Annexe 7 - Positionnement de OMEGAlpes par rapport aux autres outils de
modélisation énergétique ouverts

<table><thead><tr><th>Function</th><th>OMEGAlpes</th><th>Function</th><th>OMEGAlpes</th></tr></thead><tbody><tr><td>hourly time steps</td><td>x</td><td>flexible model foresight</td><td></td></tr><tr><td>variable time steps</td><td>(x)</td><td>rolling horizon</td><td></td></tr><tr><td>copperplate approach</td><td>x</td><td>size as integer/real variable</td><td>x</td></tr><tr><td>direct current (DC)</td><td></td><td>pre-defined unit size</td><td></td></tr><tr><td>alternating current (AC)</td><td></td><td>cost based on economy of scale</td><td></td></tr><tr><td>power flow (PF)</td><td></td><td>emission costs</td><td>x</td></tr><tr><td>optimal PF (OPF)</td><td></td><td>emissions constraints</td><td>x</td></tr><tr><td>security-constrained OPF</td><td></td><td>multi area system</td><td></td></tr><tr><td>unit commitment (UC)</td><td>(x)</td><td>multi-year investment</td><td></td></tr><tr><td>security constrained UC (SCUC)</td><td>(x)</td><td>multi-year operation</td><td></td></tr><tr><td>ramp up &amp; down constraints</td><td>x</td><td>year varying capex &amp; opex (CUR)</td><td></td></tr><tr><td>min. up &amp; down time</td><td>x</td><td>year varying fuel &amp; emission (CUR)</td><td></td></tr><tr><td>starts per day/period</td><td>x</td><td>budget constraints (CUR)</td><td>(x)</td></tr><tr><td>min. stable load</td><td>x</td><td>fuel constraints</td><td></td></tr><tr><td>must run</td><td>x</td><td>retirement of existing assets</td><td></td></tr><tr><td>startup &amp; shutdown costs</td><td>x</td><td>fuel switch/dual fuel</td><td>(x)</td></tr><tr><td>cold &amp; hot startup costs</td><td></td><td>part load impacts</td><td></td></tr><tr><td>economic dispatch (ED)</td><td>(x)</td><td>ambient temperature impact</td><td></td></tr><tr><td>security constrained ED</td><td></td><td>technology degradation/aging</td><td></td></tr><tr><td>non-elec. distribution (constraints)</td><td>(x)</td><td>generic storage</td><td>x</td></tr><tr><td>gaseous distribution (constraints)</td><td></td><td>detailed storage (SOC, DoD)</td><td>(x)</td></tr><tr><td>liquid distribution (constraints)</td><td></td><td>component dispatch</td><td>x</td></tr><tr><td>thermal distribution (constraints)</td><td>(x)</td><td>1-1 energy conversion</td><td>x</td></tr><tr><td>district heating/cooling demand</td><td>(x)</td><td>n-1 energy conversion</td><td>x</td></tr><tr><td>(drink) water demand</td><td></td><td>1-m energy conversion</td><td>x</td></tr><tr><td>hot water demand</td><td>(x)</td><td>n-m energy conversion</td><td>x</td></tr><tr><td>steam demand</td><td></td><td>availability / forced outage</td><td>x</td></tr><tr><td>other demand</td><td></td><td>maintenance planning</td><td>(x)</td></tr><tr><td>simulation (min. total costs)</td><td></td><td>energy purchase (fixed/variable)</td><td>(x)</td></tr><tr><td>min. total costs</td><td>x</td><td>energy sales</td><td>(x)</td></tr><tr><td>min. investment costs</td><td>(x)</td><td>deferable demand</td><td>(x)</td></tr><tr><td>min. operational costs</td><td>(x)</td><td>generation curtailment</td><td></td></tr><tr><td>min. losses</td><td>(x)</td><td>reserve margin</td><td></td></tr><tr><td>max. profit</td><td>(x)</td><td>primary/secondary reserves</td><td></td></tr><tr><td>partial equilibrium</td><td>(x)</td><td>reliability indicators</td><td></td></tr><tr><td>min. customer rates</td><td>(x)</td><td>risk level (appetite)</td><td></td></tr><tr><td>max. efficiency</td><td></td><td>probability/uncertainty</td><td></td></tr><tr><td>min. emissions</td><td>x</td><td>GIS representation</td><td></td></tr><tr><td>demand elasticity</td><td></td><td>documentation</td><td>x</td></tr><tr><td>locational marginal price (LMP)</td><td></td><td>example(s) available</td><td>x</td></tr><tr><td>perfect model foresight</td><td>x</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Legend: x: considered; (x): partially considered; empty: not considered

<caption>Tableau 14 : Positionnement de l'outil OMEGAlpes. Source : auteur à partir des critères de Groissböck [43].</caption>
Avec cette grille de lecture, OMEGAlpes obtient la note de 0,80, ce qui le positionne en 14ème position sur 29 outils référencés (ou plus précisément en 12ème place ex-aequo).

Ci-après le positionnement de OMEGAlpes dans l'article de Heider et al.

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Tableau 15 : Représentation de caractéristiques de flexibilité d'outils de modélisation énergétique ouverts dont OMEGAlpes. Source : Heider et al. [257], licence CC-BY.</figcaption></figure>

Concernant la procédure CDUR, OMEGAlpes obtient :

- 3/3 en Citation : identifié sur Software Hertiage et Gitlab, la liste des logiciels associés est fourni et un article de revue exhaustif le décrit.

- 2/3 en Dissémination : l'outil est disponible sous licence ouverte Apache 2.0, un software management plan informel est en place mais devrait être formalisé

- 3/3 en Dissémination : le code a des tests unitaires, exemples, et documentation

- 3/3 en Recherche : l'outil a donné lieu à plusieurs articles et est utilisé dans différentes équipes.

Annexe 8 - Détail concernant les environnements encapsulés

Concernant la mise en place des environnements pour les notebooks, un fichier *requirements* peut être mis à disposition pour renseigner les versions des dépendances avec lesquelles a été développé le notebook. Ce fichier peut différer du *requirements* du répertoire de l'outil de modélisation utilisé qui indique les versions minimales pour l'usage de l'outil : d'une part en indiquant des dépendances supplémentaires si nécessaires, et d'autre part en précisant les versions exactes au moment du développement. Se placer dans ces versions exactes assure une bonne reproductibilité, mais comporte le risque de provoquer des changements de versions dans les environnements des utilisateurs (i.e. leurs différentes dépendances installées localement dans une certaine version, par exemple des *packages* Python). C'est pourquoi la gestion de l'environnement peut être réalisée de deux manières, selon l'usage :

- Un usage en ligne via des applications telles que le service publique Mybinder [390]. Cet usage se fait sur des serveurs distants via Internet, et ne nécessite aucune installation locale.

- Un usage en local, où on installe les dépendances nécessaires au fonctionnement du notebook via le fichier *requirements*.

Concernant ce dernier usage, le risque est de modifier à répétitions les versions locales des utilisateurs. Pour éviter cet écueil et donc faciliter l'usage, des solutions existent et permettent
de se placer dans un environnement « encapsulé » comprenant toutes les dépendances nécessaires, sans modifier l'environnement local. Plusieurs solutions existent pour disposer d'un environnement propre de développement en local :

- Les environnements de calculs archivés, avec les conteneurs dont l'exemple le plus connu est Docker [289]. Ils permettent d'encapsuler tout l'environnement lié à une application et ses dépendances pour un usage pérenne. S'ils sont faciles à utiliser, il est difficile de savoir ce qu'ils contiennent et correspondent à des fichiers assez lourds.

- Les solutions d'environnement de développements intégrés (IDE pour *Integrated Development Environment*) permettant de générer des environnements propres à une utilisation. Contrairement aux conteneurs, ils n'embarquent pas toutes les dépendances mais permettent de les installer (via un fichier *requirements* par exemple) dans un environnement vierge. On peut notamment citer Anaconda pour une utilisation des langages Python ou R [391]. Ils sont transparents, modifiables et compacts, mais peuvent être difficiles à construire.

Cet usage en local avec environnement dédié doit être privilégié lors du développement du notebook, car il permet de se placer dans l'environnement exact auquel auront accès les futurs utilisateurs, de notifier toutes les dépendances nécessaires et de faciliter leur installation et donc l'usage du notebook.
Annexe 9 - Espace de conception des notebooks, Lau et al.

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>Figure 0.3 : L'espace de conception (design space) des notebooks, formulé après analyse de 60 projets de notebooks dans l'industrie et le milieu académique. Comme le présente le tableau ci-après, chaque projet occupe de multiples points dans chaque dimension de cet espace. Source : Lau et al. [269]. © 2020 IEEE</figcaption></figure>
# Annexe 10 - Notebook ORUCE autoconsommation PV

## ORUCE autoconsommation PV

### Informations générales

* Contexte de l'étude : Ce notebook présente un cas d'étude autour de l'autoconsommation photovoltaïque d'une habitation en phase de pré-étude. L'étude se concentre sur un seul bâtiment représentatif équipé de panneaux PV et d'un stockage par batterie. Il a été développé dans le cadre de travaux de thèse pour présenter la méthode ORUCE (Open and Reproducible Use Case for Energy).

* Licence: Apache 2.0

* Lien mybinder pour une utilisation en ligne

* Référence : section III.4 de la thèse de Sacha Hodencq.

* Outl: OMEGAipes, version 0.4.2, licence Apache 2.0

* Lien vers d'autres cas d'étude liés :

* Voir notamment le cas d'étude dont est inspiré ce notebook, plus détaillé : Open and Reproducible Use Cases in the Energy field for systems design and operation: a dwelling photovoltaic self-consumption example

* et le notebook lié, développé avec l'outl NoLOAD : Energy systems optimisation models for Life Cycle Assessment: a dwelling photovoltaic system study case using NoLOAD

* Développeur - institution : Sacha Hodencq (sacha.hodencq@g2elab.grenoble-inp.fr) - G2ELab

* Fiche descriptive en fin de notebook

### Table des matières

* Informations générales

* Gestion des données

* Présentation de la modélisation énergétique

* Processus de modélisation énergétique

* Gestion des résultats

* Conclusion

* Fiche cas d'étude

### Import des packages nécessaires

Un petit guide de gestion de l'environnement selon votre situation.

Code à exécuter si vous êtes sur mybinder (retirez les "#" devant les lignes de code) :

```
In [1]: import os
os.system('pip install -r NB requirements/ORUCE_autoconsso_PV requirements.txt')
# os.system('pip install -r NB requirements/ORUCE_autoconsso_PV requirements.txt')
```

```
In [2]: import pulp
from pulp import lpStatus
import numpy as np
import pandas as pd
from python scripts.NB_ORUCE_utils import *
from python scripts.enedis_apis import coefficient_des_profils
from omegalpes.general.optimization.element import Objective
```

### Gestion des données

#### Profils d'ensevelissement

Les profils d'irradiation et de consommation peuvent être adaptés en fonction de la localisation ou des spécificités des consommateurs. Dans cette étude, nous prenons les profils d'irradiance de Grenoble :

* DHI : Diffuse Horizontal Irradiation (W/m²)

* DNI : Direct Normal Irradiation (W/m²)

Ces données d'irradiation proviennent de la station météo de Grenoble (bâtiment de l'école G2ELab et ENSE3), stockés sur le serveur MHI (Monitot et Habitat Intelligent) dans une base de données influxDB sous une licence Public Domain Dedication and License version v1.0.

