Concevoir et dimensionner des microréseaux autonomes : l'exemple de TwInSolar

Josselin Le Gal La Salle, Mathieu David, Philippe Lauret, Jean Castaing-Lasvignottes

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Josselin Le Gal La Salle, Mathieu David, Philippe Lauret, Jean Castaing-Lasvignottes. Concevoir et dimensionner des microréseaux autonomes : l'exemple de TwInSolar. Technique de l'Ingénieur. Base documentaire, 2025, TIP958WEB. (in199), pp.13. 10.51257/a-v1-in199 . hal-05004140

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Submitted on 25 Mar 2025

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par Josselin LE GAL LA SALLE

Fonction : Ingénieur de recherche

Affiliation : Laboratoire PIMENT, Université de La Réunion, La Réunion, France

Mathieu DAVID

Fonction : Maître de Conférences

Affiliation : Laboratoire PIMENT, Université de La Réunion, La Réunion, France

Philippe LAURET

Fonction : Professeur des Universités

Affiliation : Laboratoire PIMENT, Université de La Réunion, La Réunion, France

Jean CASTAING-LASVIGNOTTES

Fonction : Maître de Conférences

Affiliation : Laboratoire PIMENT, Université de La Réunion, La Réunion, France

Résumé

Plusieurs études montrent que les réseaux énergétiques pourraient avantageusement changer leur organisation aujourd'hui fortement centralisée et se structurer autour de l'installation de nombreux micro-réseaux. Des questions autour de la conception optimale de ces derniers émergent alors naturellement. Le laboratoire PIMENT de l'université de La Réunion a créé un outil logiciel d'aide à la conception de micro-réseaux, permettant de dimensionner de manière optimale tous les éléments clés en fonction d'objectifs de performance spécifiques. Cet algorithme d'optimisation appartient à la famille des algorithmes génétiques. Les résultats issus d'une étude de cas sont présentés en détail.

Abstract

Several studies suggest that energy networks, which are currently mainly centralized, could be
more efficient through a wider integration of microgrids. Questions then arise about their
optimal design. The PIMENT laboratory of the university of La Reunion created a new decision
support software dedicated to the design of microgrids, that optimally sizes the key components
according to specified performance indicators. This stochastic algorithm is based on the
genetic algorithm approach. The results of a study case are deeply studied.

Mots-clés (~ 3-4) : Autosuffisance énergétique, Micro-réseau, Dimensionnement de systèmes énergétiques, algorithme stochastique

Keywords (~ 3-4) : Energy self-sufficiency, Smart grids, Energy systems sizing, stochastic algorithm

Introduction

Les réseaux électriques s'appuient encore aujourd'hui sur une architecture largement centralisée, dans
laquelle les flux énergétiques sont dirigés des pôles de production vers les pôles de consommation. De
nombreux travaux de recherches appellent pourtant à un changement d'organisation : des réseaux
décentralisés, constitués d'une multitude de communautés énergétiques interconnectées faciliteraient
notamment la gestion locale de l'énergie et l'intégration des énergies renouvelables. Dans ce
paradigme, chaque micro-réseau a pour responsabilité de gérer localement sa production et sa
consommation énergétique, et doit ainsi statuer sur les moyens de production idéaux et les actions de
maîtrise de l'énergie à intégrer, les moyens de flexibilité à mettre en œuvre et les stratégies de gestion
Cet article présente ERMESS, un outil algorithmique d'optimisation et d'aide à la décision pour la conception des micro-réseaux. Il permet de dimensionner au mieux les systèmes énergétiques d'un micro-réseau en fonction d'objectifs spécifiques. Il propose notamment à l'utilisateur des choix optimaux en ce qui concerne les technologies de production à utiliser, la ou les technologies de stockage d'énergie à installer et leur dimensionnement associé, les stratégies de gestion de l'énergie et les stratégies de pilotage de la demande.

Cet article expose en détail la méthodologie algorithmique utilisée pour ERMESS. Il présente aussi les conditions d'utilisation, les hypothèses et les informations qui peuvent en être retirées par l'utilisateur. Enfin, l'utilisation d'ERMESS sur un cas d'étude spécifique est décrite en détail : il s'agit du dimensionnement des composants d'un micro-réseau sur le campus universitaire de Terre Sainte, sur l'île de La Réunion.

## Points clés

**Domaine** : Gestion des systèmes énergétique

**Degré de diffusion de la technologie** : Croissance

**Technologies impliquées** : Stockage d'énergie électrique, stockage d'énergie thermique, Intelligence artificielle

**Domaines d'application** : Gestion des systèmes énergétiques

**Principaux acteurs français** :

- Pôles de compétitivité :

- Centres de compétence : laboratoire PIMENT

- Industriels :

**Autres acteurs dans le monde** : DTU (Technical University of Denmark), Fraunhofer ISE

**Contact** : josselin.le-gal-la-salle@univ-reunion.fr

# 1 Contexte

## 1.1 L'évolution de la gestion des réseaux électriques

Les systèmes électriques sont aujourd'hui majoritairement centralisés. Les unités de production, généralement de tailles importantes (de l'ordre de 400 MW pour une centrale à cycle combiné au gaz, 1 GW pour un réacteur nucléaire de deuxième génération) sont regroupées ensemble sur le réseau dit « de transport », et le gestionnaire de réseau intervient directement dans leur gestion. Les consommateurs sont eux alimentés via le réseau de distribution. Les flux d'énergie sont ainsi unidirectionnels, dirigés des pôles de production vers ceux de consommation. Au contraire, dans un système décentralisé, les producteurs et les consommateurs sont interconnectés ensemble sur un réseau de distribution. La gestion décentralisée, si elle ne permet pas les économies d'échelle et la simplicité de gestion de la centralisation, apporte plusieurs avantages. En rapprochant la consommation de la production, elle diminue les pertes de transport de l'énergie. Elle permet aussi de responsabiliser tous les acteurs du marché, et notamment les consommateurs, qui se voient plus impliqués, puisque la gestion du réseau doit être assurée à l'échelle locale. Elle soutient et facilite également l'intégration au sein des réseaux des énergies issues de sources renouvelables (solaire, éolien, biomasse, hydraulique). Par nature, ces générateurs sont de petite taille et répartis géographiquement : il est donc moins naturel de les regrouper en grands pôles de production, et ils sont assez logiquement connectés à un réseau de distribution. Les réseaux décentralisés sont au cœur de nombreuses recherches récentes concernant leur conception, leur gestion, leur
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 - Réseaux électriques centralisé et décentralisés.</figcaption></figure>

La frontière entre les notions de producteur et de consommateur devient alors poreuse, et des acteurs peuvent jouer simultanément les 2 rôles : on parle parfois de « prosommateurs ». Ce changement de paradigme entraîne le développement de micro-réseaux énergétiques (aussi appelés « smart grids ») [D4963] [1] : Ce sont des réseaux énergétiques de petite taille créés dans le but de fournir une énergie produite localement aux utilisateurs. Souvent objet de défiance, le fonctionnement global d'un réseau décentralisé est pourtant l'objet de recherches conduisant à des résultats qui tendent à montrer son optimalité au prix d'une adaptation de l'architecture des communications et de ses règles de fonctionnement [2], [3].

