérieur 10 Les solutions de l'art antérieur présentent plusieurs inconvénients. En premier lieu, la planification repose uniquement sur un traitement centralisé. Les traitements d'optimisation sont effectués par le réseau principal et/ou l'opérateur en 15 prenant en compte généralement les informations relatives à un site tels que définis dans un contrat ou par un système réglementaire(en particulier les règles administratives et techniques associées aux mécanismes d'ajustement ou aux régimes d'équilibrage, définies par le gestionnaire du réseau principal) 20 et non pas au fonctionnement réel des équipements de chacun des sites. Les équipements dépendant de cette optimisation centralisée ne peuvent pas opérer de manière autonome. Les règles utilisées pour la définition de la planification optimale sont appliquées de manière globale pour l'ensemble du réseau 25 secondaire et ne permettent pas de traiter également les préférences et contraintes locales dans la recherche d'une solution optimale. Cela limite aussi la diffusion des réseaux intelligents à des sites disposant des ressources et compétences pour mettre en place leur propre optimisation énergétique en 30 fonction des caractéristiques spécifiques de leurs équipements, de l'activité du site et des règles s'appliquant à l'ensemble du réseau intelligent. En deuxième lieu, les solutions actuelles posent des problèmes de montée en charge. Le traitement global de l'optimisation nécessite que chaque site transmette l'intégralité des informations à l'opérateur, ce qui engendre 5 des problématiques de sécurité (en particulier de confidentialité), de performance (en raison de la volumétrie des données à transmettre par les sites et à traiter par le seul opérateur) et de garantie de fonctionnement (l'opérateur étant chargé de l'ensemble des tâches de planification et de 10 contrôle). En troisième lieu, le pilotage n'est pas adapté aux capacités réelles de commande des équipements. Le traitement global ne permet pas de personnaliser les paramètres de fonctionnement et de priorité de commande des équipements. La 15 typologie du réseau est en outre figée et ne peut pas évoluer indépendamment de l'opérateur, ce qui n'est pas réaliste pour des réseaux énergétiques décentralisés, lorsqu'une multitude d'acteurs peuvent installer des ressources d'énergie locales pour leur autoconsommation par exemple, ou plus généralement en 20 cas de remplacement ou d'investissement dans les équipements au cours du temps. Solution apportée par l'invention Afin de remédier à ces inconvénients, l'invention concerne selon son acception la plus générale un système pour le 25 contrôle d'une pluralité d'équipements énergétiques EI répartis en une pluralité de noeuds N. de consommation, de stockage et/ou de production d'énergie, lesdits noeuds constituant un réseau local rattaché par l'intermédiaire d'un opérateur 0 à au moins un réseau énergétique principal, caractérisé en ce que : 30 - une partie au moins des équipements EI comportant : o un moyen de pilotage du fonctionnement en fonction d'un signal de commande prévisionnel ou d'urgence transmis par lesdits noeuds N. - 10 - o un moyen de mesure d'au moins un paramètre énergétique o optionnellement des moyens de mesure complémentaires d'au moins un facteur d'influence sur lesdits 5 paramètres énergétiques avec au moins un capteur fournissant des informations locales o des moyens de sauvegarde et de traitement des données locales o un moyen de transmission de leur état de 10 fonctionnement et de leurs données locales aux noeuds N3 et optionnellement à l'opérateur 0, si possible en temps réel - chacun desdits noeuds N. comportant : o des moyens d'acquisition de données comprenant 15 - des moyens de communication avec ledit opérateur 0 - des moyens de communication avec un sous-ensemble au moins des équipements Ek - des moyens de communication avec les autres noeuds 20 Nm (m étant différent de j) - optionnellement des moyens de communication avec au moins une source d'information extérieure (données météorologiques, modèles thermiques du bâtiment, prix des énergies, données 25 administratives tels que les coûts de transport ou les taxes applicables - des moyens de sauvegarde et de traitement des données - des moyens de communication avec au moins une 30 interface-utilisateur (saisie de paramètres, de conditions de démarrage, gestion des droits d'accès...) - des moyens de traitement numérique pour optimiser localement une donnée 1,3,k en fonction des données 35 fournies par le sous-ensemble des équipements Ek d'une part, des données locales du noeud N3, des 5 données relatives à des contraintes transmises par l'opérateur 0 et optionnellement par le réseau énergétique principal - ledit opérateur 0 comportant o des moyens de traitement numérique pour calculer une donnée d'optimisation globale G, constitué par une matrice d'états déterminant la planification de fonctionnement pendant une période prédéterminée T, échantillonnés au pas de temps AT, en fonction des 10 données d'optimisation locales 1,3,1, transmises par lesdits noeuds N. et des contraintes de l'opérateur 0 o o des moyens de transmission à chacun desdits noeuds N. le résultat du traitement G, des moyens de traitement numérique pour évaluer le 15 respect du programme planifié, sur base des données binaires et/ou statistiques transmises par les noeuds N. 0 optionnellement des moyens de transmission d'un signal de re-planification pendant la période T à chacun 20 desdits