Irradiance (basée sur l'IOEMetadata) :

<table><thead><tr><th>#</th><th>Key</th><th>Parameter</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>name</td><td>irradiance_data.csv</td></tr><tr><td>2</td><td>title</td><td>Données d'irradiance à Grenoble en 2019</td></tr><tr><td>3</td><td>id</td><td></td></tr><tr><td>4</td><td>description</td><td>Données d'irradiance à Grenoble comprenant le DHI et DNI</td></tr><tr><td>5</td><td>language</td><td></td></tr><tr><td>6</td><td>subject</td><td></td></tr><tr><td>7</td><td>keywords</td><td></td></tr><tr><td>8</td><td>publicationDate</td><td>2020</td></tr><tr><td>9</td><td>context</td><td></td></tr><tr><td>10</td><td>spatial</td><td>Grenoble, 21 avenue des Martyrs</td></tr><tr><td>11</td><td>temporal</td><td>2019, pas de temps horaire</td></tr><tr><td>12</td><td>source</td><td>http://mhi-srv.g2elab.grenoble-inp.fr/APL/</td></tr><tr><td>13</td><td>licenses</td><td>Public Domain Dedication and License version v1.0</td></tr><tr><td>14</td><td>contributors</td><td>Delinchant B. Wurtz F., Poil S., Scharen J.-L. and Marechal Y. (2016). 'Gren-ER Living Lab - A Green Building with Energy Aware Occupants' SmartGreen16, In proceedings of the 5th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems. ISBN 978-989-758-184-7, pages 316-323. DOI: 10.5220/0005795303160323</td></tr><tr><td>15</td><td>resources</td><td>Delinchant B., Wurtz F., Poil S., Scharen J.-L. and Marechal Y. (2016). 'Gren-ER Living Lab - A Green Building with Energy Aware Occupants' SmartGreen16, In proceedings of the 5th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems. ISBN 978-989-758-184-7, pages 316-323. DOI: 10.5220/0005795303160323</td></tr></tbody></table>

La fonction `extract_csv_from_mhi` peut être utilisée pour récupérer les données du serveur.

```
In [3]: extract_csv_from_mhi(start-datetime(year=2019, month=1, day=1),
                          end-datetime(year=2020, month=1, day=1))
File 'irradiance_data.csv' generated
```

Si vous exécutez ce script sur mybinder, vous obtenez une `Timeout` ou `Connection error`, car cette requête ne peut pas être exécutée. Veuillez utiliser un autre service ou une version locale du Jupyter Notebook. Vous pouvez directement aller à la partie Gestion des données à partir d'un fichier csv, et utiliser les données disponibles sur le serveur gitlab de ce notebook. D'autres requêtes fonctionnant sur mybinder peuvent également être utilisées (fonction get_data, voir la cellule ci-dessous) avec des requêtes http, qui sont autorisées par mybinder. Cependant, ces demandes ne permettent d'accéder aux données du serveur qu'à partir du début de 2021. Si vous n'exécutez pas ce Jupyter Notebook sur mybinder, le serveur de données peut ne pas être accessible.

### Profils de consommation

Les profils de consommation sont obtenus à partir d'un vecteur temporel de coefficients de consommation électrique provenant d'Enedis : les profils RES1 c'est-à-dire des coefficients de profils de consommation typiques pour les logements raccordés en basse tension avec une puissance nominale inférieure à 6 kVA. Les coefficients de profils de consommation sont partagés avec la licence ouverte v2.0 (Établ). Nous considérons une consommation annuelle de 4586 kWh par an et par logement, calculée à partir du nombre de foyers raccordés au système électrique français selon ce rapport de la Commission de régulation de l'énergie (CRE), page 19 (32,4 millions de consommateurs résidentiels raccordés en 2017), et de la consommation finale d'électricité du secteur résidentiel français de 148,6 TWh en 2019.

L'accès à ces valeurs peut prendre quelques minutes.

Consommation (basée sur l'IOEMetadata) :

<table><thead><tr><th>#</th><th>Key</th><th>Parameter</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>name</td><td>consumption_data.csv</td></tr><tr><td>2</td><td>title</td><td>Données RES1</td></tr><tr><td>3</td><td>id</td><td></td></tr><tr><td>4</td><td>description</td><td>Données de profil type de consommation résidentielle en France en 2019</td></tr><tr><td>5</td><td>language</td><td></td></tr><tr><td>6</td><td>subject</td><td></td></tr><tr><td>7</td><td>keywords</td><td></td></tr><tr><td>8</td><td>publicationDate</td><td>2020</td></tr><tr><td>9</td><td>context</td><td></td></tr><tr><td>10</td><td>spatial</td><td>France, échelle résidentielle</td></tr><tr><td>11</td><td>temporal</td><td>2019, pas de temps horaire</td></tr><tr><td>12</td><td>source</td><td>https://data.enedis.fr/pages/coefficients-des-profits/</td></tr><tr><td>13</td><td>licenses</td><td>licence ouverte v2.0 (Établ)</td></tr><tr><td>14</td><td>contributors</td><td>Enedis</td></tr><tr><td>15</td><td>resources</td><td>Démarche open data Enedis</td></tr></tbody></table>

```
In [10]: raw_res1 = coefficient_des_profils(starting_date = datetime(year=2018, month=12, day=31), nb_days = 366)
print raw_res1
```

```
# Removing the two last values that are in 2020:
raw_res1.drop raw_res1 tail(2) index, inplace = True
```

<table><thead><tr><th></th><th>COEFFICIENT_PREPARE</th><th>COEFFICIENT_AJUSTE</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>0.9659</td><td>0.942429</td></tr><tr><td>2019-01-01 00:00:00</td><td>0.0996</td><td>0.070277</td></tr><tr><td>2019-01-01 01:00:00</td><td>0.0287</td><td>0.021316</td></tr><tr><td>2019-01-01 01:20:00</td><td>0.7700</td><td>0.749734</td></tr><tr><td>2019-01-01 02:00:00</td><td>0.7401</td><td>0.720413</td></tr><tr><td>2019-12-31 22:80:00</td><td>1.2639</td><td>1.276133</td></tr><tr><td>2019-12-31 23:00:00</td><td>1.0855</td><td>1.095298</td></tr><tr><td>2019-12-31 23:20:00</td><td>0.9485</td><td>0.961049</td></tr><tr><td>2020-01-01 00:00:00</td><td>0.9659</td><td>0.979983</td></tr><tr><td>2020-01-01 01:00:00</td><td>0.8588</td><td>0.909149</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th></th><th>COEFFICIENT_DYNAMIQUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>1.052990</td></tr><tr><td>2019-01-01 00:00:00</td><td>0.997556</td></tr><tr><td>2019-01-01 01:00:00</td><td>0.946584</td></tr><tr><td>2019-01-01 01:20:00</td><td>0.902821</td></tr><tr><td>2019-01-01 02:00:00</td><td>0.878511</td></tr><tr><td>2019-12-31 22:80:00</td><td>1.208829</td></tr><tr><td>2019-12-31 22:00:00</td><td>1.146508</td></tr><tr><td>2019-12-31 23:00:00</td><td>1.085694</td></tr><tr><td>2020-01-01 00:00:00</td><td>1.036566</td></tr><tr><td>2020-01-01 01:00:00</td><td>0.985495</td></tr></tbody></table>

[1782 rows x 3 columns]

Les coefficients RES1 sont rééchantillonnés pour obtenir les jeux de données horaires. Nous sélectionnons les coefficients les plus finalisés, c'est-à-dire les coefficients dits: "COEFFICIENT_DYNAMIQUE". Nous les multiplions ensuite par une consommation horaire moyenne basée sur une consommation annuelle de 4586 kWh comme expliqué précédemment.

```
In [11]: res_1_h = raw_res1.rename('H'); mean() # Moyenne car pas de temps 30min
res_1_h.drop('COEFFICIENT_PREPARE', inplace=True, axis=1)
res_1_h.drop('COEFFICIENT_AJUSTE', inplace=True, axis=1)
mean_hourly_consumption = 4586*1e-3 / (365*24) # mean hourly consumption in Watts
res_1_h.lem() # 'COEFFICIENT_DYNAMIQUE' = mean_hourly_consumption
consumption_profile = res_1_h
# Renaming headers
consumption_profile.columns = ['Consumption']
consumption_profile.index.names = ['TIMESTAMP']
print(consumption_profile)
```

<table><thead><tr><th></th><th>Consumption</th></tr></thead><tbody><tr><td>TIMESTAMP</td><td></td></tr><tr><td>2019-01-01 00:00:00</td><td>536.982422</td></tr><tr><td>2019-01-01 01:00:00</td><td>484.258459</td></tr><tr><td>2019-01-01 02:00:00</td><td>450.561210</td></tr><tr><td>2019-01-01 02:20:00</td><td>417.198090</td></tr><tr><td>2019-01-01 04:00:00</td><td>292.784627</td></tr><tr><td>2019-12-21 19:00:00</td><td>915.078918</td></tr><tr><td>2019-12-21 20:00:00</td><td>842.017212</td></tr><tr><td>2019-12-21 21:00:00</td><td>741.866516</td></tr><tr><td>2019-12-21 22:00:00</td><td>652.579041</td></tr><tr><td>2019-12-21 23:00:00</td><td>584.295898</td></tr></tbody></table>

[8760 rows x 1 column]

```
In [12]: # Finding potential errors - NaN
consumption_profile[consumption_profile.isnull() any True]
```

```
Out[12]:

    Consumption

TIMESTAMP
2019-03-31 02:00:00      NaN
```

```
In [13]: # Replacing missing value with mean hour
consumption_profile = consumption_profile.drop(np.nan, mean_hourly_consumption)
consumption_profile.to.csv(path_or_buf= "./data/" + file_name + ".csv", sep=',')
print("Resultats exportés dans le fichier {}.csv".format(file_name))
Résultats exportés dans le fichier consumption_data.csv
```
avec

* dt le pas de temps (e.g. avec des pas de temps 15 minutes, dt = 1/4)

* e_sto[t] l'énergie stockée à un instant t

* self_disch le taux de décharge de la batterie

* P_ch[t] la puissance de charge à l'instant t

* P_disch[t] la puissance de décharge à l'instant t

* eff_sto_f efficacité de charge et décharge

In [25]:
# OBJECTIVES
# Already available in OMEGAles
power_grid.production_unit.minimize_production()
# power_grid.consumption_unit.minimize_consumption()

# Objective developed specifically here
battery_minimize_lostes = Objective('exp["lpSum(3)*([0],e[t]*[1]+ 
'([0],pc[t]*([0],pd[t]*([1,2]))', 
'for t in time.t]')].format(
'battery.name, self_disch_lead_acid, eff_sto_lead_acid, time.DT),
name="min_lostes", active=True, unit="H", parent=One))