## 1.2 Les atouts des micro-réseaux

Les micro-réseaux, en tant que structures de distribution d'énergie autonomes, offrent une pléthore d'avantages sociétaux, économiques, environnementaux ou techniques.

Sur le plan technique, la large utilisation des ressources locales diminue drastiquement les besoins d'importation, renforçant par-là l'autonomie et la résilience vis-à-vis des contraintes d'approvisionnement de la communauté de ses utilisateurs. De plus, la production d'énergie au niveau local, réduit les pertes énergétiques associées au transport sur de longues distances. Ces pertes en ligne ne sont pas négligeables : sur un réseau national, on peut considérer qu'elles représentent environ 10 % de la production. Des réseaux de petite taille permettent une distribution d'énergie locale, favorisant la résilience des communautés en cas de coupures ou de dysfonctionnements des réseaux traditionnels. Cette indépendance énergétique renforce la sécurité et la fiabilité de l'approvisionnement énergétique pour les utilisateurs, tout en réduisant la vulnérabilité aux catastrophes naturelles ou aux pannes.

En ce qui concerne l'aspect sociétal, le rapprochement à la fois conceptuel et géographique entre la consommation et la production permet non seulement d'impliquer les usagers notamment en leur faisant prendre conscience des impacts concrets de leur consommation ou de leurs efforts de sobriété, mais aussi de contribuer à la création d'emplois locaux en soutenant l'émergence de nouveaux
secteurs économiques liés aux énergies renouvelables et à la gestion de réseaux énergétiques décentralisés. En favorisant l'implication des communautés dans leur gestion et leur gouvernance, les micro-réseaux renforcent la coopération entre les acteurs locaux.

Au niveau environnemental, le besoin du recours à des ressources locales et les volumes de consommation typiques des micro-réseaux favorise un recours accru aux sources d'énergie propres comme le solaire, l'éolien ou la biomasse. Ainsi, la dépendance aux combustibles fossiles chute. Ces micro-réseaux contribuent ainsi à réduire globalement les émissions de gaz à effet de serre et l'empreinte carbone du système électrique et participent ainsi à la lutte contre le changement climatique. L'utilisation plus efficiente de l'énergie augmente la durabilité des systèmes énergétiques et s'avère ainsi écologiquement responsable [4].

L'argument économique est souvent lui aussi très convaincant. En réduisant la dépendance vis-à-vis de grandes infrastructures, la structure des coûts rencontrés par les utilisateurs se transforme : ils deviennent liés à l'approvisionnement en matériaux et équipement de production et à la gestion de la stabilité du réseau, en lieu et place de prix d'achat reflétant de fortes pertes énergétiques liés au transport et à la production à grande échelle des réseaux centralisés. La rentabilité doit être évaluée pour chaque projet au cas par cas, mais généralement, la solution décentralisée offre des solutions énergétiques plus rentables à long terme [4].

Enfin, les micro-réseaux peuvent être considérés comme des démonstrateurs ou des outils de formation et de sensibilisation. Par leur taille réduite, ils sont des objets très flexibles, ce qui les rend beaucoup plus adapté à la recherche et à l'innovation. En intégrant des technologies de stockage d'énergie innovantes, les micro-réseaux facilitent également une gestion plus intelligente et flexible de la demande énergétique, permettant ainsi une optimisation de la consommation et une meilleure adaptation aux fluctuations des ressources renouvelables. Alors que les questions sur la soutenabilité à long terme des modèles énergétiques de nos sociétés sont de plus en prégnantes, il est opportun de disposer d'outils autonomes à petite échelle aptes à générer de l'innovation et à y apporter des éléments de réponse.

## 1.3 Le développement des micro-réseaux

La création d'un micro-réseau peut trouver son origine soit dans une volonté de ses utilisateurs, soit dans une obligation technique comme c'est le cas par exemple des zones non-interconnectées, qui ne peuvent s'appuyer sur les ressources d'un réseau voisin (citons les îles du Ponant ou la plupart des DOM et COM français).

L'addition de toutes ces raisons entraîne une très forte croissance du marché depuis le début des années 2010, au point que la banque mondiale prévoit que d'ici 2030, 500 millions de personnes auront accès à l'électricité via un micro-réseau. Cette croissance n'est cependant pas uniforme et dépend fortement du dynamisme de l'évolution du cadre législatif des différents pays ou territoires.

Porto Rico s'est engagé politiquement dans un programme financier ambitieux de développement des micro-réseaux à travers un « fonds de résilience », dont la création a été motivée par de multiples facteurs, comme le manque de fiabilité du système électrique existant, la fréquence des évènements climatiques extrêmes et l'importance des gisements d'énergies renouvelables. Ce programme permet d'envisager une croissance annuelle du marché de 35% par an jusqu'en 2028, pour passer de 195 MW installés en 2019 à 2920 MW en 2028.

Figure 2 - Puissance totale installée globale des micro-réseaux : 2019-2028.
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Il n'est pas rare que des universités aient pour projet de créer un micro-réseau à l'échelle de leurs campus universitaires. Ces derniers sont souvent constitués de bâtiments interconnectés électriquement, et sont aussi très souvent connectés au réseau principal via un unique transformateur. Souvent, ce type de projet sert de support pédagogique et de recherche sur l'intégration de nouvelles sources d'énergie, contrôlables ou fatales, sur les systèmes de stockage et la gestion de la consommation. Il a aussi valeur d'exemple, auprès de différents publics - étudiants, entreprises, décideurs, de la faisabilité et de la viabilité économique de ce type de projet.

Une source d'énergie est **pilotable** lorsque son niveau de production peut être commandé en temps réel. On la distingue alors des sources **intermittentes** dont la production est tributaire du niveau instantané d'une ressource non contrôlable. Leur disponibilité est donc fortement variable. Une production est aussi dite **fatale** lorsqu'elle est perdue si non utilisée au moment de sa production.