noeuds N. par le mécanisme d'optimisation conjointe entre les noeuds locaux et l'opérateur 0 pour mettre à jour le résultat G, ainsi que les signaux de commande qui en dépendent o des moyens de traitement numérique pour calculer une 25 donnée de commande d'urgence U3,t ayant priorité sur le planification prévisionnelle issue de l'optimisation globale G' en fonction des données transmises pendant la période T par tout ou partie des noeuds N. , du réseau principal ou de données externes 30 o des moyens de transmission à chacun desdits noeuds N. le résultat du traitement d'urgence 1.1 à n'importe quel moment pendant la période T, les noeuds étant chargés de répercuter la commande sur les équipements Ekdont ils ont la charge 35 o optionnellement des moyens de transmission d'un signal d'alarme A3,, sous un format lisible par des opérateurs - 12 - humains ayant la responsabilité de surveillance du noeud 113, notamment pour gérer des problématiques de sureté de fonctionnement. o dans une variante, l'opérateur dispose aussi de moyens 5 de communication directs avec les équipements EI pour gérer les ajustements d'urgence Uk,, ou d'alarme Ak,, voire des données d'écart exact de chaque équipement pour le pilotage. - chacun desdits noeuds N. disposant des moyens de calcul 10 permettant de transformer le résultat prévisionnel G, ou le résultat d'urgence 1.1 en une consigne de pilotage local Ck,, pour chaque équipement Ek, enregistré dans la mémoire local du noeud N. et transmis à chaque équipement Ek - chacun desdits équipements EI étant piloté pendant ladite 15 période en fonction dudit résultat C enregistré dans une mémoire locale de chacun desdits équipements El. Avantageusement, le système présente les caractéristiques additionnelles suivantes : - chacun desdits noeuds N. comporte une mémoire pour 20 l'enregistrement régulier de la totalité desdits résultats G, et U pour l'ensemble des périodes T - lesdits moyens de calcul desdits noeuds N. déterminant pour chaque équipement Ek les différences Dk,, entre les paramètres énergétiques Pk,t fournis par lesdits équipements 25 Ek par rapport à la dite consigne Ck,t sous la forme d'une réponse binaire Bk,, transmise à l'opérateur 0 indiquant le respect de la consigne - lesdits moyens de calcul desdits noeuds N. permettant d'établir des statistiques S sur les résultats Dk,, 30 transmises à la totalité des autres noeuds, à l'opérateur 0 et optionnellement au réseau principal, de manière à permettre l'observabilité des critères d'équilibrage sur chacun des noeuds, sans transmission des informations locales Pk,, des équipements Ekà l'extérieur du noeud N. - 13 - - chacun desdits noeuds N. disposant des moyens de calcul permettant de détecter des incohérences sur les statistiques fournies par les autres noeuds et des moyens d'alerte auprès de l'opérateur 0 pouvant aboutir à 5 l'exclusion temporaire ou permanente de certains noeuds (ainsi que tout ou partie des équipements sous leur responsabilité) du mécanisme d'optimisation et de pilotage du réseau intelligent. De préférence, lesdits noeuds N. comportent des 10 moyens pour comparer de manière homogène : - la somme algébrique des consommations, des volumes stockés et des productions locales mesurées ,,,t et - la somme algébrique des consommations, des volumes stockés 15 et des productions locales de consigne exprimées ou converties dans une même unité physique et pour déterminer les variations 1:),,,t entre l'énergie réelle et l'énergie planifiée. Selon une variante, ledit opérateur 0 comporte en 20 outre des moyens pour échanger des informations avec un équipement de contrôle du réseau principal. Par exemple, l'opérateur 0 peut isoler le réseau intelligent du réseau principal et opérer indépendamment, dans le cas d'un accident ou d'une coupure sur le réseau principal. 25 Description détaillée d'un exemple non limitatif de l'invention La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée d'un exemple non limitatif de l'invention qui suit, se référant aux dessins annexés où la figure 1 représente une vue schématique d'un réseau intelligent 30 selon l'invention. - 14 - Description générale du réseau énergétique intelligent Le réseau énergétique intelligent illustré de manière schématique en figure 1 est constitué par des équipements de production, de stockage et de consommation 5 locaux, répartis sur différents sites. Ce réseau énergétique intelligent peut être relié à un réseau d'électricité et/ou à un réseau de gaz (1) via un poste de livraison (2) pouvant être relié à d'un gestionnaire tiers. Les sites comportent par exemple : 10 - des bâtiments d'habitation (3) - des bâtiments de bureau (4) - des usines (5) - des zones techniques d'approvisionnement, de transformation, de production ou de stockage 15 d'énergie. Chaque site est constitué d'équipements liés à son activité, par exemple une installation de climatisation (13, 17), une installation de chauffage électrique (16), des machines à laver (14, 15), un circuit d'eau chaude sanitaire au sein du 20 bâtiment (9) ou une machine électrique de puissance (18). Chaque site consomme ainsi de l'énergie pour son fonctionnement, et peut aussi disposer d'équipements de production et/ou de stockage locaux. Les équipements locaux de production comportent par 25 exemple : - des panneaux photovoltaïques (3, 4) - des éoliennes (5, 6) - des générateurs ou co-générateurs (18) Les équipements locaux de stockage comportent par 30 exemple des batteries (7, 8) installées dans