# UNITS CONNECTION TO ENERGY NODE

elec_node.connect_units(pv_panels, dwelling_consumption, battery, power_grid production_unit,
                       power_grid_consumption_unit)

Résolution

In [26]:
# MODEL BULL AND RUN
model = OptimizationModel(time, name="ORUCE")
model.add_nodes(elec_node)

model.solve_and_update()

--- Adding all variables to the model ---
Adding variable : PV_panels_p
Adding variable : PV_panels_e Tot
Adding variable : dwelling_consumption_p
Adding variable : dwelling_consumption_e Tot
Adding variable : battery_p
Adding variable : battery_e Tot
Adding variable : battery_u
Adding variable : battery_capacity
Adding variable : battery_e
Adding variable : battery_pc_max
Adding variable : battery xd max
Adding variable : battery xd min
Adding variable : battery_pc
Adding variable : battery xd
Adding variable : battery_pc
Adding variable : battery_u
Adding variable : battery_e
Adding variable : power_grid prod_p
Adding variable : power_grid prod_e Tot
Adding variable : power_grid prod_u
Adding variable : power_grid_cons_p
Adding variable : power_grid_cons_e Tot
Adding variable : power_grid_cons_u

--- Adding all objectives to the model ---
Adding objective : battery_min_lostes
Adding objective : power_grid prod_min_production

--- Adding all constraints to the model ---
Adding constraint : elec_node.power_balance, exp = PV_panels_p[t]-dwelling_consumption_p[t]-battery_p[t] *pc
r_grid prod_p[t] *power_grid prod_p[t] = 0 for t in time.t
Adding constraint : PV_panels_CALC_e Tot = time.DT * 1pSum(PV_panels_p[t] for t in time.t)
Adding constraint : dwelling_consumption_CALC_e Tot, exp = dwelling_consumption_e Tot == time.DT * 1pSum(dwe
ing_consumption_p[t] for t in time.t)
Adding constraint : battery_CALC_e Tot, exp = battery_e Tot == time.DT * 1pSum(battery_e[t] for t in time.t)
Adding constraint : battery_on_off_max, exp = battery_p[t] <= battery_e[t] * 868.0 for t in time.t
Adding constraint : battery_on_off_min, exp = battery_p[t] >= battery_e[t] * -868.0 for t in time.t
Adding constraint : battery_e soc_min, exp = battery_e[t] >= 0 * battery_capacity for t in time.t
Adding constraint : battery_e soc_max, exp = battery_e[t] <= 0.5 * battery_capacity for t in time.t
Adding constraint : battery_CALC_e, exp = battery_e[t] = battery_e[t] * [0.01]*time.DT - time.DT * (batter
ery_p[t]*0.75 - battery xd[t]*[1.075] * 0 * battery_capacity) = 0 for t in time.t [1:-1])
Adding constraint : battery_CALC_p, exp = battery_p[t] == battery_pc[t] - battery xd[t] for t in time.t
Adding constraint : battery_on_off_stox, exp = battery_pc[t] + battery xd[t] - battery_e[t] * 0.001 >= 0 for
t in time.t
Adding constraint : battery_def_max_charging, exp = battery_pc[t] - battery_pc[t] * battery_pc_max <= 0 for
t in time.t
Adding constraint : battery_def_max_discharging, exp = battery xd[t] - (1 - battery_pc[t]) * battery xd_max
0 for t in time.t
Adding constraint : battery_def_min_charging, exp = battery_pc[t] - battery_pc[t] * t * le05 >= 0 for t in time.t
Adding constraint : battery_def_min_discharging, exp = battery xd[t] * (battery_pc[t] - battery_u[t]) * t * le05
>= 0 for t in time.t
Adding constraint : battery_def_e 0, exp = battery_e[0] == 0
Adding constraint : battery_e f min, exp = battery_e f >= 0 * battery_capacity
Adding constraint : battery_e f max, exp = battery_e f <= 0.5 * battery_capacity
Adding constraint : battery_def_e f, exp = battery_e f-battery_e[119] = 1 * (batter_p[119]*0.75-battery xd[1
[19]*1.075-0.01*battery_e[119]*0*battery_capacity)
Adding constraint : power_grid prod_e Tot, exp = power_grid prod_e Tot == time.DT * 1pSum power_grid prod
p[t] for t in time.t
Adding constraint : power_grid prod_on_off_max, exp = power_grid prod_p[t] <= power_grid prod_u[t] * 2817.535
52519563 for t in time.t
Adding constraint : power_grid prod_on_off_min, exp = power_grid prod_p[t] >= power_grid prod_u[t] * t * le05
for t in time.t
Adding constraint : power_grid_cons_e Tot, exp = power_grid_cons_e Tot == time.DT * 1pSum power_grid_cons
p[t] for t in time.t
Adding constraint : power_grid_cons_on_off_max, exp = power_grid_cons_p[t] <= power_grid_cons_u[t] * 2817.535
52519562 for t in time.t
Adding constraint : power_grid_cons_on_off_min, exp = power_grid_cons_p[t] >= power_grid_cons_u[t] * t * le05
for t in time.t
Adding constraint : power_grid_rev, exp = power_grid prod_p[t] - (1 - power_grid_cons_u[t]) * 2817.525825
19562 <= 0 for t in time.t

------ RUN OPTIMIZATION ------
Resolution duration = 0.6171652270721436 seconds.

------ UPDATE RESULTS ------
Updating unit : elec_node
Updating unit : PV_panels
Quantity : p
Quantity : e Tot
Updating unit : dwelling_consumption
Quantity : p
Quantity : e Tot
Updating unit : battery
Quantity : p
Quantity : e Tot
Quantity : u
Quantity : capacity
Quantity : e
Quantity : pc_max
Quantity : pd_max
Quantity : pc
Quantity : pd
Quantity : u
Quantity : e f
Updating unit : power_grid prod
Quantity : p
Quantity : e Tot
Quantity : u
Updating unit : power_grid_cons
Quantity : p
Quantity : e Tot
Quantity : u
Updating unit : power_grid

Gestion des résultats

Affichage et tracé des résultats

Les indicateurs de résultats présentés ici sont la consommation du logement et la production PV en kWh, par rapport à l'énergie du réseau électrique. Nous calculons et affichons également le Load Cover Factor et le Supply Cover Factor, tels que définis par Salom et al., 2014. 'Analysis Of Load Match and Grid Interaction Indicators in NZEB with High-Resolution Data', IEA Solar Heating and Cooling Programme. https://doi.org/10.18777/ieasch-task40-2014-001.

Ils peuvent évidemment être discutés et améliorés en fonction des objectifs de l'étude.

In [27]:
# Print results
print('Consumption totale du foyer = {} kWh'.format(round(dwelling_consumption_e_tot.get_value()/1000,2)))
# Probleme de porouvage car pertes batteries pour le PV
print('') provenant du réseau. format(round(power_grid.production_unit_e Tot,
get_value()//dwelling_consumption_e Tot. get_value() *100)
# batterie comprise ou consommee par le dwelling
print('') consommee localement. format(round(pv_panels_e Tot. get_value() - power_grid.consumption_unit_e Tot. get_value()/1000,2))
print('') injectee sur le réseau
print('') format(round(pv_panels_e Tot. get_value() /pv_panels_e Tot. get_value() - power_grid.consumption_unit_e Tot. get_value()
print('') Supply Cover Factor: ('') format(round(dwelling_consumption_e Tot. get_value() - power_grid.production_unit_e Tot,
51% provenant du réseau
Production PV totale = 29.84 kWh
69% consommee localement
21% injectee sur le réseau
Supply Cover Factor: 0.69
Load Cover Factor: 0.49

In [28]:
# Plot results
pit = plot_node energetic flows(elec_node)
pit lylabel("Puissance (M)") # changing label from default (kW) to W
pit show()

Preparing to plot the energetic flows through the node elec_node.
Add power from PV_panels.
Add power from dwelling_consumption.
Add power from battery.
Add power from power_gridprod.
Add power from power_grid_cons.

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

Sauvegarde des résultats

Enfin, les flux d'énergie peuvent être sauvegardés sous forme de fichiers csv.

In [29]:
save_energy_flows(elec_node, sep=',' , file_name='results/ORUCE_DV Results')

Interpretation des résultats

Dans ce cas, les résultats concernant la gestion des batteries sont assez trivial mais ils permettent de voir les flux d'énergie pour la
période étudiée. Le modèle OMEGAles est accessible pour des études plus approfondies sur ce système énergétique.

Conclusion

Discussion and perspectives

D'autres approches pourraient être envisagées dans cette étude. Une partie de l'appel de puissance pourrait être gérée pour refléter une éventuelle adaptation de la consommation à la production locale. Les travaux futurs pourraient également inclure une gestion des batteries en fonction des émissions dynamiques de GES du réseau électrique en CO2. Il serait également intéressant de réaliser l'étude à l'échelle du quartier afin de qualifier et quantifier les conséquences sur les réseaux d'énergie, d'évaluer la pertinence du dimensionnement avec les indicateurs présentés ici. Une perspective envisagée est d'endre cette étude de cas à l'échelle des opérations d'autoconsommation collective afin d'intégrer les enjeux de la communauté énergétique. Un point d'intérêt particulier est Fautonomisation des communautés énergétiques locales, avec l'émergence d'une " économie du partage " dans laquelle les ressources ainsi que les biens communs numériques et matériels sont identifiés et utilisés de manière mutualisée (Kostakis et al. 2015 - DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.077).

Disponible en ligne : matériel supplémentaire [C].