Les universités de Durban, de San Diego, de Sichuan ou d'Eindhoven à l'étranger ou l'Université de Technologie de Troyes en France portent actuellement des projets d'implémentation de micro-réseau [5] [6].

## À retenir

- Les évolutions réglementaires et le développement actuel des énergies renouvelables favorisent l'apparition de modèles décentralisés de production d'énergie, qui supposent une gestion à l'échelle locale des systèmes énergétiques.

- Ce modèle entraîne la création à l'échelle locale de structures de production et de distribution d'énergie appelés micro-réseaux, ou « smart grids »

- Les motivations qui sous-tendent cette tendance sont souvent multiples : pédagogiques, environnementales, économiques, sociétales, etc.

## 2 La conception d'un micro-réseau électrique

Dans la suite de cet article, nous traiterons uniquement du cas des micro-réseaux
électriques, c'est-à-dire de ceux visant à assurer uniquement une autonomie concernant le vecteur électrique. Ces micro-réseaux peuvent se distinguer par :

* Leur niveau d'autonomie. Ils peuvent être « isolés », c'est-à-dire qu'ils ne sont connectés à aucun autre réseau. Dans ce cas, ils sont totalement autonomes, et ne peuvent compter sur le secours d'aucun autre réseau. Dans le cas contraire, ils sont dits « raccordés » ; ils sont alors connectés à un ou plusieurs réseaux extérieurs. La part d'autonomie est variable et on la caractérise alors notamment par les taux d'autoconsommation et d'autosuffisance.

* Le type de courant utilisé dans le micro-réseau. Il peut être continu (« DC ») ou alternatif (« AC »). Les micro-réseaux fonctionnant avec du courant alternatif restent aujourd'hui encore les plus courants, même si l'usage des micro-réseaux DC croît, souvent lorsqu'ils sont de petite taille, notamment car ils atteignent de meilleurs rendements à une échelle très locale [4]. Il existe aussi des micro-réseaux hybrides combinant les deux types de courant.

* Les sources d'énergie primaires utilisées (énergies pilotables, énergies fatales). La partie 2.1 détaille les différentes sources de production efficaces à l'échelle d'un micro-réseau.

* La typologie de ses utilisateurs. Un micro-réseau peut être conçu pour une résidence seule, un complexe résidentiel, une zone commerciale ou industrielle, un village isolé, etc.

L'auto-suffisance (ou autoproduction) d'un micro-réseau indique la part de l'énergie consommée par ses utilisateurs qui a été produite in-situ. Elle varie entre 0 % (toute l'énergie utilisée vient de l'extérieur) à 100% (toute l'énergie consommée a été produite sur site). L'autoconsommation désigne elle la part de l'énergie produite in-situ qui y est consommée.

## 2.1 La production énergétique

Une condition indispensable pour augmenter son autonomie électrique vis-à-vis des réseaux extérieurs est de disposer de capacités de production suffisantes pour couvrir ses propres besoins de consommation. Pour cela, il convient de choisir les technologies appropriées selon la disponibilité des différentes sources sur le site du micro-réseau. Le niveau de production du site doit être fonction des objectifs d'autonomie recherchés.

Les sources d'énergie pilotables ont l'avantage de pouvoir adapter de manière dynamique leur niveau de production à celui des besoins instantanés. A l'échelle d'un micro-réseau, les centrales pilotables peuvent fonctionner à partir d'énergie hydraulique, géothermique ou de biomasse. Elles peuvent être aussi des groupes électrogènes fonctionnant en général à partir de carburants lourds, très flexibles en termes de pilotage de réseau, mais très polluants et émetteurs de gaz à effet de serre.

Au contraire, les sources d'énergie intermittentes, parmi lesquelles figurent l'énergie éolienne, l'énergie solaire ou les barrages hydraulique de type « fil de l'eau » (c'est-à-dire sans possibilité de stocker l'eau en amont dans le barrage), complexifient par leur nature la gestion opérationnelle du micro-réseau. Elles ont à leur crédit d'être très peu polluantes et de bénéficier actuellement d'évolutions réglementaires très positives incitant à leur installation.
## 2.2 L'équilibrage du micro-réseau

La stabilité de tout réseau électrique exige que les injections et les soutirages soient égaux à tout instant : il faut donc faire coïncider temporellement production et consommation d'un micro-réseau. Le processus visant à gérer simultanément la production, la distribution et la consommation d'énergie pour assurer cette égalité s'appelle l'équilibrage. Alors que les micro-réseaux isolés sont dans l'obligation d'assurer localement cet équilibrage, ceux connectés peuvent éventuellement compter sur les importations et exportations. Cependant, cela influe alors négativement sur la performance d'auto-suffisance du micro-réseau : si la consommation du réseau s'effectue à des horaires sans production correspondante, elle s'appuiera sur le réseau principal, ce qui augmente de facto sa dépendance.

L'équilibrage est extrêmement simple à assurer dès lors que le micro-réseau est alimenté, pour une part conséquente, à partir de sources pilotables, et il se complexifie à mesure que la part d'énergies fatales et intermittentes augmente.

La variabilité de ces sources peut entraîner des déséquilibres entre l'offre et la demande, nécessitant des stratégies sophistiquées pour garantir l'équilibrage du réseau.

**Un moyen de flexibilité** désigne toute technique permettant de garantir l'équilibrage d'un réseau. Il peut prendre différente forme : moyen de stockage d'énergie, pilotage implicite ou explicite de la consommation, etc.

Pour atténuer les effets de leur variabilité, il est recommandé par la littérature scientifique d'associer un maximum de sources différentes, afin de bénéficier de leur complémentarité temporelle. Dans l'idéal, il faut assembler des sources dont les dynamiques agrégées correspondent à celle de la consommation des usagers du site.

Un micro-réseau ayant une consommation nocturne importante devra limiter son utilisation d'énergie photovoltaïque dont la production est par nature nulle la nuit, mais aura avantage à plutôt s'appuyer sur d'autres sources (éventuellement associées à l'énergie solaire). Si néanmoins ce n'est pas possible, augmenter l'auto-suffisance ne peut alors se faire qu'en intégrant des moyens de flexibilités.

## 2.3 Différents moyens de flexibilité

Il existe principalement deux approches pour faire coïncider temporellement la consommation et la production d'un micro-réseau.

La première approche est de considérer la consommation comme une contrainte, et d'y adapter la production. Une solution est alors d'inclure des moyens de production pilotables, ou bien des systèmes de stockage d'énergie, en capacité de lisser les éventuelles fluctuations de production, de stocker le surplus d'électricité lorsque la production est excédentaire pour la reporter aux moments où elle est déficitaire.