les bâtiments ou mises à disposition par des véhicules électriques (30, 31). - 15 - Ces différents équipements disposent de matériels de comptage, permettant d'acquérir les paramètres énergétiques P, sur le réseau intelligent. Les flux énergétiques de chaque site peuvent notamment être représentés graphiquement sous forme d'un 5 synoptique de mesure et numériquement sous forme d'un graphe des flux énergétiques ou sous forme de formules de comptage f comptage Par exemple, on mesure sur un site, par exemple toutes les minutes : (i) le besoin total d'approvisionnement Eappro, 10 grâce à un compteur tarifaire, exprimé par exemple en kWh (ii) l'énergie consommée Eoolla par chaque zone Z du site et/ou par chaque usage énergétique U grâce à des sous-compteurs, qu'il est 15 possible de représenter comme un graphe orienté a. Dans le cas particulier ou l'ensemble des zones et des usages permet de représenter exactement la consommation des équipements 20 du site, on obtient Econs= somme (Euz) b. Sinon il est possible d'estimer la consommation résiduelle non mesurée, par différence entre deux mesures ou par calcul théorique selon les caractéristiques de 25 l'équipement ou par comparaison avec un équipement similaire faisant l'objet d'une mesure l'énergie produiteEproc, sur le site l'énergie stockée Estoc], sur le site Le besoin d'approvisionnement du site s'exprime la forme Eappro =Pertes. Dans le cas EC0115 - Eprod - Estock + 0, le site est en autoconsommation sur la période formule de comptage permet généralement de calculer fcomptage Eappro - Pertes (les pertes étant donc 30 ainsi sous OÙ Eappro = donnée. La la valeur - 16 - estimées). Il est en outre possible d'introduire des intervalles de confiance sur chaque donnée mesurée, de manière à calculer la précision associée à fcomptage- Par ailleurs, des matériels de mesure 5 complémentaires (par exemple nombre de pièces produites par l'usine) ou des données externes (par exemple prévisions météorologiques) permettent d'expliquer les paramètres énergétiques ou d'estimer des consommations d'énergie. Chaque site (9, 10) est équipé d'un calculateur (11, 10 12) commandant le fonctionnement des équipements de consommation, de stockage et de production associés, selon les paramètres renseignés par les utilisateurs ou par commande externe. Chacun de ces équipements est pilotable 15 automatiquement par un signal de commande produit par le calculateur (11, 12) associé au site (9, 10) où sont installés les équipements correspondants (13 à 18) associé chacun à un moyen de commande (19), par exemple une prise ou vanne télécommandable. 20 Les moyens de transmission des données entre les mesures réalisées sur les équipements et le calculateur (11,12) au niveau d'un site peuvent faire appel, selon la fréquence nécessaire, à des moyens de relève manuel ou préférentiellement à des réseaux de télécommunication (par exemple, un réseau 25 filaire ou un réseau radio). De même, un site peut communiquer avec les autres sites et avec l'opérateur, mais n'envoie que les informations strictement nécessaires à l'optimisation et au pilotage global, de manière à assurer la confidentialité des données de chaque équipement. 30 Enfin, le système comporte un opérateur (20) responsable du fonctionnement global du réseau intelligent, et optionnellement des interconnections avec des acteurs extérieurs - 17 - (réseau national principal, réseau d'un autre pays, fournisseurs d'énergie, ...). Méthode d'optimisation conjointe Le but de l'invention est d'optimiser au niveau de 5 chaque site (9, 10) ainsi qu'au niveau du réseau intelligent les flux énergétiques en fonction de critères paramétrables : a) au niveau de l'opérateur, pour prendre en compte une réduction des fluctuations des charges et une minimalisation des coûts, ainsi que les contraintes de permanence de service à 10 l'échelle de l'ensemble du réseau intelligent et vis-à-vis du réseau principal b) au niveau de chaque site (confort, prix, équipements locaux prioritaires, flexibilité,...) ainsi que les contraintes propres à chaque site (9, 10), telles que l'agenda 15 des fonctions prioritaires, la température minimale et maximale, limites opérationnelles des équipements, etc. L'objectif de l'opérateur, qu'il soit public ou privé, est de pouvoir gérer le réseau intelligent en assurant sa viabilité financière, dans les limites des contraintes locales 20 et globales, et notamment en fonction des coûts marginaux de production et des prix d'achat et de vente sur les marchés de l'énergie, qui peuvent fluctuer dans le temps de manière significative. Au niveau de chaque site, l'objectif est d'améliorer 25 le confort et la simplicité d'utilisation tout en réduisant le coût de l'énergie. Cet objectif peut par exemple être réalisé pour les particuliers en déterminant les horaires d'exploitation optimum de leurs équipements ménagers, le chargement des véhicules électriques et installations locales de production 30 renouvelables tels des panneaux photovoltaïques installé sur le toit de l'habitation. Pour les sites industriels, l'objectif est de réduire le coût de l'énergie et d'améliorer leur performance - 18 - énergétique, dans la conformité de leur processus de fabrication, soumis à diverses contraintes spécifiques à chaque procédé et/ou utilité. Selon le type d'équipement, un profil de 5 fonctionnement peut être imposé à l'équipement. Par exemple, une charge interruptible a .