(NB: La fiche synthétique de l'Annexe suivante fait également partie du notebook)
# Annexe 11 - Fiche synthétique pour le cas d'étude autoconsommation

## PV

### Fiche descriptive

<table><thead><tr><th>Nom</th><th>Autoconsommation photovoltaïque d'un foyer</th></tr></thead><tbody><tr><td>Description</td><td>Cas d'étude d'autoconsommation PV développé comme un scénario type pour l'ouverture du processus de modélisation avec la méthode ORUCE</td></tr><tr><td>Objectif</td><td>L'objectif sur ce cas d'étude est la gestion optimale des flux de puissance est appliquée à la conception du système énergétique obtenu.</td></tr><tr><td>Laboratoire</td><td>G2Elab</td></tr><tr><td>Contact</td><td>Sacha Hodencq - sacha.hodencq@g2elab.grenoble-inp.fr</td></tr><tr><td>Lien</td><td>à venir</td></tr><tr><td>Documents & données associés</td><td>S. Hodencq, B. Delinchant, and F. Wurtz, 'Open and Reproducible Use Cases for Energy (ORUCE) methodology in systems design and operation: a dwelling photovoltaic self-consumption example', Bruges, Belgium, Sep. 2021. Accessed: Sep. 16, 2021. Available: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03341883. Données : ensoleillement Grenoble, données de consommation RES1 Enedis</td></tr><tr><td>Outils associés</td><td>OMEGAlpes</td></tr><tr><td>Licence</td><td>Apache 2.0</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th>Paramètre</th><th>Paramétrage proposé</th><th>Description (plus exhaustif, langage de vulgarisation nécessaire)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Acteurs</td><td>G2Elab (laboratoire de recherche), secondaires : Enedis pour la fourniture de données (gestionnaire de réseau de distribution)</td><td>Le cas d'étude est fictif, aussi il y a peu d'interaction entre acteurs.</td></tr><tr><td>Terrain</td><td>Grenoble, France</td><td></td></tr><tr><td>Enjeux</td><td>Autoconsommation individuelle</td><td></td></tr><tr><td>Secteurs</td><td>Electricité</td><td></td></tr><tr><td>Analyses</td><td>Énergétique</td><td>solaire PV, stockage batterie, réseau infini, consommation résidentielle</td></tr><tr><td>Hypothèses</td><td>Consommation et émissions moyennes estimées</td><td>La consommation moyenne d'un logement français est basée sur les profils RES1 Enedis, c'est-à-dire les profils de consommation des logements raccordés en basse tension avec une puissance nominale inférieure à 6 kVA. On considère une consommation annuelle de 4453 kWh par foyer, en appliquant une consommation annuelle de 4586 kWh aux profils RES1. Cette consommation est calculée à partir du nombre de foyers raccordés au réseau selon un rapport de la CRE, page 19 (32,4 millions de consommateurs résidentiels en 2017), et la consommation d'électricité finale du secteur résidentiel de 148,6 TWh en 2019. On considère les émissions de CO2 euroépnnes (source: EEA.</td></tr><tr><td>Nature du cas d'étude</td><td>Cas applicatif de la méthode ORUCE pour une thèse</td><td></td></tr><tr><td>Comment le cas d'étude est établi ?</td><td>Optimisation MILP</td><td></td></tr><tr><td>Pourquoi le cas d'étude est-il établi?</td><td>Aide à la compréhension, Étude de solutions</td><td>Aide à la compréhension de la méthode ORUCE et de l'autoconsommation, étude d'un dimensionnement donné pour le système d'autoconsommation.</td></tr><tr><td>Finesse modèle / représentation</td><td>Modèles macroscopiques de bilans de puissances</td><td></td></tr></tbody></table>
Représentativité
/
Transposabilité
Cas d'étude type

Données de localités fixes, mais cas d'étude pour un cas d'autoconsommation. Le modèle énergétique ainsi que la prise en compte de LCF et SCF sont proches de travaux de recherche répandus (voir Salom et al. - DOI: 10.18777/ieashc-task40-2014-0001).

Phase d'utilisation pré-dimensionnement

Échelle temporelle Horizon : mois à année / Pas de temps : heure

Échelle spatiale bâtiment

Il ne faut pas déduire de conclusions générales du cas d'étude simplifié présenté ici, car beaucoup d'hypothèses sont faites et des valeurs incertaines sont utilisées. L'objectif de l'étude est de souligner l'importance du processus ouvert de modélisation énergétique. L'étude fournit des modèles simples pour adapter l'étude de cas à différentes situations, par exemple en faisant varier les technologies des batteries ou des panneaux photovoltaïques, ou en sélectionnant les données d'entrée en fonction des nouvelles caractéristiques de l'étude et en tenant compte des incertitudes. Elle permet également de comparer différents modèles énergétiques, méthodes de réduction de la période d'étude ou du modèle, et techniques d'optimisation.

Résultats

Analyse incertitudes Aucune analyse d'incertitude n'a été réalisée dans cette étude.

## Annexe 12

## - Template pour ORUCE

Lien direct : https://pad.lescommuns.org/ORUCE_fr

tags: ORUCE G2Elab

## Template ORUCE

Ce template a été développé comme un modèle pour que les études sur l'énergie soient ouvertes, accessibles et reproductibles, et rendre les pratiques associées facilement applicables pour les modélisateurs et les chercheurs. En d'autres termes, pour qu'ils utilisent un *Open and Reproducible Use Case for Energy* (ORUCE). ORUCE est une méthode qui a été présentée dans l'article "*Open and Reproducible Use Cases for Energy (ORUCE) methodology in systems design and operation : a dwelling photovoltaic self-consumption example*". ORUCE introduit l'idée que les cas d'utilisation sont de bons vecteurs de reproductibilité, qui peuvent être capitalisés dans des notebooks. Cela peut en faire des objets de collaboration grâce à leur niveau de complexité intermédiaire. Les cahiers peuvent être utilisés pour comprendre et adapter des études, ou pour benchmarker des modèles ou des jeux de données.

Ce modèle ne doit pas être considéré comme absolu mais constitue plutôt une proposition évolutives, dont chacun peut s'inspirer aux différentes étapes d'une étude de modélisation énergétique.

Les parties à remplir sont en *italique*.

Une version en anglais est disponible ici.

Licence : CC-BY 4.0

## Nom du notebook

(titre court)

## Informations générales

* Contexte de l'étude : *Système énergétique et objectif*
* Licence du notebook

* Lien Mybinder afin d'utiliser ce cahier en ligne via le service public Mybinder

* Référence à un article (si lié à un article)

* Outil ou méthode de modélisation énergétique utilisé : nom, version, licence.

* Lien avec d'autres cas d'étude connexes

* Développeur - institution

* Lien vers une fiche décrivant le cas d'étude, ou factsheet si elle a été développée.

## Table des matières

* Template ORUCE

* Nom du notebook

* Informations générales

* Gestion des données

* Présentation de la modélisation énergétique

* Description générale

* Schéma du cas d'étude

* Hypothèses

* Paramètres d'entrée

* Processus de modélisation de l'énergie

* Instanciation du modèle énergétique

* Ajout de contraintes

* Ajout de la fonction objectif

* Résolution

* Gestion des résultats

* Affichage et tracé des résultats

* Sauvegarde des résultats

* Interprétation des résultats

* Conclusion

* Fiche cas d'étude

* Annexes

* Travailler dans un environnement ...

## Import des packages nécessaires

import package

## Gestion des données

* Liste et description des données d'entrée.

On peut utiliser les détails et exemple de l'`OEmetadata key description`, en remplissant les paramètres qui peuvent l'être. Possibilité de l'ajouter dans la `base de données Open Energy Platform`.

En voici une version résumée :

<table><thead><tr><td>#</td><td>Key</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>name</td><td>Nom de fichier ou nom de table de la base de données</td></tr><tr><td>2</td><td>title</td><td>Titre lisible par l'homme</td></tr><tr><td>3</td><td>id</td><td>Identificateur de ressource uniforme (URI) qui identifie sans ambiguïté la ressource (URL / DOI / ...)</td></tr><tr><td>4</td><td>description</td><td>Résumé de l'information</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>#</th><th>Key</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>5</td><td>language</td><td>Langage utilisé dans les structures de données décrites</td></tr><tr><td>6</td><td>sujet</td><td>Référence au sujet de la ressource en termes d'ontologie</td></tr><tr><td>7</td><td>keywords</td><td>Réseau de chaînes de mots-clés pour aider les utilisateurs à rechercher le paquet dans les catalogues</td></tr><tr><td>8</td><td>publicationDate</td><td>Date de publication. Le format de la date est ISO 8601 (YYYY-MM-DD)</td></tr><tr><td>9</td><td>context</td><td>Décrit le cadre général, l'environnement ou le projet</td></tr><tr><td>10</td><td>contexte spatial</td><td>contexte spatial</td></tr><tr><td>11</td><td>temporel</td><td>Période couverte par les données</td></tr><tr><td>12</td><td>source</td><td>Source de l'ensemble de données</td></tr><tr><td>13</td><td>Licences</td><td>La ou les licences sous lesquelles la source est fournie</td></tr><tr><td>14</td><td>Contributeurs</td><td>Les personnes ou organisations qui ont contribué à ce paquet de données</td></tr><tr><td>15</td><td>ressources</td><td>Décrit la ressource de données comme un fichier ou un tableau individuel</td></tr></tbody></table>

Données...

* Chargement (utiliser préférentiellement des chemins relatifs pour l'appel aux données)
  data = pd.read_csv("source_file.csv")
  data

* Inspection (peut être effectuée séparément) : données nulles, valeurs par défaut, ...
  data [data .isnull() .any (axis=1)]

* Affichage graphique des données
  data .plot ()

## Présentation de la modélisation énergétique

### Description générale

* Description détaillée du contexte et du système énergétique

* Méthode (linéaire, quadratique, ...) et outil

* Contraintes et fonction objectif

Une fois encore, les factsheets de l'Open Energy Platform peuvent être utilisées pour décrire l'outil, le modèle et le scénario.

### Schéma du cas d'étude

Il met en évidence les flux d'énergie, les principales contraintes et la fonction objectif du problème d'optimisation. Diverses conventions graphiques peuvent être utilisées (par exemple, celle de OMEGAlpes).

### Hypothèses

Description des hypothèses principales relatives à des éléments techniques, technologiques, économiques, écologiques et/ou sociaux.

### Paramètres d'entrée
* paramètre scalaire tel que la puissance maximale d'une unité de production ou la capacité d'un système de stockage

* liste liée au profil énergétique de consommation ou aux rayonnements solaires mesurés/prévus

## Initialiser les paramètres d'entrée pour le système énergétique modélisé

## Processus de modélisation de l'énergie

Ce processus dépend de la méthode et de l'outil de modélisation énergétique utilisés.

## Instanciation du modèle énergétique

### Ajout de contraintes

### Ajout de la fonction objectif

## Résolution

## Gestion des résultats

Description des choix et indicateurs de sortie (en fonction du problème d'optimisation et des objectifs)

## Affichage et tracé des résultats

## Sauvegarde des résultats

Sous format csv, ...

## Interprétation des résultats

## Conclusion

* Discussion, perspectives

* Conclusion

## Fiche cas d'étude

Une fiche récapitulative est proposée pour décrire les éléments essentiels du cas d'étude à utiliser comme métadonnées.