Les moyens de stockage sont caractérisés par le service qu'ils peuvent fournir au réseau. Certains peuvent disposer d'une puissance très élevée, mais pâtissent en général de leur incapacité à maintenir ce niveau de puissance sur une longue durée. Ce sont des moyens de stockage court-terme, ou de puissance. Parmi ceux-ci, on distingue notamment les volants d'inertie et les supercondensateurs. Ils permettent de compenser des écarts très dynamiques entre la production et la consommation sur des échelles de temps de l'ordre de la seconde à la minute. D'autres, au contraire, permettent de stocker une grande quantité d'énergie mais n'ont pas forcément la capacité de la restituer rapidement. C'est le cas du stockage sous forme thermique [BE9775] [7], sous forme d'hydrogène, ou encore de gaz comprimé (CAES). Ils
permettent éventuellement de compenser des variabilités saisonnières.

Enfin, certaines technologies offrent un compromis intéressant : il s'agit des batteries stockant l'énergie sous forme électrochimique. Les batteries au plomb, malgré leur longue présence sur le marché et leur coût relativement bas, présentent des inconvénients majeurs. Leur durée de vie limitée et leur densité énergétique modérée les rendent moins adaptées aux exigences de stockage à long terme et à grande échelle. En revanche, les batteries lithium-ion se sont imposées comme une solution de stockage populaire en raison notamment de leur densité énergétique élevée et de leur efficacité de charge/décharge. Cependant, leur coût initial plus élevé et les problèmes de sécurité liés à la surchauffe et aux risques d'incendie nécessitent des systèmes de gestion thermique sophistiqués pour les rendre sûres et efficaces. Les technologies émergentes comme les batteries à flux redox, bien que moins matures, promettent une capacité de stockage à grande échelle et une durabilité accrue, mais leur coût élevé et leur complexité de mise en œuvre nécessitent encore des avancées significatives pour une adoption généralisée.

Il apparaît que les différentes technologies existantes ont toutes leurs spécificités et leur rôle propre. Choisir la technologie idéale en fonction des besoins spécifiques d'un micro-réseau n'est pas aisé, et le bon choix peut être une combinaison intelligemment dimensionnée de différents moyens de stockage.

La deuxième approche possible est d'agir directement sur la consommation. Deux objectifs doivent alors être visés simultanément : diminuer la demande du micro-réseau par des mesures d'économie d'énergie (installation d'équipements basse consommation, sensibilisation des usagers et incitation à la sobriété) et piloter la consommation résiduelle pour la faire correspondre à la production via des outils de pilotage de la consommation. Cette gestion peut être implicite via des incitations financières pour réduire les coûts pendant les périodes de pointe, la formation et l'implication des usagers sur les problématiques de gestion du réseau ou la mise en place de voyants d'information sur l'état du système. Elle peut aussi être explicite à travers le pilotage de certaines consommations considérées non-critiques comme le contrôle des bornes de recharge de véhicules électriques. Les compteurs intelligents constituent un élément clé du pilotage de la demande, permettant une mesure précise de la consommation et facilitant la tarification différenciée en fonction des périodes de demande, et facilitant la mise en œuvre du pilotage en permettant une communication bidirectionnelle entre les appareils et les réseaux électriques.

Evidemment, il est possible de combiner les deux approches précédentes, en pilotant
à la fois la consommation, les moyens de stockage et les sources d'énergie pilotables.
En somme, l'équilibrage d'un micro-réseau électrique exige une orchestration précise
des différentes composantes du réseau pour répondre efficacement aux fluctuations
constantes de l'offre et de la demande, garantissant ainsi la stabilité et la robustesse
du système. Les choix en matière de systèmes de stockage d'énergie et de gestion de
la demande dans les micro-réseaux électriques impliquent des compromis complexes
entre coût, durabilité, performances et sécurité. La conception est ainsi sujette aux
questionnements essentiels suivants afin de créer des micro-réseaux efficaces et
résilients face aux défis énergétiques actuels :

* Quels moyens de production privilégier ?

* Quels sont les moyens de flexibilité à mettre en œuvre ?

* Parmi ceux-ci, lesquels sont à utiliser préférentiellement, quel rôle attribuer à chaque technologie, et quelle stratégie globale de gestion mettre en œuvre ?
* A quel moment et sous quelles conditions stocker, déstocker, importer ou exporter de l'énergie ?

* Quels seront les coûts d'investissement et d'exploitation associés au projet, quelle est la viabilité économique du projet ?

* Quels niveaux d'autonomie peuvent être atteint ?

* Quelles seront les conséquences économiques, environnementales et sociétales de la mise en place du micro-réseau ?

Il est en règle générale assez difficile d'apporter des réponses objectives et quantitatives à ces questions, et c'est précisément dans ce but que le laboratoire PIMENT a développé le logiciel ERMESS (« EvolutionnaRy Microgrid Energy Systems Sizing »).

### À retenir

- Il existe de nombreuses sources d'énergie locales à même d'être valorisées au sein d'un micro-réseaux

- La gestion d'un micro-réseau exige d'assurer à tout instant son équilibre entre production et consommation.

- Développer un modèle de gestion énergétique locale pose de multiples questions, concernant le dimensionnement des composants, la gestion opérationnelle du système énergétique, la gestion de la consommation, le comportement des usagers.

## 3 ERMESS : un outil d'aide à la conception de micro-réseaux

Le projet de recherche TwInSolar est porté par le laboratoire PIMENT de l'Université de La Réunion. Au sein de ce projet, un volet spécifique porte sur la conception optimale des micro-réseaux, et un outil algorithmique nommé ERMESS (« EvolutionnaRy Microgrid Energy Systems Sizing ») est le fruit de ce travail de recherche.

ERMESS a pour finalité de fournir une aide à la décision aux concepteurs de micro-réseaux concernant le choix de l'architecture du système énergétique, le dimensionnement de ses composants et la stratégie de gestion. Il prend en compte les systèmes énergétiques déjà présents, les caractéristiques techniques et économiques des équipements qui peuvent être ajoutés, mais aussi les objectifs de l'utilisateur du micro-réseau en termes d'auto-suffisance, d'autonomie, d'impact environnemental, de rentabilité économique, et propose une recommandation personnalisée.