-EiInterruptible peut être exprimée sur chaque plage de temps AT (sous réserve d'un temps de démarrage et/ou d'arrêt négligeable par rapport à AT) en tout ou rien ( ClEiInterruptible = 0 ou a .-EiInterruptible = ClEiMax ) ; d'autres équipements, 10 tels que le niveau de charge (SOC) d'un stockage ou le fonctionnement d'une éolienne selon les régimes de vent, peuvent faire l'objet de modélisations avancées de systèmes cyberphysiques. De tels modélisations sont par exemple décrites dans l'article Hongwen, Xiong Rui, Zhang Xiaowei, Sun Fengchun, and 15 Fan JinXin, "State-of-Charge Estimation of the Lithium-Ion Battery Using an Adaptive Extended Kalman Filter Based on an Improved Thevenin Model," Vehicular Technology, IEEE Transactions on, vol. 60, pp. 1461-1469, 2011. Un profil peut être dépendant de la mesure de 20 facteurs d'influence, par exemple la demande de chauffage et donc la consommation énergétique associée (hors demande d'ajustement par l'opérateur) peut être représentée sous forme d'une fonction, dont les variables sont par exemple la température intérieure (par exemple obtenu à partir de la 25 température extérieure et d'un modèle thermique) et la présence de personnes (par exemple obtenu par un détecteur de présence). Un profil peut être dépendant d'états de fonctionnement de l'équipement représentant les modes de contrôle des équipements et qui intègrent les délais de réaction 30 et les contraintes physiques ; par exemple pour une batterie peut être modélisée par une machine d'états, avec des statuts de charge, de décharge et d'arrêt (état inactif) ; pour un panneau photovoltaïque, les modes de contrôle peuvent par exemple être PWM (« Pulse Width Modulation »), MPPT (« Maximum Power Point - 19 - Tracking »), contraint (le stockage est plein) ou arrêt (état inactif). Ces profils correspondent alors à des contraintes supplémentaires dans l'optimisation. 5 Les objectifs sont interdépendants, et le système est conçu pour commander les équipements pilotables de la manière la plus pertinente pour répondre au mieux et de manière conjointe aux objectifs susvisés. Ce but est atteint par : 10 - le calcul périodique, par exemple quotidien, des consignes de fonctionnement, par exemple horaire ou quart-horaire, de chaque équipement de chaque site - la mesure des écarts entre la consommation 15 effective de chaque équipement et la consigne qui lui est associée - optionnellement, l'actualisation des deux points précédents à des moments intermédiaires en cas de variation significative de certains paramètres. 20 Le mécanisme d'équilibrage du réseau intelligent mis en oeuvre est basé sur une codécision entre : (i) des approches d'optimisation locale au niveau d'un site ou d'un groupement d'équipements, indépendants les uns des autres, appelé noeud, prenant en compte ses contraintes et 25 objectifs spécifiques ; chaque noeud (exemple : bâtiment) pouvant être lui-même découpé hiérarchiquement en sous-noeuds (exemple : zones du bâtiment, par exemple un atelier et des bureaux), de manière à représenter le graphe des flux énergétiques correspondant aux installations du site ; 30 et - 20 - (ii) la gestion de l'énergie pour l'ensemble du réseau intelligent et en intégrant les objectifs potentiellement conflictuels de chacun des noeuds. La codécision entre les acteurs (l'opérateur et les 5 noeuds) correspond à un modèle mathématique d'optimisation sous contraintes issu de la théorie des jeux (modèles d'équilibre non coopératifs) caractéristique du fonctionnement d'un oligopole, dans lequel les acteurs décident à la fois du prix et de la quantité d'énergie. Il est ainsi possible de déterminer une 10 valeur d'équilibre (équilibre de Nash, car les stratégies des acteurs sont optimales compte tenu de leurs actions réciproques), dont la résolution dépend du modèle choisi généralement parmi : - le modèle d'équilibre de Cournot : les acteurs 15 sont en concurrence sur les quantités produites (et non sur les prix) et décident de ces quantités indépendamment les uns des autres. Chaque acteur qui compose le marché produit un bien homogène (ce qui s'applique au cas 20 énergétique, exprimé par exemple en kWh). - le modèle d'équilibre de Bertrand : les acteurs annoncent des prix, plutôt que des quantités. - ou une variante des précédents L'exactitude des prévisions de chaque modèle varie 25 d'un contexte de réseau intelligent à l'autre, en fonction de la proximité de chaque modèle avec le contexte. Si les quantités peuvent être facilement modifiées (par exemple avec du stockage d'énergie), le modèle d'équilibre de Bertrand ou une variante (par exemple, le modèle de Bertrand-Edgeworth, qui permet 30 d'annoncer le prix et la quantité maximale servie, avec des règles de rationnement pour déterminer qui sera servi) est généralement un meilleur modèle de compétition. Si les quantités sont difficiles à ajuster (par exemple en raison d'une production intermittente), le modèle d'équilibre de Cournot ou - 21 - une variante est généralement le meilleur. Dans certaines conditions (par exemple, modèle de Kreps Scheinkman), le modèle de Cournot peut être reformulé en tant que modèle en deux étapes, où, dans la première étape, les acteurs choisissent les 5 quantités et, dans la seconde, ils participent à l'équilibre de Bertrand. Ces différentes stratégies sont symétriques, l'ensemble des acteurs ayant la même importance. Cela est justifié notamment dans le cas où l'opérateur est un acteur sans 10 but lucratif, par exemple dans le cas d'un consortium d'acteurs industriels sur un réseau fermé ou d'une