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Nom du cas d'étude</td></tr></thead><tbody><tr><td>Description</td><td>Brève description de l'histoire, du scénario du cas d'étude, les mécanismes d'interaction des acteurs.</td></tr><tr><td>Objectif</td><td>Objectif ou problématique du cas d'étude</td></tr><tr><td>Laboratoire</td><td>Laboratoire(s) ayant travaillé sur ce cas d'étude</td></tr><tr><td>Contact</td><td>Nom et adresse mail du rédacteur de la fiche</td></tr><tr><td>Lien</td><td>Lien vers une ressource en ligne du cas d'étude</td></tr><tr><td>Documents & données associés</td><td>Articles, rapports, présentation, données d'entrée / de sortie</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Nom</th><th>Paramétrage proposé</th><th>Nom du cas d'étude</th></tr></thead><tbody><tr><td>Outils associés</td><td>Acteur(s) primaires (impliqués), secondaires, type d'acteur</td><td>Outils utilisés dans ce cas d'étude</td></tr><tr><td>Licence</td><td></td><td>Ouverte (préciser licence), freeware, commerciale</td></tr><tr><th>Paramètre</th><th>Paramétrage proposé</th><th>Description (plus exhaustif, langage de vulgarisation nécessaire)</th></tr><tr><td>Acteurs</td><td>Acteur(s) primaires (impliqués), secondaires, type d'acteur</td><td>Acteurs concrets : précision pour chaque acteur s'il est acteur primaire (directement impliqué), ou secondaire, ainsi que d'une catégorisation «d'acteur générique» : Laboratoire, acteur électro-intensif, gestionnaire de bâtiment, gestionnaire de réseau énergétique, métropole, consommateur final, ....</td></tr><tr><td>Terrain</td><td>Terrain(s) d'étude concret</td><td></td></tr><tr><td>Enjeux</td><td>Autoconsommation, flexibilité énergétique, sobriété, efficacité, ...</td><td>Enjeux/challenges sociétaux</td></tr><tr><td>Secteurs</td><td>Electricité, chaleur, froid, gaz, transport</td><td></td></tr><tr><td>Analyses</td><td>Énergétique, économique, environnementale, exergétique, social</td><td>Également spécificités comme demande résidentielle, commerciale, industrielle ; éolien, solaire, biomasse, hydrogène, géothermie, hydraulique, batteries, combustion, modèles de réseaux</td></tr><tr><td>Hypothèses</td><td>Hypothèses principales sur ce cas d'étude</td><td>Hypothèses principales sur les données d'entrée, la modélisation énergétique, économique, environnementale, le traitement des données, ...</td></tr><tr><td>Nature du cas d'étude</td><td>Cas applicatif pour un outil/ une méthode, un support et matériel supplémentaire d'article de recherche, ou objet de médiation ou de pédagogie, ...</td><td></td></tr><tr><td>Comment le cas d'étude est établi ?</td><td>Méthode inductive ou déductive ; Méthodes de modélisation ; Explicatif / statistique, empirique, ...</td><td>Méthode utilisée qui peut être inductive (on part d'un cas particulier pour généraliser) ou déductive (on part d'une loi générale que l'on applique à un cas particulier) ; les méthodes de modélisation utilisées (mathématiques / physiques, e.g. SQP, MILP, ...)</td></tr><tr><td>Pourquoi le cas d'étude est-il établi?</td><td>Observation, Aide à la compréhension, Aide à la formulation, Recherche/Proposition de solution, Étude de solutions</td><td>Cadre d'application, peut-être spécifié en description</td></tr><tr><td>Finesse modèle / représentation</td><td>Macro ou fin, collectif ou individuel</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Paramètre</td><td>Paramétrage proposé</td><td>Description (plus exhaustif, langage de vulgarisation nécessaire)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Représentativité / Transposabilité</td><td>Spécifique, générique, ...</td><td>Facteurs et limites de représentativité : spécifique car [...], générique car[...]<br/>Phase d'un projet dans laquelle on s'inscrit. La phase d'analyse d'opportunité comprend la prospective ; la phase de fonctionnement intègre les pilotages anticipatifs et réactifs. Le degré de délégation est qualitatif et doit décrire à qui ou quoi délègue-t-on le fonctionnement, et dans quelles proportions. Il est important de préciser ces phases (conception de quoi ? par exemple).</td></tr><tr><td>Phase d'utilisation</td><td>Analyse d'opportunités, faisabilité, pré-dimensionnement, conception, fonctionnement, démantèlement</td><td></td></tr><tr><td>Échelle temporelle</td><td>Horizon : années, jours, heures, secondes / Pas de temps : mois, semaine, jour, heure, minute, seconde, &lt;seconde<br/>Matériau, composant, unité vie-travail, bâtiment, inter-bâtiments, quartier, réseau urbain, territoire, pays, continent</td><td></td></tr><tr><td>Résultats</td><td>Principaux résultats du cas d'étude, réponse à la problématique, limites de l'analyse</td><td></td></tr><tr><td>Analyse incertitudes</td><td>Quantification ou qualification des incertitudes</td><td></td></tr></tbody></table>

## Annexes

Travailler dans un environnement ...

* en ligne : utiliser mybinder

* directement via le lien en haut de notebook

* ou bien via le site (sélectionner Git repository) sur https://mybinder.org/

et utilisez la commande

```
import os
os.system('pip install -r requirements.txt')
```

pour installer les requirements liés au notebook.

* en local : possibilité d'utiliser des solutions de docker, comme Anaconda pour l'utilisation de notebook avec les dépendances adéquates. Pour cela (source) :

* Créer un environnement conda : installez Conda et utilisez la commande suivante depuis la fenêtre Anaconda : `conda create --name worklab` puis entrez `activate worklab` afin d'activer l'environnement. NB : vous pouvez avoir accès à la liste des environnements avec la commande `conda env list`.
* Utiliser un environnement conda dans un jupyter notebook : `conda install -c anaconda ipykernel puis python -m ipykernel install --user --name=worklab`

* Avant de lancer le notebook : assurez-vous d'avoir installé les requirements issus du fichier `requirements.txt` via la commande `pip install -r requirements.txt`.

* Lancer le notebook : `jupyter notebook`. Une fois sur le notebook, pensez à changer le Kernel dans les onglets en haut : `Kernel`->`Change Kernel`->`conda_name`

## Annexe 13 – Diagramme ORUCE médiation

Schéma ORUCE médiation reprenant le formalisme de la Figure III.1.

<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>Figure 0.4 : Diagramme de la méthode ORUCE médiation et parties prenantes associées. Source : auteur.</figcaption></figure>

## Annexe 14 – Note stratégie open data LNCMI

Sacha Hodencq – Juin 2020

Le LNCMI produit avec son activité de fourniture de champ magnétique intense aux chercheurs du monde entier des résultats expérimentaux, publications bien sûr, mais aussi des données associées à celles-ci. Deux types de données sont toutefois à distinguer pour le LNCMI :

1. Les données expérimentales du LNCMI qui incluent le champ magnétique appliqué, voire les conditions expérimentales comme la température, pression, matériel utilisé, etc.

→ La stratégie de gestion de ces données doit être mûrement réfléchie en accord avec les chercheurs et la direction du LNCMI, mais aussi du CNRS, de l'UGA et de l'EMFL. Concrètement, un service d'hébergement des données avec DOI harmonisé
avec l'EMFL est en cours de déploiement, notamment avec le projet ISABEL qui débutera en Novembre 2020.

2. Les données énergétiques du LNCMI qui n'incluent que les points de de consommation du LNCMI en terme de puissance électrique. Pour ces données énergétiques, on peut également faire une distinction entre :

a. Les données temps réel de consommation telles que relevées par RTE : ces données sont actuellement utilisées dans le projet de service réseau auprès de l'agrégateur Energy Pool, mais aussi dans des projets d'enseignement avec la mise à disposition des points de puissance LNCMI au bâtiment voisin GreEn-ER pour l'école d'ingénieur ENSE3 du groupe Grenoble INP.

b. Les données « année modèle » de consommation électrique du LNCMI, reconstruite à partir de données de consommation réelles de différentes années pour aboutir à une courbe représentative d'une année de fonctionnement « classique ». Ces données sont principalement utilisées pour le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI, avec un groupe projet multi-acteur de la recherche (G2Elab, PACTE, LOCIE, Eco-SESA, Récuperte) et acteurs locaux de l'énergie (Grenoble Alpes Métropole et CCIAG).

→ Ces données sont pressenties comme non-sensibles, partageables en open data puisque celles-ci ne donnent pas directement accès au profil de champ magnétique ou autres informations expérimentales, et pour 2.b. elles sont reconstruites à partir de différentes années.

En outre, ces profils ont été utilisés pour des études liés à la valorisation de chaleur fatale ou la flexibilité électrique, associés à des outils d'optimisation énergétiques open source du G2Elab (OMEGAlpes), formant ainsi des modèles et scénarios énergétiques. L'ambition est de travailler en open science, donc avec des modèles intégrant :

- du code ouvert : modèles pour le projet de valorisation de chaleur fatale LNCMI développés avec OMEGAlpes, fournis avec une licence ouverte Apache 2.0..

- des données ouvertes, qui nécessitent une licence.

Différents types de licences de données ouvertes sont possibles :

- les licences très permissives de type Creative Commons 0 (CC0-1.0) ou Open Data Commons Public Domain Dedication and License (PDDL) qui mettent les données dans le domaine publique,

- les licences qui permettent le partage des données, la création de travaux à partir de celles-ci et la modification tant que l'Attribution est respectée, c'est-à-dire que toute utilisation des données telles que présentées plus tôt doit attribuer l'origine des données à son propriétaire, et faire clairement mention de la base de données initiale et licence associée. On peut par exemple citer les licences [Open Data Commons Attribution License (ODC-BY 1.0) v1.0](https://creativecommons.org/licenses/by/1.0/) ou [Creative Commons 4.0 BY (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

- Licences dites « copyleft » qui de la même manière permettent le partage des données, la création de travaux à partir de celles-ci et la modification tant que l'Attribution, mais aussi le *Share-Alike* et le *Keep open* sont respectés, c'est-à-dire que toute version adaptés des données doit être partagée avec la même licence, et accessible de manière ouverte. On peut citer les licences [ODC Open Database License (ODbL 1.0)](https://creativecommons.org/licenses/dbl/1.0/) ou [Creative Commons Attribution– ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).
NB : les licences ODC sont spécifiques aux jeux de données là où les licences Creative Commons sont plus génériques et applicables sur tout type de contenu.

Suite à différentes discussions avec les équipes projets, la licence ODC-BY 1.0 nous semble la plus adaptée pour les données énergétiques du LNCMI. En suivant ce lien vous pouvez accéder à un exemple de licence pour les données LNCMI (ici appliqué sur une semaine de données énergétique identifiée comme non-sensible).

Pour ce qui est de l'intérêt de partager ses données énergétiques de manière ouverte, cela permet :

1. un vrai partage de connaissances avec la communauté scientifique, notamment dans le milieu de la modélisation énergétique (voir la communauté openmod par exemple). Cela permet, par la transparence et le peer-reviewing, d'éviter les erreurs voire la fraude ou les biais de modèles, de réduire les efforts parallèles, et de donner de la crédibilité aux études et arguments scientifiques [84].

2. des modèles & données ouvertes pour échanger avec les autorités locales qu'elles soient institutionnelles (CNRS) ou politiques (Grenoble Alpes Métropole) [36]

3. de rendre ces modèles accessibles pour une meilleure collaborations entre les parties prenantes [43] et participation [98], mais aussi accessibles à des collectifs citoyens ou institutions qui n'ont pas forcément les fonds pour disposer de solutions commerciales. La science ouverte est par ailleurs particulièrement adaptée pour les enseignements [100].

4. d'être en accord avec les recommandations voire exigences des autorités publiques comme récemment en France avec la Loi pour une République Numérique [73] et en Europe via la création de l'Open Science Policy Platform exigeant l'accès ouvert pour les projets H2020 [77,392].