### 3.1 ERMESS : Un algorithme dédié à la conception et à la gestion des micro-réseaux

ERMESS est un algorithme d'optimisation évolutionniste sous contraintes conçu pour fournir des recommandations sur les outils de flexibilité d'un micro-réseau (dimensionnement et stratégie de gestion), en cherchant à atteindre un objectif double :

* Optimiser des critères de performance définis par l'utilisateur (valeur actuelle nette, coût actualisé de l'énergie, impact environnemental, etc.),

* Assurer éventuellement une autonomie minimale (autoconsommation ou auto-suffisance) spécifiée par l'utilisateur.
Il étudie les composants déjà présents sur le site du micro-réseau, les équipements énergétiques pouvant être ajoutés et différentes stratégies de pilotage afin de déterminer la meilleure combinaison et la meilleure architecture globale du système qui permet de répondre le plus efficacement possible aux objectifs spécifiés par l'utilisateur.

Pour le cas de l'étude de la conception d'un micro-réseau isolé, la contrainte d'autosuffisance requise doit être de 100%.

La figure 3 propose une description schématique des variables qui sont considérées par ERMESS comme des contraintes non modifiables (« Données d'entrée ») et des variables qui au contraire vont être le fruit du travail d'optimisation de l'algorithme et seront l'objet de recommandations (« Données de sortie »).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 - Synoptique de fonctionnement d'ERMESS (entrées/sorties)</figcaption></figure>

## 3.2 ERMESS : un algorithme évolutionniste adapté aux micro-réseaux

Dans la grande famille des métaheuristiques, regroupant de nombreuses méthodes algorithmiques conçues pour résoudre une tâche d'optimisation complexe, les algorithmes stochastiques sont ceux qui utilisent des processus aléatoires pour la recherche de la solution optimale. Parmi ceux-ci, les algorithmes évolutionnistes ont pour objectif de résoudre des problèmes divers en se servant des données qu'ils traitent pour apprendre et améliorer leur performance sans instruction explicite, en utilisant une approche s'inspirant de la théorie de l'évolution. Ils proposent donc une analogie entre la résolution du problème étudié et la recherche par une espèce de l'adaptation de ses fonctions physiologiques à un environnement [8].

Dans la suite, tous les termes empruntés au vocabulaire habituellement utilisés dans le contexte de la théorie de l'évolution seront écrits en italique. On rappelle dans cette partie quelques notions importantes. On appelle gènes les éléments d'information
héréditaire. L'ensemble des gènes d'un individu est appelé génotype. Il code l'ensemble de ses caractères héréditaires et caractérise son adaptation à son environnement. Ce dernier est une simple combinaison des génotypes de ses parents. Or, les individus les mieux adaptés ont une probabilité plus importante de survivre et de se reproduire, créant les individus de la génération suivante (enfants) en s'associant à travers la recombinaison génétique. Ce mécanisme de transmission permet d'augmenter les probabilités de répandre les gènes les plus avantageux au cours du temps. Un autre mécanisme, la mutation aléatoire, permet de changer fortuitement certains gènes. Elle a un rôle crucial pour assurer la diversité génétique, et augmente de fait la robustesse des espèces évoluant au sein d'environnements dynamiques.

Les algorithmes évolutionnistes sont aujourd'hui largement répandus et ont fait la preuve de leur performance dans un grand nombre de contextes différents, comme par exemple le jeu vidéo, la prévision météorologique ou la création d'outils d'aide à la prise de décision politique [9] [10] [11].

Un algorithme évolutionniste permet d'étudier efficacement un problème initial trop complexe pour être facilement résolu analytiquement. Dans le paradigme des algorithmes évolutionniste, un individu est une solution possible (mais pas nécessairement idéale) du problème initial et un gène est un paramètre caractérisant une solution. Le concept d'algorithme évolutionniste repose sur le fait qu'il est possible de tester une solution, et de lui attribuer un score (appelé généralement « fitness ») caractérisant sa performance vis-à-vis du problème initial.

Un algorithme génétique est une forme d'algorithme évolutionniste, dont la construction reproduit les mécanismes de l'évolution des espèces. Par conséquent, une population initiale est aléatoirement générée, puis l'algorithme parcourt les étapes suivantes :

1. Le niveau d'adaptation de chaque individu est calculé par son score,

2. Sélection naturelle et recombinaison génétique sont simulées : Les individus les plus performants combinent leurs génotypes afin de former de nouveaux individus constituant la génération suivante,

3. Des mutations génétiques aléatoires sont apportées aux individus de la nouvelle génération.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 - Fonctionnement général d'un algorithme génétique.</figcaption></figure>

De cette manière, et en itérant ce processus sur un grand nombre de générations, on espère parvenir à une solution finale satisfaisante au problème initial.
C'est cette approche méthodologique qui a été choisie par le laboratoire PIMENT pour concevoir ERMESS. Il a été créé dans le but de déterminer le dimensionnement et la stratégie de gestion optimales des moyens de flexibilité d'un micro-réseau électrique, en fonction de contraintes opérationnelles spécifiées par l'utilisateur. Le problème étudié étant ici la gestion d'un micro-réseau, un individu désigne une proposition de fonctionnement du micro-réseau qui satisfait aux exigences d'autonomie fixée par l'utilisateur. Son génotype est alors la donnée explicite :

1. Du parc de production installé sur le micro-réseau (technologies et dimensionnement),

2. Des technologies de stockage utilisées, avec pour chacune un dimensionnement associé,

3. Des contrats d'importation et exportation avec les réseaux extérieurs,

4. Des séries temporelles décrivant la stratégie de gestion du micro-réseau, c'est-à-dire les échanges (importations et exportations) avec des réseaux énergétiques extérieurs et l'utilisation des moyens de flexibilité.

5. D'une stratégie de gestion de la consommation

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 - Constitution du génotype d'un individu dans l'algorithme ERMESS.</figcaption></figure>

Pour chaque individu, un ensemble d'indicateurs de performance liés au fonctionnement du micro-réseau est calculé : autonomie, rentabilité, viabilité, fiabilité, taux de réduction des émissions de gaz à effet de serre, etc. L'utilisateur choisit, à l'initialisation du calcul, quel critère (environnemental, sociétal, économique), ou quelle combinaison de critères sera utilisé en tant que fonction « fitness » pour déterminer l'adaptation de l'individu à son environnement, et conséquemment ses probabilités de se recombiner avec d'autres individus pour former la génération suivante.

De nombreuses variables étant continues, les chromosomes sont codés par des caractères multiples. Le processus de sélection naturelle est simulé par des tournois entre individus, la recombinaison génétique est opérée par des enjambements multiples (c'est-à-dire que les chromosomes enfants sont issus d'une combinaison complexe des chromosomes parents) et la mutation génétique est adaptative (la probabilité de mutation n'est pas la même pour toutes les portions de chromosomes).