municipalité pour la gestion d'un micro-réseau urbain visant l'autoconsommation : l'opérateur municipalité, dont la mission première est l'urbanisme plus que la gestion énergétique, peut être considéré 15 du point de vue du pilotage énergétique comme un noeud standard, avec la gestion de ses propres bâtiments et actifs de production et stockage, au même titre que les habitants. L'ensemble des noeuds a donc le même poids, avec un pilotage distribué sur l'ensemble des noeuds de manière équivalente, et l'opérateur 20 tient ici un rôle neutre. Une variante des modèles de Cournot et de Bertrand correspond au modèle d'équilibre de Stackelberg, dans lequel le fonctionnement est asymétrique, c'est à dire lorsque l'opérateur tient un rôle pilote (teneur de marché, gestionnaire de réseau, 25 agrégateur, fournisseur de service énergétique ...) pour l'ensemble du réseau intelligent. L'opérateur doit alors tenir compte du comportement des autres acteurs satellites en intégrant leurs préférences à la propre fonction de profit. Si tous les acteurs se croient satellite (par exemple, une 30 multitude de petits sites qui opèrent chacun en autoconsommation) ou si tous les acteurs se croient pilote (par exemple, dans le cas d'un opérateur principal et d'un consommateur majoritaire tel un électro-intensif ou gazointensif par rapport au reste du réseau), cela débouche sur des 35 équilibres instables (la quantité globale étant respectivement - 22 - beaucoup plus basse et beaucoup plus importante que celle évaluée par chaque acteur). Le choix du modèle (Cournot, Bertrand ou Stackelberg) est donc choisi au préalable selon le contexte du 5 réseau énergétique intelligent. Etant donné le rôle de pilotage le souvent associé à l'opérateur, notamment dans le cas d'un réseau intelligent ouvert dans lequel il sert de point de connexion avec le réseau principal et des marchés de l'énergie, le modèle de Stackelberg sera le plus fréquemment choisi, tout 10 en vérifiant que les hypothèses s'appliquent et permettent d'aboutir à un équilibre. La mise en oeuvre du modèle fait appel aux éléments suivants : (i) Définition des variables et contraintes globales 15 a. L'horizon de planification T et le pas de temps AT pour l'optimisation. Toutes les autres variables sont échantillonnées sur le pas de temps AT (le cas échéant par interpolation ou extrapolation à partir des données acquises) 20 b. L'unité physique à utiliser pour le pilotage du réseau intelligent (par exemple kWh). Toutes valeurs seront converties dans cette unité si besoin. c. La table de correspondance TC représentant la typologie du réseau 25 1. Identifiant unique du noeud principal 2. Identifiant unique de l'équipement 3. Statut de l'équipement (critique, actif, non actif) 4. Type d'équipement : consommation fixe 30 (l'équipement consomme toujours la même quantité d'énergie), consommation flexible (dont on peut modifier la quantité utilisée, à la hausse ou à la baisse), consommation interruptible (pouvant être différée dans le - 23 - temps), stockage, production intermittente (dépendante notamment des conditions météorologiques), production déterministe (dépendante d'une alimentation en combustible) 5 5. Niveau de confiance de l'équipement (fiable, suspect, banni) d. La fourchette de prix (valeur minimum et maximum) autorisée à l'achat et à la vente, ainsi que la référence de la place de marché fournissant le 10 prix de gros (prix de base et prix de pointe) e. Les algorithmes d'optimisation numérique retenus pour l'opérateur et pour les noeuds, choisi parmi des méthodes d'optimisation locale (par exemple méthode du simplexe), des méthodes d'optimisation 15 globale telles que les méta heuristiques (par exemple un algorithme génétique, recherche tabou, recuit simulé, essaim de particules ou une méthode hybride (par exemple algorithme génétique associé à une recherche locale d'optimum), avec 20 leurs paramètres spécifiques (exemple : probabilité de mutation pour un algorithme génétique, ainsi que la fonction d'évaluation de la population). f. La fonction objectif Fglobal de l'opérateur, afin 25 de trouver l'optimum par la méthode numérique précédemment définie. Les critères retenus au niveau de l'opérateur peuvent être tout ou partie des objectifs suivants : 1. Maximisation de la flexibilité fFie. (par 30 exemple en limitant le nombre d'écarts hors d'un ratio autorisé entre la fluctuation de charge entre la quantité maximale d'énergie et la quantité moyenne d'énergie) 2. Maximisation de ses profits fprofit (pour un 35 opérateur privé) ou minimisation des 5 10 15 20 25 30 - 24 - pénalités pour l'ensemble du réseau intelligent (pour un opérateur public) 3. Maximisation de l'impact environnemental f Environnement' par exemple la pénétration des renouvelables (par exemple le ratio entre les volumes d'énergie produits par une source renouvelable et l'ensemble des volumes de production) et/ou de production neutre en gaz à effet de serre, afin de diffuser les technologies ayant un impact positif sur l'environnement g. Cette optimisation multicritères est réalisée sous contrainte de l'équilibrage global sur le réseau intelligent 1. Ces contraintes dépendent des conditions opérationnelles sur les noeuds (planning de consommation, de production d'énergie, de production industrielle, etc...) et du fonctionnement de chaque équipement 2. Des contraintes opérationnelles, notamment liés aux opérations de maintenance du réseau intelligent, doivent être pris en compte selon les informations contenues dans la table de correspondance. La typologie du réseau intelligent peut en outre évoluer au cours du temps. 