Quelques liens utiles :

- Sur la partie légale et les recommandations de l'Europe qui est discutée sur ce thread :
  https://forum.openmod-initiative.org/t/re-use-of-public-sector-information/476

- https://opendatacommons.org/guide/

- https://wiki.openmod-initiative.org/wiki/Choosing_a_license#Data

**Bibliographie :**

Bazilian, Morgan, Andrew Rice, Juliana Rotich, Mark Howells, Joseph DeCarolis, Stuart Macmillan, Cameron Brooks, Florian Bauer, and Michael Liebreich. 2012. 'Open Source Software and Crowdsourcing for Energy Analysis'. Energy Policy, Special Section: Fuel Poverty Comes of Age: Commemorating 21 Years of Research and Policy, 49 (October): 149–53. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.032.

European Commission. 2016. 'Open Science Policy Platform (OSPP) | Open Science - Research and Innovation'. 2016. https://ec.europa.eu/research/openscience/index.cfm?pg=open-science-policy-platform.

Glinos, Konstantinos. 2019. 'Open Science'. European Union. https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/research_and_innovation/knowledge_publications_tools_and_data/documents/ec_rtd_factsheet-open-science_2019.pdf.
Groissböck, Markus. 2019. 'Are Open Source Energy System Optimization Tools Mature Enough for Serious Use?' *Renewable and Sustainable Energy Reviews* 102 (March): 234–48.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.11.020.

LOI N° 2016-1321 Du 7 Octobre 2016 Pour Une République Numérique. 2016. 2016-1321.

Morrison, Robbie. 2018. 'Energy System Modeling: Public Transparency, Scientific Reproducibility, and Open Development'. *Energy Strategy Reviews* 20 (April): 49–63.
https://doi.org/10.1016/j.esr.2017.12.010.

— — —. 2019. 'An Online Community for Open Energy Analysis'. Presented at the EMP-E 2019 meeting, Brussels, Belgium.

Pfenninger, Stefan, Joseph DeCarolis, Lion Hirth, Sylvain Quoilin, and Iain Staffell. 2017. 'The Importance of Open Data and Software: Is Energy Research Lagging Behind?' *Energy Policy* 101 (February): 211–15. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2016.11.046.
Annexe 15 - Tableau récapitulatif des productions avec OMEGAlpes
dans le cadre du projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI

<table><thead><tr><th>Use Case</th><th>Article Reference</th><th>Source Code<sup>1</sup></th><th>Notebook ok<sup>2</sup></th><th>Actors</th><th>Space and Time</th><th>Functionalities Development</th><th>Research Objective</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="10">Waste heat recovery</td><td>[307] EN</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale Year study Hourly time steps</td><td>Prototype of OMEGAlpes Energy package—differentiation of energy vectors</td><td>Development of energy planning decisions for an electro-intensive consumer, subject to economic, social, and environmental constraints and objectives</td></tr><tr><td>[308] EN</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale 6 months study Hourly time steps</td><td>Shiftable energy unit</td><td>Methodology of data-driven modelling of an existing load profile in order to build archetypes</td></tr><tr><td>[193] EN</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale Two weeks study 10 min time step</td><td>Heat pump class Thermal Modelling of buildings</td><td>Evaluation of energy flexibility for building heating</td></tr><tr><td>[393] FR</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale One year study</td><td>-</td><td>Technical, economic, and environmental consequences of the evolution of research infrastructure, from component to district scale</td></tr><tr><td>[253] EN</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale One year study Hourly time step</td><td>Exergy module</td><td>4E (energy, exergy, economy, and exergy-economy) methodology description and evaluation</td></tr><tr><td>[394] EN</td><td>UCE1</td><td>NB1</td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale One year study Hourly time step</td><td>Exergy module</td><td>Evaluation of different technical criteria and their possible impact on the design of a waste heat recovery system</td></tr><tr><td>[255] EN</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale One year study Weekly resolution</td><td>Exergy module, energy planning modification</td><td>Evaluation of flexibility and temperature management strategies to improve waste heat recovery energy- and exergy-wise</td></tr><tr><td>[395] FR</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale One year study 7 weeks planning</td><td>Exergy module, actor package</td><td>Multi-objective optimisation for the design of a waste heat recovery system by means of multi-actor technical and economic analysis</td></tr><tr><td>[310] FR</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>District scale 2 weeks horizon, hourly resolution</td><td>Open science considerations—LNCMI notebook</td><td>Describing and discussing open and collaborative platforms</td></tr><tr><td>[396] EN</td><td></td><td></td><td>LNMCI CCIAG</td><td>-</td><td>Open energy modelling process</td><td>Presenting a transferable workflow to make open energy modelling principles and advantages accessible</td></tr></tbody></table>

Tableau 17 : Catalogues de cas d'études OMEGAlpes pour la chaleur fatale avec référence d'article, langue, code, notebooks, échelles temporelle et spatiale, développements, and objectif de recherche. Source : auteur [188]

<footnote n="1">¹ UCE1: https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes_examples/-/tree/master/various examples/LNCMI cases</footnote>

<footnote n="2">² NB1: https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes notebooks/-/blob/master/notebooks/LNCMI.ipynb</footnote>
Annexe 16 - Tableau récapitulatif des productions avec OMEGAlpes autour de l'autoconsommation PV

<table><thead><tr><th>Use Case</th><th>Article Reference</th><th>Source Code<sup>1</sup></th><th>Notebook<sup>2</sup></th><th>Actors</th><th>Space and Time</th><th>Functionalities Development</th><th>Research Objective</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Energy self-consumption</td><td>[213] EN</td><td>UCE2</td><td>NB2</td><td>Producer Consumer Supplier Prosumer</td><td>Building scale<br>One day study<br>5 min time-step</td><td>Energy and actor package</td><td>First presentation of OMEGAlpes with a simple self-consumption example</td></tr><tr><td>[235] [EN]</td><td>UCE3</td><td>NB3</td><td>Prosumer Supplier</td><td>Building scale<br>One day study<br>Half-hourly time step</td><td>Actor package</td><td>Offering a method to help stakeholders to formalise their constraints and objectives and to negotiate in the design process</td></tr><tr><td>FR</td><td>UCE4</td><td>NB4</td><td>Prosumer Consumer</td><td>Building scale<br>One day study<br>Half-hourly time step</td><td>Actor, lpfics</td><td>Development of a conflicting constraint identification algorithm for optimisation problems</td></tr><tr><td>[282] EN</td><td>-</td><td>NB5</td><td></td><td>Building scale<br>4 days study<br>Hourly time step</td><td>Open science consideration</td><td>Offering an open and reproducible use case of PV self-consumption, taking into account energy and environmental indicators</td></tr></tbody></table>

Tableau 18 : Catalogues de cas d'études OMEGAlpes pour l'autoconsommation PV avec référence d'article, langue, code, notebooks, échelles temporelle et spatiale, développements, and objectif de recherche. Source : auteur [188]

<footnote n="1">¹ UCE2: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/-/blob/master/article_case study/article 2019 BS PV self consumption/article 2019 BS PV self consumption.py ; UCE3: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/-/blob/master/article_case study/article 2019 BS multi actor modelling/article 2019 BS multi actor modelling.py ; UCE4: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/-/blob/master/article_case study/article 2020 IBPSA constraints identification/article 2020 IBPSA constraint identification.py</footnote>

<footnote n="2">² NB2: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/-/blob/master/notebooks/article 2019 BS PV self consumption.ipynb ; NB3: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/-/blob/master/notebooks/article 2019 BS multi actor modelling.ipynb ; NB4: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes notebooks/-/blob/master/notebooks/article 2020 IBPSA constraint identification.ipynb ; NB5: https://gricad gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes examples/-/blob/master/notebooks/article 2021 BS ORUCE.ipynb</footnote>
Annexe 17 - Détail des résultats associés au point de la courbe de Pareto
entre émissions de GES et LCF

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

Figure 0.5 : Détail des résultats d'optimisation de la courbe de Pareto entre émissions de GES et LCF, comprenant pour les chaque optimisation la surface PV, l'inclinaison, l'azimut, et l'énergie stockée pour les 3 jours types (4 janvier, 29 août, 27 novembre). Source : auteur.

Annexe 18 - Système énergétique complet du spectacle ONIRI 2070

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

Figure 0.6 : Système énergétique complet du spectacle ONIRI 2070. Source : Kévin Loeslé, Organic Orchestra, Licence CC-BY-SA
Annexe 19 - Formulaires de contribution dans COFFEE

Les travaux de l'Open Energy Platform ou de l'Energy Modelling Platform for Europe évoqués
dans le chapitre 5 ne sont pas toujours adaptés pour des outils et modèles qui s'éloignent de
la planification énergétique, tels que NoLOAD qui est plutôt un outil de conception de
composants et systèmes. Ainsi les formulaires de COFFEE sont basés sur les résultats d'un
cycle d'atelier du programme de recherche interdisciplinaire Eco-SESA, où l'objectif était de
fournir des fiches descriptives de méthodes et outils d'une part, de situations d'autre part, et
enfin de cas d'usage, soit le croisement d'un outil et d'une situation. Ces fiches ont été
développées dans une optique de synchronisation cognitive entre différentes disciplines sur
un sujet commun : les études énergétiques au sein des quartiers. En outre, ces fiches comme
les formulaires de COFFEE sont présentés en langue française, dans un souci d'accessibilité à
tout à chacun. Ainsi, en croisant avec les sources citées précédemment, les fiches outils et
méthodes et les fiches cas d'étude ont respectivement donné les formulaires outils et modèles
et les formulaires cas d'étude dans COFFEE. Les fiches situations quant à elles, ont été
conservées et utilisées comme formulaires terrain dans COFFEE.