Concernant son fonctionnement opérationnel, ERMESS est un algorithme codé pour fonctionner en parallèle sur plusieurs cœurs de calcul. De cette manière, ce sont plusieurs évolutions qui sont simulées en parallèle et indépendamment, de sorte que le fonctionnement global de ERMESS peut être représenté par des évolutions de population indépendantes sur un grand nombre d'îles isolées. Cette approche, expliquée en détail dans [12] ou [13], est appelée « Algorithme évolutif sur archipel ». ERMESS adapte donc cette approche à la gestion des micro-réseaux énergétiques et l'effectue plusieurs fois séquentiellement. C'est donc un processus se divisant en étapes appelées « ères d'évolution ». Le nombre d'ères d'évolution peut être choisi par l'utilisateur, il doit être le fruit d'un arbitrage entre précision de la solution finale et temps de calcul. Chaque ère d'évolution est un processus composé de 4 étapes, expliquées ci-dessous et résumées sur la figure 6 :

1. Une population initiale globale est répartie aléatoirement sur les îles indépendantes,

2. L'algorithme évolutif est lancé indépendamment sur chacune des îles (une île par unité de calcul),
3. A la fin de la simulation du processus d'évolution, les *individus* les plus adaptés de chaque île sont sélectionnées et constituent la *population finale locale*,

4. L'ensemble de toutes les populations finales locales de chacune des îles et regroupé, puis à nouveau mélangé aléatoirement : elle est replacée en début de processus et constituera la population initiale de l'ère suivante.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 - Représentation schématique du fonctionnement d'ERMESS, cas simplifié avec 3 îles et une population globale de 12 individus.</figcaption></figure>

À retenir

- Le laboratoire PIMENT de l'université de La Réunion a créé ERMESS, un outil algorithmique parallélisé d'aide à la décision utilisant la technique de l'optimisation par algorithme évolutionniste pour optimiser le dimensionnement des micro-réseaux.

- ERMESS permet de déterminer, pour tout type de micro-réseau, ou communauté énergétique, la combinaison idéale de moyens de stockage permettant d'atteindre un niveau d'autonomie recherché.

- Il permet une compréhension approfondie des possibilités de gestion de la fluctuation de la production d'origine renouvelable et de la consommation.

3.3 Intérêts sociétaux et environnementaux

L'objectif d'ERMESS est avant tout d'être un outil de promotion pour l'installation de micro-réseaux. Le principal obstacle à la large dissémination des micro-réseaux est la complexité apparente de leur conception. ERMESS répond à cette problématique en proposant des configurations de micro-réseaux simples. Cela permet dès la phase de conception de comprendre les performances économiques et environnementales du micro-réseau, et de faciliter les étapes amont et encourager la mise en place des micro-réseaux.

S'il existe maintenant de nombreux exemples de micro-réseaux fonctionnant avec succès et apportant de forts bénéfices environnementaux et sociétaux [14], il est beaucoup plus difficile d'obtenir des informations sur la manière dont ils ont été conçus, et sur les motivations qui ont amenés les concepteurs à effectuer certains choix cruciaux.
Il est ainsi nécessaire de proposer des exemples simples et significatifs de la manière dont on peut penser l'installation d'un micro-réseau. Ils se doivent alors d'être documentés et accessibles au plus grand nombre. C'est notamment le but du cas d'étude du micro-réseau du campus de Terre Sainte présenté dans la partie 4.

ERMESS doit également être vu comme un outil pédagogique. Il a pour but de rendre accessible au plus grand monde les calculs de dimensionnement nécessaire à la conception d'un micro-réseau. Le but est bien de communiquer sur les problématiques et les calculs qui sont nécessaires dans ce type d'opération. Il doit aussi montrer des exemples significatifs de la création de micro-réseaux qui ont été des succès.

Rappelons aussi ici qu'ERMESS renseigne les utilisateurs sur les performances environnementales du micro-réseau (émissions de gaz à effet de serre, analyse du cycle de vie, retour sur investissement énergétique, etc.). Elles peuvent ainsi facilement être prises en compte au moment de la conception, et il est même possible que la variable d'optimisation soit une de ces grandeurs environnementales.

## À retenir

- Le laboratoire PIMENT a développé un outil algorithmique nommé ERMESS permettant entre autres de choisir et dimensionner de manière optimale les systèmes énergétiques d'un micro-réseau en fonction d'un ensemble d'objectifs et contraintes.

- ERMESS utilise l'optimisation génétique, une approche ayant fait ses preuves dans de nombreux autres contextes.

# 4 L'exemple du micro-réseau du campus de Terre Sainte

## 4.1 Contexte et chiffres-clés

Le laboratoire PIMENT est une unité de recherche de l'Université de La Réunion. Il porte depuis 2022 le projet européen de jumelage TwInSolar, en partenariat avec l'université danoise du DTU (« Technical University of Denmark ») et l'institut de recherche et de transfert de technologie allemand Fraunhofer ISE (« Institute for Solar Energy Systems »). TwInSolar regroupe trois activités complémentaires : le jumelage et le transfert de compétences entre les laboratoires impliqués, la communication et la dissémination et un travail commun de recherche. L'objectif est autant de développer les compétences de recherche du laboratoire avec l'aide des partenaires que de promouvoir les bonnes pratiques concernant l'intégration de l'énergie solaire dans les réseaux électriques. Pour cette raison, les données sont toutes en accès libre, accompagnés des livrables et publications issues du projet sur un site internet dédié. La communication et la dissémination des résultats sont coordonnées par l'agence régionale NEXA et à la commission des îles de la CPMR (conférence des régions périphériques et maritimes), également parties prenantes du projet.

A travers le projet TwInSolar, le laboratoire PIMENT cherche à concevoir un micro-réseau énergétique sur le campus de Terre Sainte, dans le sud de l'île de La Réunion, avec pour objectif d'augmenter drastiquement son auto-suffisance. Ce campus abrite le bâtiment hébergeant l'ESIROI, la seule école d'ingénieurs française ultramarine habilitée par la Commission des Titres d'Ingénieur, le bâtiment ENERPOS, premier bâtiment ultramarin et tertiaire à énergie positive, le SEAS-OI, une station de surveillance de l'environnement assistée par satellite, l'IUT de Saint-Pierre composé de 7 départements ainsi qu'un restaurant universitaire et un complexe de logements
étudiants. La figure 7 montre une photographie aérienne du campus.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 - Photographie aérienne du campus de Terre Sainte à Saint-Pierre, île de La Réunion.</figcaption></figure>