3. Le cas échéant les contraintes additionnelles fournies par le gestionnaire du réseau principal sont intégrées, notamment le profil de consommation global à respecter pour la journée à venir et la flexibilité autorisée (en pourcentage à la hausse et à la baisse) (ii) Définition des variables et contraintes au 35 niveau de chaque noeud (ou sous-noeud) - 25 - a. La formule de comptage associée au noeud, selon la hiérarchie de comptage depuis le noeud principal (avec une vérification de l'absence de double comptage en cas de découpage du noeud principal en sous-noeuds par 5 zone et/ou usage, par exemple par comparaison avec le compteur tarifaire sur une période historique) b. Les caractéristiques associées au noeud i. Par exemple pour un bâtiment tertiaire, découpé en zones (bureaux, ateliers, et/ou en usages 10 (éclairage, climatisation, on indique pour chaque zone : 1. Son positionnement géographique 2. La surface ou le volume 3. La capacité d'accueil (nombre maximum de 15 personnes) 4. Un modèle thermique qui permet de comprendre la relation entre la température intérieure et la température extérieure 5. Des contraintes additionnelles, définies par 20 le gestionnaire du bâtiment ou de l'habitation, liées à la température minimum C. et C. de consigne, de manière à assurer le meilleur confort thermique c. Les quantités d'énergie (fixe ou flexible) des 25 équipements pour chaque zone et usage, avec les plages horaires de fonctionnement souhaitées (renseignés par l'utilisateur final via une interface homme/machine), par exemple: 1. La plage horaire autorisée pour faire tourner 30 automatiquement la machine à laver (charge flexible), et sa puissance nominale ; dans le cas où l'utilisateur ne souhaite pas faire tourner sa machine, la plage horaire est vide 2. La plage horaire autorisée pour le chauffage et 35 la puissance maximale du chauffage électrique (charge interruptible) - 26 - 3. La plage horaire autorisée et la puissance maximale de l'équipement de climatisation (charge interruptible) 4. La plage horaire utile et la puissance pour 5 l'éclairage (charge flexible, sauf en cas de personnes présentes et de luminosité trop faible) 5. La plage horaire utile et la puissance pour l'ascenseur (charge interruptible, sauf en cas 10 de personnes présentes) 6. La plage horaire utile et la puissance pour les ordinateurs (charge fixe pendant les horaires de travail) 7. La plage horaire utile pour la disponibilité 15 d'eau chaude sanitaire et la quantité maximale de calories (charge flexible définie par le débit maximal et la température actuelle sur le réseau d'eau) 8. Etc_ (selon les équipements, éventuellement 20 associés à un profil de fonctionnement) d. Pour les équipements critiques, des contraintes d'acquittement de certaines tâches peuvent être définies et un profil de délestage depuis la puissance nominale jusqu'à la puissance minimale (éventuellement 25 nulle) e. Les caractéristiques du stockage 1. Par exemple pour une batterie fixe, la puissance maximale de charge et la puissance minimale de décharge, le temps de charge et de décharge, le 30 nombre de cycle et la fonction de coût ps (qui correspond à un amortissement de l'équipement, du fait de l'usure notamment cas de mauvaise utilisation) 2. Pour le cas particulier des véhicules 35 électriques, la puissance maximale et minimale de charge dépend de l'estimation du nombre de - 27 - véhicules sur la prochaine période ; le temps de charge peut dépendre de l'usager (par exemple, temps de mise à disposition sur un parking et distance minimale à parcourir) 5 f. Les caractéristiques de la production intermittente. Par exemple pour le photovoltaïque, la surface du panneau photovoltaïque, la radiation solaire et l'efficacité de conversion en énergie électrique, la fonction de coût pi de la source de production renouvelable (souvent, pour 10 simplifier, son coût marginal d'utilisation pi est considéré comme nul, si on exclut les coûts d'installation et de mise en oeuvre). g. Les caractéristiques de la production déterministe. Par exemple pour un générateur, les puissances minimales et 15 maximales, le temps minimum de lancement et d'arrêt, la fonction de coût pg du générateur (généralement une fonction d'utilité quadratique dont les paramètres dépendent du combustible) h. La liste des prévisions météorologiques en lien avec le 20 modèle thermique du bâtiment et/ou la production d'énergie renouvelable (notamment la température extérieure, la radiation solaire, le sens et la direction du vent) i. La fonction objectif Flocal du noeud, qui peut prendre 25 tout ou partie des objectifs suivants : 1. Minimisation de l'inconfort f Inconfort : défini par exemple en fonction des périodes (en minutes) d'inconfort thermique ou de l'écart (en degrés Kelvin) par rapport à une 30 température cible, par exemple en cas d'interruption de la climatisation ; minimisation des arrêts de l'éclairage si des personnes sont présentes ; etc. 2. Minimisation des pertes énergétiques f Pertes 35 (par exemple la sous performance par rapport - 28 - au ratio de consommation cible par personne ou de consommation par mètre carré) 3. Minimisation des coûts f' (dépendant des prix d'achat et de vente définis à l'échelle 5 globale) j. Cette optimisation est réalisée sous contrainte, par exemple : 1. Les échéances des tâches critiques 2. Les quantités maximales d'énergie