Les formulaires outil et terrain sont présentés ci-après.
<table><caption>Formulaire d'outil</caption><thead><tr><th>Nom</th><th colspan="3">Nom outil (acronyme)</th></tr><tr><th>Paramètre</th><th>Paramétrage proposé</th><th>Autre</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>Description</td><td colspan="3">Brève description des caractéristiques de l'outil, du système dans lequel il intervient</td></tr><tr><td>Objectif</td><td colspan="3">Objectif de l'outil, utilisation finale</td></tr><tr><td>Institution</td><td colspan="3">Institution(s) ayant développé l'outil</td></tr><tr><td>Financement</td><td colspan="3">Source, public, privé, ..</td></tr><tr><td>Contact</td><td colspan="3">Nom et adresse mail du rédacteur de la fiche</td></tr><tr><td>Site web</td><td colspan="3">Site web de l'outil et/ou lien vers le code</td></tr><tr><td>Citation de référence</td><td colspan="3">Référence article avec doi si possible</td></tr><tr><td>Documentation</td><td colspan="3">Lien vers la documentation</td></tr><tr><td>Licence</td><td colspan="3">Ouverte (préciser licence), freeware, commerciale</td></tr><tr><td>Logo</td><td colspan="3">Logo de l'outil</td></tr><tr><td>Interface utilisateur</td><td colspan="3">Interface graphique, tracés de courbes, ...</td></tr><tr><td>Support</td><td colspan="3">Forum, communauté, ateliers, mail, tutoriels, documentation</td></tr><tr><td>Prérequis</td><td colspan="3">Prérequis éventuels de l'outil (connaissances, environnements, packages)</td></tr><tr><td>Maturité</td><td>Via échelle TRL, recherche appliquée / fondamentale</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Enjeux</td><td>Autoconsommation, flexibilité énergétique, sobriété, écologique, ...</td><td></td><td>Paramètre permettant de décrire les enjeux/challenges sociétaux auxquels l'outil s'adresse.</td></tr><tr><td>Secteurs</td><td>Electricité, chaleur, froid, gaz, transport</td><td></td><td>Secteurs considérés par l'outil : électricité, chaleur, gaz, froid, transport mais aussi des spécificités comme demande résidentielle, commerciale, industrielle ; éolien, solaire, biomasse, hydrogène, géothermie, hydraulique, batteries, combustion, modèles de réseaux</td></tr><tr><td>Analyses</td><td>Énergétique, économique, environnementale, exergétique, sociale</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Phases d'utilisation</td><td>Analyse d'opportunités, faisabilité, pré-dimensionnement, conception, fonctionnement (degré de délégation vers humain/automate), démantèlement</td><td></td><td>La phase d'analyse d'opportunité comprend la prospective ; la phase de fonctionnement intègre les pilotages anticipatifs et réactifs. Le degré de délégation est qualitatif et doit décrire à qui ou quoi délègue-t-on le fonctionnement, et dans quelles proportions. Il est important de préciser ces phases (conception de quoi ? par exemple).</td></tr><tr><td>Fonction</td><td>Observation, Aide à la compréhension, Aide à la formulation, Recherche/Proposition de solution, Étude de solutions</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Finesse modèle / représentation</td><td>macros ou fins, collectif ou individu</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nature modèle / représentation</td><td>Boîte blanche (fonctionnement interne), boîte grise, boîte noire (entrées/sorties)</td><td></td><td>A considérer du point de vue du concepteur. Boîte blanche / représentation explicative : l'outil étudie le fonctionnement interne du modèle ou de la représentation considéré(e) ; boîte noire / représentation empirique, statistique : l'outil ne considère que les entrées et sorties du modèle ou de la représentation considéré(e) ; boîte grise : hybride. Méthode de modélisation (mathématique / physique) Exemples: boîte blanche - optimiseur MILP, boîte noire - module FMU.</td></tr><tr><td>Échelle temporelle</td><td>Horizon : années, jours, heures, secondes / Pas de temps : mois, semaine, jour, heure, minute, seconde, &lt;seconde</td><td></td><td>Prendre l'horizon le plus large et le pas de temps le plus réduit possible pour décrire au mieux les capacités de l'outil.</td></tr><tr><td>Échelle spatiale</td><td>Matériau, composant, unité vie-travail, bâtiment, inter-bâtiments, quartier, réseau urbain, territoire, pays, continent</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Acteurs</td><td>Concepteur, utilisateur, destinataire résultats<br>Laboratoire, acteur électro-intensif, gestionnaire de bâtiment, métropole, consommateur final,...</td><td></td><td>Acteurs concrets interagissant avec l'outil - la méthode - le concept. Précision pour chaque acteur de son ou ses rôles de concepteur, utilisateur ou destinataire résultats, ainsi que d'une catégorisation « d'acteur générique ».</td></tr><tr><td>Terrain</td><td colspan="3">Terrain(s) d'étude concret sur lequel/(lesquels) l'outil est utilisé.</td></tr></tbody></table>
## Formulaire de terrain

<table><thead><tr><th>Nom</th><th colspan="3">Nom terrain</th></tr><tr><th>Paramètre</th><th>Paramétrage proposé</th><th>Autre</th><th>Description (plus exhaustif, langage de vulgarisation nécessaire)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Description</td><td colspan="3">Brève description de l'histoire/du scénario du terrain, les mécanismes d'interaction des acteurs.</td></tr><tr><td>Objectif</td><td colspan="3">Objectif ou problématique du terrain</td></tr><tr><td>Laboratoire</td><td colspan="3">Laboratoire(s) ayant travaillé sur ce terrain</td></tr><tr><td>Contact</td><td colspan="3">Nom et adresse mail du rédacteur de la fiche</td></tr><tr><td>Documents associés</td><td colspan="3">Articiles, rapports, présentations, ...</td></tr><tr><td>Données disponibles ?</td><td colspan="3">Mesures, plans, entretiens, questionnaires, ...</td></tr><tr><td>Acteurs</td><td>Acteur(s) primaires (impliqués) ; secondaires; type d'acteur : laboratoire, acteur électro-intensif, gestionnaire de bâtiment, gestionnaire de réseau énergétique, métropole, consommateur final, ....</td><td></td><td>Si acteurs concrets : précision pour chaque acteur s'il est acteur primaire (directement impliqué), ou secondaire, ainsi que d'une désignation «d'acteur générique »</td></tr><tr><td>Terrain</td><td>Terrain(s) d'étude concret</td><td></td><td>Si identifié, ou terrain générique</td></tr><tr><td>Enjeux</td><td>Autoconsommation, flexibilité énergétique, sobriété, efficacité, ...</td><td></td><td>Enjeux/challenges sociétaux</td></tr><tr><td rowspan="2">Représentativité / Transposabilité</td><td>Représentativité / limites de représentativité de la situation</td><td></td><td rowspan="2">Facteurs et limites de représentativité : spécifique car [...], générique car[...]</td></tr><tr><td>Spécifique, générique, ...</td><td></td></tr><tr><td>Pourquoi la situation est-elle établie?</td><td>Observation, Aide à la compréhension, Aide à la formulation, Recherche/Proposition de solution, Étude de solutions</td><td></td><td>Cadre d'application, peut-être spécifié en description</td></tr><tr><td rowspan="2">Phase d'intérêt</td><td>Phase(s) d'intérêt pour la situation</td><td></td><td rowspan="2">Phase d'un projet dans laquelle on s'inscrit. La phase d'analyse d'opportunité comprend la prospective ; la phase de fonctionnement intègre les pilotages anticipatifs et réactifs. Il est important de préciser ces phases (conception de quoi ? par exemple).</td></tr><tr><td>Analyse d'opportunités, faisabilité, pré-dimensionnement, conception, fonctionnement, démantèlement</td><td></td></tr><tr><td>Échelle spatiale</td><td>Matériaux, composant, unité vie-travail, bâtiment, inter-bâtiments, quartier, réseau urbain, territoire, pays, continent</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

# Annexe 20 - Description des niveaux et critères de l'enquête CAUTIC

## 1. Savoir-faire technique - Banalisation

*Comment ça fonctionne ?*

Évalue la possibilité pour l'utilisateur d'assimiler la technique nouvelle à ses savoir-faire techniques coutumiers.

1.1. Le principe technique du concept est-il suffisamment compréhensible par l'utilisateur ?

1.2. Le concept semble-t-il simple à utiliser pour l'utilisateur ?

1.3. L'utilisateur peut-il raccrocher les techniques mobilisées par le concept à des techniques existantes ?

1.4. L'utilisateur peut-il trouver facilement et choisir les fonctions qui l'intéressent dans le concept ?

1.5. Le concept est-il envisageable, pour l'utilisateur, dans un usage courant ?

## 2. Pratiques - Hybridation

*Qu'est-ce que ça apporte ? / A quoi ça sert ?*

Évalue la possibilité pour l'utilisateur d'associer l'innovation à ses pratiques courantes.

2.1. Le concept suscite-t-il a priori de l'intérêt chez l'utilisateur ?

2.2. Le concept complète-t-il, sans les concurrencer, les pratiques existantes de l'utilisateur ?
2.3. La comparaison avec les pratiques existantes valide-t-elle les nouvelles pratiques proposées par l'utilisation du concept ?

2.4. Le concept résout-il au moins un problème rencontré par l'utilisateur ?

2.5. L'utilisateur imagine-t-il une nouvelle organisation personnelle de ses pratiques avec le concept ?

### 3. Identité active - système de valeurs

*À qui ça s'adresse ?*

Évalue la possibilité pour l'utilisateur d'approprier l'innovation à son identité privée et professionnelle.

3.1. L'utilisateur comprend-il que le concept le concerne et sait-il à qui d'autre celui-ci peut s'adresser ?

3.2. Avec le concept, l'utilisateur peut-il agir / jouer personnellement sur son rôle privé / professionnel ?

3.3. Le concept est-il compatible avec les valeurs personnelles / professionnelles de l'utilisateur ?

3.4. Le concept suscite-t-il un imaginaire d'appropriation chez l'utilisateur ?

3.5. Le concept laisse-t-il à l'utilisateur la possibilité d'imaginer des extensions d'usage ?

### 4. Intégration dans l'environnement social

*Comment ça se situe (par rapport à l'existant) ?*

Évalue la possibilité pour l'utilisateur d'adapter l'innovation à son environnement privé ou professionnel.

4.1. Le concept est-il en phase avec les évolutions en cours, son arrivée sur le marché est-elle plausible ?

4.2. Le concept est-il adapté à l'évolution des relations :

a) familiales de l'utilisateur ?

b) client/fournisseur

4.3. Le concept est-il adapté à la place qu'occupe l'utilisateur dans

a) son cercle familial

b) sa filière économique

4.4. Le concept est-il adapté à l'organisation et à l'évolution de :

a) sa manière de vivre

b) ses manières de travailler
Annexe 21 - Résultats détaillés de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE

