# Répartition optimale d'acteurs énergétiques en communautés d'autoconsommation collective

Youen Froger, Anthony Roy, Jean-Christophe Olivier, Salvy Bourguet, François Auger

► To cite this version:

Youen Froger, Anthony Roy, Jean-Christophe Olivier, Salvy Bourguet, François Auger. Répartition optimale d'acteurs énergétiques en communautés d'autoconsommation collective. Symposium de Génie Electrique 2025, Jul 2025, Toulouse, France. hal-05158407

HAL Id: hal-05158407

https://hal.science/hal-05158407v1

Submitted on 11 Jul 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

# Répartition optimale d'acteurs énergétiques en communautés d'autoconsommation collective

FROGER Youen¹, AUGER François¹, ROY Anthony¹, OLIVIER Jean-Christophe¹, BOURGUET Salvy¹

¹{youen.froger, francois.auger, anthony.roy, jean-christophe.olivier, salvy.bourguet}@univ-nantes.fr

Nantes Université, Institut de Recherche en Énergie Électrique de Nantes Atlantique, IREENA, UR 4642, F-44600 Saint-Nazaire, France

## 1. Contexte des travaux et système étudié

* Décarbonation de la production d'électricité dans le réseau électrique

* Besoins croissants de flexibilité et d'adéquation entre production et consommation d'énergie électrique

* Développement des communautés d'autoconsommation collective (ACC)

* Répartir plusieurs acteurs énergétiques entre plusieurs communautés d'ACC

* Besoin d'équité entre les acteurs

* Complémentarité des différents acteurs

* Développement d'un algorithme de répartition optimale d'acteurs entre de multiples communautés d'ACC et comparaison de deux fonctions objectif.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 1. Répartition géographique des acteurs considérés dans le problème</figcaption></figure>

* Choix des communautés potentielles en utilisant un critère géographique basé sur la réglementation française des communautés d'ACC

* Cas d'étude (artificiel) : 5 producteurs, 5 consommateurs professionnels (pro.) et 16 consommateurs résidentiels (res.), sur une journée au pas horaire

* Production = consommation (au total)

* Deux objectifs différents :

1. Minimiser le coût total

2. Maximiser les économies réalisées par l'acteur marginal

## 2. Problème formulé (MILP)

### • Données d'entrée :

* Position géographique de chaque acteur

* Besoins d'échanges énergétiques de chaque acteur

* Communautés potentielles

* Tarifs d'achat/vente de l'énergie entre chaque acteur et les communautés potentielles

* Tarifs d'achat/vente de l'énergie entre chaque acteur et son fournisseur de complément (FC) / son acheteur de surplus (AS)

### • Variables de décision :

* Participation de chaque acteur à chaque communauté potentielle qu'il peut rejoindre

* Energie échangée entre chaque acteur et chaque communauté potentielle qu'il peut rejoindre

* Energie échangée entre chaque acteur et son FC/ son AS

### • Contraintes :

* Chaque acteur ne participe qu'à une communauté.

* Chaque acteur échange toute l'énergie dont il a besoin, répartie entre sa communauté et son FC/AS.

* Un acteur est soit acheteur soit vendeur d'énergie à chaque instant (il ne peut faire de l'achat/revente)

* Les communautés ne sont pas productrices ou consommatrices d'énergie. Elles ne possèdent pas de stockage. Donc l'énergie qu'elles vendent doit être achetée à un producteur membre de la communauté et inversement

### • Fonctions objectif

1. La minimisation du coût total de l'énergie (le coût payé par les consommateurs – les bénéfices réalisés par les producteurs)

2. La maximisation des économies réalisées par l'acteur marginal (son gain économique par rapport à une situation sans communautés)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig 2 : Profils temporels des différents acteurs</figcaption></figure>

## 3. Résultats

### Communautés constituées

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 3a: Répartition géographique des communautés constituées (objectif 1)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 3b: Répartition géographique des communautés constituées (objectif 2)</figcaption></figure>

### Échanges d'énergie

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Fig. 4b: Répartition des échanges réalisés (objectif 2)</figcaption></figure>

* Forme les plus grandes communautés possibles

* Favorise les consommateurs professionnels du fait de leur consommation élevée

* N'inclut pas tous les acteurs

Coefficient de Gini :

* outil pour caractériser les inégalités économiques

* Plus il est élevé, plus il y a d'inégalités

* Pour *n* personnes ayant des revenus *y*<sub>*i*</sub>

$$G = \frac{2 \sum_{i=1}^{n} iy_i}{n \sum_{i=1}^{n} y_i} - \frac{n+1}{n}$$

* Inclut tous les acteurs

* Réduit beaucoup les économies réalisées.

* Réduit les inégalités

<table><thead><tr><th>Objectif</th><th>Valeur objectif 1<br>(€) ↓</th><th>Valeur objectif 2<br>(€) ↑</th><th>Bénéfices totaux<br>(€) ↑</th><th>Coefficient de<br>Gini ↓</th><th>Temps de calcul<br>(ms) ↓</th></tr></thead><tbody><tr><td>Objectif 1</td><td>453</td><td>0</td><td>462</td><td>0,23</td><td>974</td></tr><tr><td>Objectif 2</td><td>573</td><td>0,12</td><td>343</td><td>0,15</td><td>452</td></tr></tbody></table>

### Taille maximale du problème qui peut être traité

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Fig. 5: Nombre d'acteurs maximal pour lequel le problème peut être résolu en fonction du nombre de jours de référence</figcaption></figure>

* Chaque acteur est le centre d'une communauté potentielle

* Complexité en mémoire : O(nombre d'acteurs⁴ * nombre d'instants considérés²)

* Cette approche, bien qu'intéressante à petite échelle, est difficilement utilisable à grande échelle

## 4. Conclusions - Perspectives

* **Intégration de la flexibilité** : Que ce soit du côté de la demande en mettant en place des outils tels que l'effacement, ou du côté de la production en mettant en place des batteries, il est nécessaire de la prendre en compte dans le dimensionnement

* **Nouvelles méthodes de calcul** : deux pistes sont envisagées, à savoir l'agrégation de la demande et la résolution approchée réalisée sur un problème à deux niveaux