Une analyse exhaustive portant sur la demande énergétique du campus a été menée [15]. La consommation électrique totale atteint en moyenne 1273 MWh par an. Elle est entièrement achetée sur le réseau à un tarif moyen de 0,22 €/kWh en 2022. Il est notable que plus de la moitié de cette consommation électrique est utilisée à des usages de refroidissement ou de rafraîchissement (climatisation, brasseurs d'air, chambres froides). Pour cette raison notamment, on peut observer de très fortes variabilités saisonnières dans la consommation (la puissance maximale appelée lors des mois les plus chauds de l'été austral -janvier et février- étant le double de celle des mois d'hiver). De fortes variabilités journalières et hebdomadaires sont également présentes et complexifient la gestion opérationnelle du micro-réseau.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8 - Consommation électrique mensuelle du campus de Terre Sainte.</figcaption></figure>

Certains bâtiments du campus sont déjà équipés de modules photovoltaïques. Au total, la production solaire atteint aujourd'hui 267 MWh par an, pour une puissance installée de 158 kWc. Cela reste très nettement insuffisant au regard des objectifs de performance envisagés pour ce micro-réseau, et il faut dans un premier temps renforcer ce parc de production. Bien que de nombreuses études sur le micro-réseaux recommandent l'utilisation de différentes technologies de production pour bénéficier de la complémentarité entre les différentes sources [16], l'organisation spatiale du
campus ne permet malheureusement que d'installer de nouveaux équipements de production en toiture. Cela ne peut être que de nouveaux modules solaires, ou éventuellement des éoliennes de toit [17]. Pour simplifier le problème, et parce que l'installation d'éoliennes en toiture est encore aujourd'hui peu compétitive économiquement, on ne considère dans la suite de cet article que la mise en place de nouveaux modules photovoltaïques. Dans l'hypothèse où tous les toits disponibles étaient entièrement couverts de modules photovoltaïques, la puissance crête totale de l'installation atteindrait 845 kWc, auquel cas la production totale annuelle excèderait la consommation. Une puissance installée de seulement 768 kWc suffit à atteindre le scénario Net Zero.

Un micro-réseau atteint l'état **Net Zéro** lorsque sa quantité d'énergie produite devient égale à sa consommation à l'échelle annuelle.

Une étude préliminaire [18] a été effectuée afin de déterminer l'évolution de l'auto-suffisance (la part de l'énergie consommée qui est produite sur site) lors d'une augmentation de la capacité de production photovoltaïque du site, sans ajout de moyen de flexibilité (cf. figure 9). Les conclusions montrent très clairement qu'un objectif ambitieux d'autonomie est inatteignable dans cette configuration.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9 - Auto-suffisance du campus de Terre Sainte en fonction de la puissance photovoltaïque installée, sans utilisation de moyen de flexibilité.</figcaption></figure>

En cohérence avec les recommandations d'usage (cf. partie 2.3), il est indispensable d'inclure à la conception de ce micro-réseau des moyens de flexibilité, et d'y associer une stratégie de gestion, ce qui justifie l'utilisation d'ERMESS pour déterminer le dimensionnement optimal des systèmes énergétiques du micro-réseau (production et stockage), sa gestion opérationnelle et les performances attendues.

## 4.2 Paramétrages d'ERMESS

Dans un premier temps, la production solaire de modules solaires placés sur les 23 toitures disponibles du campus a été modélisée. Les caractéristiques techniques des modules solaires ont été prises égales à des standards industriels (durée de vie de 20 ans, et coût de maintenance annuel de l'ordre de 5% du coût d'installation). L'orientation des panneaux solaires a été contrainte par l'orientation des toitures de
support. Le coût d'installation dépend du type de toiture : il peut atteindre 3000 €/kWc pour les 6 toitures-terrasses alors qu'il ne dépasse que rarement 1600 €/kWc pour les 17 toitures en tôles. La technologie de stockage proposée à ERMESS est uniquement le CAES (stockage d'énergie par air comprimé) dans cet exemple. C'est en effet une technologie de stockage robuste et polyvalente qui permet de stocker de l'énergie sur de longues périodes mais de fournir tout de même des quantités de puissance suffisantes pour répondre aux problématiques d'équilibrage du micro-réseau. Elle présente peu de risques par rapport à d'autres technologies et des normes sécuritaires relativement peu contraignantes au sujet de son installation dans un établissement recevant du public. ERMESS a la possibilité de choisir entre 4 contrats d'achats différents ; en revanche, la possibilité de revendre de l'énergie au réseau n'a pas été retenue.

Le calcul d'optimisation a été effectué en posant pour contrainte une auto-suffisance minimale de 70%, et en recherchant la solution minimisant le LCOE (c'est-à-dire le coût moyen de l'énergie consommée sur la période de vie de l'installation). On rappelle ci-dessous la définition du LCOE :

$$ (1) \quad LCOE = \frac{\sum_{t=1}^{N} \frac{D_t}{(1+r)^t}}{\sum_{t=1}^{N} \frac{E_t}{(1+r)^t}} $$

Où N est la durée de vie totale de l'installation, $D_t$ représente l'ensemble des dépenses pour l'année t (investissement, exploitation et maintenance, combustible) et $E_t$ est l'électricité produite pendant l'année t.

## 4.3 Résultats obtenus

Pour le cas d'étude considéré, ERMESS montre qu'il est effectivement possible de diminuer le coût de l'énergie pour le micro-réseau de 0.22 €/kWh (scénario dit « de base », pour lequel la gestion énergétique du campus est sans modification par rapport à l'existant) à 0.16 €/kWh tout en augmentant l'auto-suffisance de 16% à 70%.

A l'issue du calcul d'optimisation, ERMESS fournit l'architecture permettant au micro-réseau d'atteindre ce niveau de performance. Le parc de production est représenté par la Figure 10 - , détaillant le taux de couverture (le ratio du nombre de modules installés sur le nombre de modules maximal possible) optimal de chacune des toitures disponibles du campus. L'algorithme préconise l'installation de 1516 nouveaux modules photovoltaïques pour une puissance totale de 592 kWc. L'ajout d'une installation de stockage à air comprimé d'une capacité de 4.8 MWh et d'une puissance de 272 kW en charge et de 154 kW en décharge est nécessaire.

Figure 10 - Dimensionnement optimal du parc de production photovoltaïque.
<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Le critère d'optimisation étant le coût de l'énergie, les choix d'ERMESS concernant l'installation de nouveaux équipements sont logiquement explicables par des considérations économiques. Les toitures les plus chères à équiper (très souvent les toitures-terrasses) sont les moins couvertes alors que les 5 toitures les plus couvertes sont au contraire celles offrant le coût de production de l'énergie le plus avantageux. Au contraire, les orientations des différentes toitures, qui créent de légères variations dans les profils de production, ont un impact relativement faible sur les choix d'ERMESS.