pour chaque 10 équipement et/ou pour l'installation complète 3. Les températures minimum et maximum de consigne 4. Le nombre de personnes à accueillir 5. Les temps et quantités de charge et de décharge des stockages 15 6. Les temps de démarrage et d'arrêt des générateurs 7. Les contraintes spécifiques au site, par exemple un planning de production pour un site industriel avec des cadences minimales à respecter La décision au niveau de chaque noeud dépend de la 20 décision au niveau de l'opérateur, et réciproquement, selon la procédure min/max suivante : (i) Initialisation des paramètres pour la séquence d'optimisation a. Pour simplifier le raisonnement sans perte de 25 généralité, on considère ici une optimisation pour la journée suivante J, au pas horaire. b. Le prix initial est défini à partir d'une modélisation issue i. de la cotation acheteur/vendeur observée sur le 30 marché de gros (par exemple EEX) par tranche horaire, sur les jours précédents. Un exemple simple est de prendre les prix de la veille J-1. Alternativement des modélisations stochastiques plus complexes permettent de mieux anticiper les pics et 35 la saisonnalité des prix. - 29 - optionnellement des informations publiées par le réseau principal sur son planning de fonctionnement, ainsi que les prévisions météorologiques, permettent de mieux anticiper les conditions du jour J (les 5 prix étant définis par ordre de mérite des coûts marginaux des centrales disponibles) iii. des coûts de fourniture, de transport, de capacité et de taxes, selon les règlementations en vigueur. c. La planification de charge initiale correspond à 10 la dernière planification horaire publiée en date J-1, ajustée des nominations horaires réalisées le cas échéant avec le réseau principal pour le jour J (ii) Optimisation globale sur les prix 1. Fonction d'évaluation de l'optimum : Fglobal= (1 - f Flex 15 R - f Prof it avec f Environnement avec f Flex l'objectif de flexibilité sur les appels de charge par rapport au nominal, f profit l'objectif de rentabilité et f Environnement l'impact environnemental 2. Les contraintes : fnex est borné supérieurement par 20 la flexibilité maximale autorisée par l'opérateur ou éventuellement par la flexibilité Maxf négociée avec le réseau principal, en prenant une marge opérationnelle m pour éviter les pénalités, par exemple f Flex 0) 3. Le problème à résoudre numériquement : trouver le maximum de Fglobal sous les contraintes exprimées ci-dessus 4. Le résultat intermédiaire : la matrice des prix pt 30 = [bidt askt] (iii) Publication des résultats à l'ensemble des noeuds Ni, qui intègrent les conditions de prix et de consommation comme une contrainte (iv) Optimisation locale au niveau de chaque noeud Ni 35 pour définir leur planification de charge - 30 - a. L'optimisation est réalisée de manière hiérarchique pour chaque sous-noeud (en partant du noeud le plus bas et en remontant récursivement jusqu'au noeud principal) qui détermine les quantités horaires 5 pour chaque équipement, en fonction des variables et contraintes spécifiques au sous-noeud et des prix fournis à l'étape précédente i. La valeur initiale de la quantité horaire est définie par équipement par exemple à partir des 10 valeurs de J-1 et agrégée par la formule de comptage associée au sous-noeud 1. Fonction d'évaluation de l'optimum : Fiaaai= a. f Inconfort ± R . f Pertes ± f Cout avec f Confort une fonction du confort des utilisateurs, fpertes 15 une fonction de la performance énergétique locale et fcaut le coût d'énergie local (dépendant de la matrice de prix pt et des actifs locaux de génération pg et de stockage PB) 20 2. Les contraintes : les contraintes dépendent des caractéristiques des sites et des équipements. a. Pour les équipements de consommation électrique par exemple, on considère les 25 contraintes physiques des réseaux de distribution, à la fois au niveau individuel (exemple : puissance maximale du climatiseur, puissance maximale du four, etc...) et de l'installation complète a .-Noeud inactif par exemple, en cas de défaillance) de chaque équipement Ek dont il a la 25 responsabilité. A l'inverse, un équipement Ek ou un opérateur humain peuvent demander au noeud N. une mise à jour de ces informations (par exemple, remise à l'état actif après une maintenance). Selon les niveaux d'habilitation, le noeud N. est libre ou non d'accepter (par exemple, un opérateur humain a 30 généralement autorité sur les décisions automatiques). Le pilotage consiste à transformer en entrée de chaque équipement la commande Ckt envoyée par le noeud N. en signal numérique ou analogique compréhensible par l'équipement, par exemple : - 35 - - sur un site résidentiel ou tertiaire, le noeud N. agit le plus souvent directement sur les charges énergétiques grâce à des prises ou vannes intelligentes, par exemple avec des protocoles d'internet des objets 5 - sur un site industriel, le noeud N. agit en automate programmable avec des signaux au format compris par les machines (par exemple selon une trame modbus) - le noeud N. peut aussi envoyer des commandes aux sources de production ou aux stockages, dans un format pouvant 10 être compris par ladite machine (par exemple, un message envoyé à un onduleur pour gérer une demande d'ilotage d'un générateur photovoltaïque ; un ordre de démarrage d'un générateur ; Dans une variante l'opérateur 0 dispose de moyens de 15 communication avec des équipements tiers (poste de transformation, système d'information du gestionnaire du réseau principal et/ou des fournisseurs d'énergie, etc.). En comparant le besoin g, avec l'énergie contractualisée à l'interconnexion avec le réseau principal et fournie par des tiers, l'opérateur 0 20 peut par exemple envoyer une mise à jour du programme de nomination des besoins prévisionnels du lendemain au point de livraison. A l'inverse, l'opérateur 0 peut participer à des réponses à des programmes d'ajustement ou de capacité mis en oeuvre par le réseau principal, en relançant la planification. 