Le pilotage optimal est lui résumé sur la Figure 11 - extraite des données de sortie d'ERMESS, qui montre les grandeurs moyennes de consommation, de production, de stockage, d'importation et d'exportation, permettant d'assurer l'équilibrage du micro-réseau.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11 - Équilibrage journalier du micro-réseau (valeurs journalières moyennes).</figcaption></figure>

Comme ERMESS confirme la faisabilité technique et économique de l'augmentation de l'autosuffisance du campus, ce calcul a été renouvelé en faisant varier l'autosuffisance demandée à l'algorithme entre 50% et 85%. Les résultats issus des différentes optimisations sont présentés sur les figures 12, 13 et 14.

<caption>Figure 12 - Coût de l'énergie en fonction de l'autosuffisance.</caption>
<figure><img src="image_13.png" /></figure>

La création d'un micro-réseau est économiquement rentable dès lors que le coût de l'énergie issue de celui-ci est inférieur au coût du scénario de base. Comme montré par la Figure 12, cette rentabilité est assurée jusqu'à 80% d'autosuffisance. On peut aussi remarquer que le coût reste très stable autour de 0,16 €/kWh, et très inférieur au coût actuel, pour des taux d'autosuffisance faibles. Dès que ce dernier dépasse 70%, le coût de l'énergie augmente significativement.

<table><caption>Tableau 1 - Décomposition du coût actualisé de l'énergie du micro-réseau en fonction du taux d'autosuffisance.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Taux d'autosuffisance</th></tr><tr><th>50%</th><th>60%</th><th>70%</th><th>80%</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Poste de dépense</td><td>Investissements (c€/kWh)</td><td>2.5</td><td>3.7</td><td>5.4</td><td>12.3</td></tr><tr><td>Exploitation (c€/kWh)</td><td>1.8</td><td>2.4</td><td>3.1</td><td>3.5</td></tr><tr><td>Prime fixe d'abonnement (c€/kWh)</td><td>1.9</td><td>1.9</td><td>0.9</td><td>0.8</td></tr><tr><td>Importation (c€/kWh)</td><td>8.9</td><td>7.5</td><td>6.5</td><td>4.3</td></tr></tbody></table>

Le tableau 1 montre aussi que la différence de coût entre les différents scénarios se traduit par une très forte augmentation des dépenses d'investissement. Le problème d'une augmentation trop importante de l'auto-suffisance est alors double : le coût de l'énergie augmente et le besoin en investissement initial est décuplé. Ces considérations conduisent à rejeter les dimensionnements conduisant à des taux d'autosuffisance très élevés.

<caption>Figure 13 - Taux de couverture moyen des toitures en modules photovoltaïques en fonction de l'autosuffisance.</caption>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 14 - Taille du stockage nécessaire pour assurer l'équilibrage du micro-réseau en fonction de l'autosuffisance.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Les figures 13 et 14 montrent les besoins en équipement du micro-réseau pour différents taux d'autosuffisance. Si le besoin en modules photovoltaïques augmente de façon presque linéaire avec la contrainte d'autosuffisance, jusqu'à ce que la totalité des toitures soit utilisée, le besoin en stockage est assez stable jusqu'à 65% d'autosuffisance, puis subit une brusque augmentation dès 70 %, pour atteindre des capacités en pratique difficiles à installer et opérer à l'échelle d'un campus universitaire. C'est bien l'explosion des besoins en capacité de stockage pour les taux d'autosuffisance élevés qui explique la forte augmentation du coût de l'énergie (cf. figure 12).

## À retenir

- ERMESS a été utilisé pour calculer le parc de production photovoltaïque et les systèmes de stockage préférentiels pour assurer l'autonomie énergétique du campus de Terre Sainte, sur l'île de La Réunion.

- Les résultats montrent que l'installation de systèmes de production et de stockage in-situ est économiquement rentable pour les utilisateurs jusqu'à une autosuffisance électrique de 80%.
# 5 Conclusion

Cet article explique tout d'abord en quoi l'importance de la gestion locale de l'énergie semble devoir croître dans les années futures et mener à une croissance du nombre de micro-réseaux. Il présente ensuite l'outil ERMESS développé par le laboratoire PIMENT pour le projet TwInSolar. C'est un algorithme d'optimisation génétique permettant de concevoir et dimensionner de manière optimale les micro-réseaux énergétiques, en fonction de critères de performance, des contraintes opérationnelles et de conception et du contexte économique. Enfin, le cas de la conception d'un micro-réseau sur le campus de Terre Sainte, à Saint-Pierre de La Réunion est utilisé pour montrer l'utilisation de cet algorithme. L'importance du taux d'autosuffisance souhaité sur le dimensionnement des systèmes requis a notamment été mis en avant. Suite aux différents calculs d'optimisation réalisés, un objectif d'autosuffisance de 70 à 75 % semble réalisable grâce à l'installation.

# 6 Glossaire

**Micro-réseau** (*Smart grid*)

Unité assurant la production et la distribution d'énergie à l'échelle locale, en s'appuyant souvent largement sur des sources d'énergie renouvelable.

**Équilibrage** (*Balancing*)

Processus permettant de garantir l'égalité à tout instant entre puissance injectée (productions et importations) et puissance soutirée (puissance consommée et exportations) sur un réseau électrique. C'est un élément indispensable de la viabilité d'un réseau.

**Dépenses d'investissement** (*Capital expenditure* ou *CAPEX*)

Investissements initiaux pour l'achat d'un produit ayant une valeur à long terme. Ce sont des immobilisations comptables.

**Dépenses d'exploitation** (*Operational expenditure* ou *OPEX*)

Charges courantes opérationnelles. Ce sont les coûts nécessaires à court-terme pour la bonne exploitation d'un produit : coûts de maintenance, consommables, etc.

## Sources bibliographiques

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[3] F. Moret, T. Baroche, E. Sorin et P. Pinson, «Negotiation Algorithms for Peer-to-Peer Electricity Markets: Computational Properties,» chez 2018 *Power Systems Computation Conference (PSCC)*, Dublin, Ireland, 2018.

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Annuaire

Laboratoires – Bureaux d'études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)

Projet TwInSolar https://twinsolar.eu/fr/

Laboratoire PIMENT https://piment.univ-reunion.fr/qui-sommes-nous-1-1

Fraunhofer ISE https://www.ise.fraunhofer.de/

Université technique du Danemark https://www.dtu.dk/english/