25 Par exemple pour une offre « effacement » (ajustement à la baisse) de la part du réseau principal : (i) Si la quantité d'énergie à « effacer » (par exemple la demande d'une réduction de x% de la courbe de charge q,) est atteignable d'après les statistiques de 30 planification initiale (disponible via les pourcentages de flexibilité, pondérées par les quantités prévues en nominal, le mécanisme de co-décision est rejoué, selon la variante suivante : a. Les prix alternatifs D alt peuvent être établis 35 soit en intégrant simplement la prime d'effacement - 36 - proposée par le réseau principal, soit (dans l'objectif pour l'opérateur 0 de maximiser son profit par rapport à la prime du gestionnaire de réseau) par un mécanisme d'enchères entre les 5 noeuds définis en fonction des coûts marginaux internes (si l'ajustement n'est pas possible uniquement par réduction des charges interruptibles et/ou flexibles non critiques, le noeud fait appel à la production au cout pg et/ou 10 au soutirage au cout ps selon un ordre croissant des équipements actifs, et intègre les prévisions minimales sur la production renouvelable en fonction des données météorologiques) b. Les quantités alternatives qsit,3,t sont déterminées 15 par le mécanisme d'optimisation local (résolution de la fonction objectif Flocsi) sur base des prix alternatifsPalt,t et avec une contrainte supplémentaire sur la quantité alternative maximale (par exemple a .-altMax, ,t REVENDICATIONS1 - Système pour le contrôle d'une pluralité d'équipements énergétiques Ei (13 à 18) répartis en une pluralité de noeuds Ni de consommation (9, 10), de stockage (7, 8) et/ou production d'énergie (3 à 6), lesdits noeuds constituant un sous-réseau énergétique fonctionnant de manière isolée ou rattachés à au moins un réseau d'électricité et/ou à un réseau de gaz (1) via un poste de livraison (2), réseau caractérisé en ce que : - une partie au moins des équipements Ek (13 à 18) comporte : o un moyen de pilotage (19) du fonctionnement en fonction d'un signal de commande transmis par son noeud N. O un moyen de mesure de paramètres énergétiques Pk,t - chacun desdits noeuds N. comportant : o des moyens d'acquisition de données comprenant - des moyens de communication avec un opérateur (20) - des moyens de communication avec lesdits moyens de pilotage des équipements locaux Ek - des moyens de communication avec au moins un capteur fournissant des informations locales - des moyens de communication avec au moins une source d'informations extérieures (météo, données administratives - tarification - - des moyens de communication avec au moins une interface-utilisateur (saisie de paramètres, de conditions de démarrage,...) o des moyens de traitement numérique pour calculer localement une donnée d'optimisation locale L3,k en fonction des données acquises d'une part et des données relatives à des contraintes transmises par l'opérateur (20) et optionnellement par le réseau principal - 44 - - ledit opérateur (20) comportant o des moyens de traitement numérique pour calculer localement une donnée d'optimisation globale en fonction des données d'optimisation locale transmises 5 par lesdits noeuds N. et pour transmettre à chacun desdits noeuds N. le résultat du traitement G' constitué la planification de fonctionnement pendant une période prédéterminée - chacun desdits équipements Ek (13 à 18) étant piloté 10 pendant ladite période en fonction d'une commande Ck,t calculée et transmise par le noeud N. en fonction du résultat global G, 2 - Système pour le contrôle d'une pluralité d'équipements énergétiques Ei selon la revendication précédente 15 caractérisé en ce que : - chacun desdits noeuds N. comporte une mémoire pour l'enregistrement périodique d'une partie ou de la totalité desdits commandes - lesdits moyens de calcul de chacun desdits noeuds N. 20 déterminant les écarts entre les paramètres énergétiques fournis par lesdits équipements Ek par rapport auxdites commandes Ck,t sous la forme d'une réponse binaire Bk,t transmise à l'opérateur. 3 - Système pour le contrôle d'une pluralité 25 d'équipements électriques Ek selon la revendication précédente caractérisée en ce que ledit opérateur comporte des moyens pour comparer : - la somme algébrique des consommations, des volumes stockés et des productions locales mesurées ,,,t 30 et - la somme algébrique des consommations, des volumes stockés et des productions locales de consigne C,,,t - 45 - exprimées ou converties dans une même unité physique et pour déterminer les variations Dk,, entre l'énergie réelle et l'énergie planifiée. En cas d'écart trop important par rapport à la planification initiale, une commande de correction peut être 5 déclenchée au niveau de tout ou partie des équipements Ek. 4 - Système pour le contrôle d'une pluralité d'équipements énergétiques Ek selon la revendication 1 caractérisé en ce que l'opérateur comporte en outre des moyens pour échanger des informations avec un équipement de contrôle du 10 réseau principal.