<table><caption>Tableau 19 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE pour le public Chercheur. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur</caption><thead><tr><th colspan="6">Chercheur</th></tr><tr><th></th><th>Tendance</th><th>Validation</th><th>Invalidation</th><th>Condition</th><th>NSP</th></tr></thead><tbody><tr><th>Niveau 1</th><td></td><td>8</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.2</th><td></td><td>4</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.3</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.5</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>Niveau 2</th><td></td><td>10</td><td>0</td><td>7</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.1</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.2</th><td></td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.3</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.4</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.5</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Niveau 3</th><td></td><td>7</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.1</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.2</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.3</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Niveau 4</th><td></td><td>6</td><td>0</td><td>8</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.1</th><td></td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.3</th><td></td><td>4</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.4</th><td></td><td>1</td><td>0</td><td>4</td><td>0</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 20 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE pour le public ingénieurs et/ou collectivités. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur</caption><thead><tr><th colspan="6">Ingénieur et/ou Collectivité</th></tr><tr><th></th><th>Tendance</th><th>Validation</th><th>Invalidation</th><th>Condition</th><th>NSP</th></tr></thead><tbody><tr><th>Niveau 1</th><td></td><td>10</td><td>0</td><td>7</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.1</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.2</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.3</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.4</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 1.5</th><td></td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><th>Niveau 2</th><td></td><td>11</td><td>0</td><td>16</td><td>1</td></tr><tr><th>Critère 2.1</th><td></td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.2</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.3</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 2.4</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><th>Critère 2.5</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><th>Niveau 3</th><td></td><td>16</td><td>0</td><td>7</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.1</th><td></td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.2</th><td></td><td>3</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.3</th><td></td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.4</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 3.5</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><th>Niveau 4</th><td></td><td>16</td><td>0</td><td>20</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.1</th><td></td><td>5</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.2</th><td></td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.3</th><td></td><td>4</td><td>0</td><td>8</td><td>0</td></tr><tr><th>Critère 4.4</th><td></td><td>5</td><td>0</td><td>9</td><td>0</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th colspan="5">Collectif Citoyen</th></tr><tr><th></th><th>Tendance</th><th>Validation</th><th>Invalidation</th><th>Condition</th><th>NSP</th></tr></thead><tbody><tr><td>Niveau 1</td><td></td><td>4</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 1.2</td><td></td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 1.4</td><td></td><td>3</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>Niveau 2</td><td></td><td>11</td><td>1</td><td>18</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 2.1</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 2.2</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 2.3</td><td></td><td>4</td><td>1</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 2.4</td><td></td><td>1</td><td>0</td><td>6</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 2.5</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td>Niveau 3</td><td></td><td>7</td><td>1</td><td>10</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 3.1</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>4</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 3.2</td><td></td><td>4</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 3.3</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 3.5</td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>Niveau 4</td><td></td><td>4</td><td>0</td><td>12</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 4.1</td><td></td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 4.2</td><td></td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 4.3</td><td></td><td>1</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td></tr><tr><td>Critère 4.4</td><td></td><td>2</td><td>0</td><td>4</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Tableau 21 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE pour le public collectifs citoyens. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur
<table><caption>Critère 2.2 : Les pratiques nouvelles complètent sans les concurrencer les pratiques existantes de l'utilisateur</caption><thead><tr><th>Volume de codages</th><th>11</th><th>Ingénieur et/ou Collectivité</th><th>4</th><th>Chercheur</th><th>2</th><th>Collectif Citoyen</th><th>5</th></tr></thead><tbody><tr><td>Synthèse</td><td>5 6</td><td colspan="6">Le critère est plutôt conditionné. COFFEE n'a pas pour but de venir concurrencer les pratiques déjà existantes, certains bureaux d'étude ont remarqué cet aspect en soulignant que la plateforme pourrait venir aider les novices sur la thématique de l'énergie. Elle peut aussi venir en support de l'enseignement. Cependant des plateformes ou services comme l'ALEC proposent un accompagnement plus personnalisé, c'est alors à COFFEE d'accentuer son caractère différenciant et cela pourrait peut-être passer par les collectifs citoyens qui partagent déjà les mêmes valeurs de partage et font face à des problématiques de capitalisation de la connaissance.</td></tr><tr><td>Validation</td><td></td><td>Ingénieur et/ou Collectivité</td><td>2</td><td>Chercheur</td><td>1</td><td>Collectif Citoyen</td><td>2</td></tr><tr><td>Condition</td><td></td><td>Ingénieur et/ou Collectivité</td><td>2</td><td>Chercheur</td><td>1</td><td>Collectif Citoyen</td><td>3</td></tr></tbody></table>
- Extrait 3 : « Sur le principe c'est super cool mais en compétition avec plein d'autres trucs cool. »
  (Chercheur)

**Argument 4** : Un renfort sur la capitalisation de connaissances pour les collectifs citoyen

- Extrait 4 : est-ce qu'il faut faire un nouveau canal ou bien se greffer sur les canaux existants ? peut-être que les deux sont compatibles.
  (Collectif Citoyen)

<caption>Tableau 22 : extrait des résultats (critère 2.2.) de l'enquête qualitative sur les usages utilisateurs de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE. Crédit : F. Forest, T. Carrano et auteur.</caption>

Annexe 22

- Scénarios d'usage de COFFEE

Scénario 1 :

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

<figure><img src="image_92.png" /></figure>
<figure><img src="image_93.png" /></figure>

<figure><img src="image_94.png" /></figure>
<figure><img src="image_95.png" /></figure>

A son arrivée sur la plateforme, Béatrice accède à
la première rubrique: la bibliothèque de cas
d'étude. Elle choisit alors le rapport sur la
production photovoltaïque. Ce document complet
lui permet de comprendre les outils pour la
conception de production photovoltaïque.

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

<figure><img src="image_97.png" /></figure>
Suite à la lecture du cas d'étude, Béatrice se dirige vers la partie données et notamment celles concernant le niveau d'ensoleillement de la zone où est établi le projet

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

Ensuite, Béatrice peut se servir d'outils de modélisation énergétique pour comparer ses données de consommation énergétique avec un modèle photovoltaïque via un jupyter notebook

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

<figure><img src="image_103.png" /></figure>
Enfin, pour achever sa connaissance primaire en terme de production photovoltaïque, Béatrice se documente dans la section articles scientifiques.

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

HAL
archives-ouvertures.fr

Towards an energy open science approach at district level: application to Grenoble Presqu'ile

Sacha Hodencog, Benoît Delinchaut, Wertz Frederic, Nil Artigys, Jérôme Ferrari, Tiansi Laranjeira, Lou Morriet, Vincent Benjamin, Debray Francois

► To cite this version:

Sacha Hodencog, Benoît Delinchaut, Wertz Frederic, Nil Artigys, Jérôme Ferrari, et al. "Towards an energy open science approach at district level: application to Grenoble Presqu'ile. 1st International Workshop on Open Design & Open Source Hardware Product Development, Mar 2020, Grenoble, France. hd-03052220"

<figure><img src="image_105.png" /></figure>

Alors, la plateforme COFFEE a permis à Béatrice d'acquérir les bases du savoir pour suivre la conception de production photovoltaïque et ainsi limiter les asymétries de savoirs potentiels vis à vis d'un expert
Suite à cette expérience, Béatrice fait un retour en publiant son rapport d'étude dans le forum afin de faire réagir la communauté et enrichir la plateforme

Bonjour, dans le cadre d'un projet d'installation de panneaux photovoltaïques sur le toit d'un bâtiment public, je vous joins mon rapport d'étude pour partager mon expérience et échanger sur les différentes données relevées.

Bonne journée et à bientôt

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

### Scénario 2 :

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

Alain est Maître de Conférence à Toulouse, il cherche à comparer son outil de dimensionnement de systèmes énergétiques à ceux développés au G2Elab
<figure><img src="image_108.png" /></figure>

<figure><img src="image_109.png" /></figure>
<figure><img src="image_110.png" /></figure>

Avant de se plonger dans une lecture exhaustive de la documentation, il décide d'explorer un cas d'étude pour appréhender le fonctionnement des outils plus facilement. Dans la bibliothèque, proche de ceux qu'il a l'habitude de traiter: récupération de chaleur pour injection sur un réseau de quartier.

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

A partir des données d'entrée fournies ouvertement et mises en forme, il peut lancer la résolution du cas d'étude sur son outil, et comparer les résultats et performances obtenues avec ceux du G2Elab

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

<figure><img src="image_116.png" /></figure>
<figure><img src="image_117.png" /></figure>

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

Alain explore la documentation des
outils pour bien saisir les capacités
de ceux-ci. Il propose de collaborer
autour de ce cas d'étude sur le
forum

Bonjour, je me présente Alain, maître de
conférence à l'université Paul Sabatier
de Toulouse. Je cherche à comparer
mon système de dimensionnement de
systèmes énergétiques avec ceux du
G2Elab. Je vous invite à collaborer avec
moi pour développer un module plus
performant. Merci d'avance.

<figure><img src="image_119.png" /></figure>
* Suite à des retours enthousiastes, il développe un module permettant de calculer plus finement le bilan environnemental sur le cas d'étude. Il teste son module et son fonctionnement avec l'outil. Une fois que tout fonctionne, il soumet son module, qui peut ensuite être validé et intégré à l'outil.

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

python

* Au final, Alain aura participé à l'amélioration de l'outil, qui permet de comprendre plus finement les impacts environnementaux du projet de récupération de chaleur. Cette collaboration simplifiée par les données, outils et cas d'étude ouverts, pourra conduire à la rédaction d'un article commun avec le G2Elab, en open access bien évidemment !

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

### Scénario 3 :
<figure><img src="image_124.png" /></figure>

Cédric est développeur
dans un tiers lieu sur les
questions d'autonomie
énergétique. Il cherche à
utiliser ses données
 locales pour déterminer le
productible éolien et
solaire sur son lieu

<figure><img src="image_125.png" /></figure>
* Il commence à jeter un coup d'oeil aux publications en open access pour se renseigner sur des travaux scientifiques

*

<figure><img src="image_126.png" /></figure>

HAL

archives-ouvertes.fr

* Suite à sa lecture, il se plonge dans un rapport d'étude disponible sur la plateforme, pour mieux savoir comment utiliser ses données

*

<figure><img src="image_127.png" /></figure>

<figure><img src="image_128.png" /></figure>
* Le rapport d'étude le renvoie naturellement vers les outils de modélisation qui permettront à Cédric d'obtenir lui-même des résultats en utilisant ses propres données locales

*

<figure><img src="image_129.png" /></figure>

* Cependant, Cédric rencontre quelques difficultés au niveau de la compréhension de l'outil. Il se rend alors dans l'espace FAQ sur le forum pour mieux cerner son utilisation et

* achever son étude

<figure><img src="image_130.png" /></figure>

<figure><img src="image_131.png" /></figure>
* Grâce aux outils de modélisation, Cédric cherche à discuter avec la communauté de ses résultats pour trouver une solution répondant à ses besoins

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

* Suite à des échanges avec la communauté, Cédric perçoit qu'une solution de solaire thermique pourrait être la plus pertinente et décide de

* poursuivre ses recherches en ce sens

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

### Scénario complémentaire :
<figure><img src="image_134.png" /></figure>

<figure><img src="image_135.png" /></figure>

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

* On retrouve nos 3 protagonistes dans un projet collaboratif initié sur le forum de COFFEE. Ils s'interrogent sur l'impact environnemental d'un système de panneaux photovoltaïques combinés à une batterie
<figure><img src="image_137.png" /></figure>

Alain est Maître de Conférence à Toulouse, il pourra alimenter le débat grâce à son module et son expertise en mesure d'impact environnemental

Béatrice est ingénieure dans le service énergie d'une métropole. Elle nous donnera un peu plus de précisions avec son cas d'étude, notamment sur la mesure de performances réelles

<figure><img src="image_138.png" /></figure>
<figure><img src="image_139.png" /></figure>

Cédric est bénévole dans un tiers-lieu. Il complètera ce duo de professionnels de l'énergie en apportant son savoir-faire et son expérience citoyenne sur le terrain

Avant de commencer, Béatrice propose au reste du groupe de s'appuyer sur son récent projet d'installation de panneaux photovoltaïques puisque ces travaux avaient fait l'objet d'un rapport d'étude disponible dans la bibliothèque de la plateforme.

<figure><img src="image_140.png" /></figure>

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* A partir des données disponibles dans le cas d'étude de Béatrice, Alain propose d'utiliser son module, lui aussi disponible sur la plateforme, pour mesurer les performances énergétiques et mesurer l'impact environnemental

<figure><img src="image_145.png" /></figure>

<figure><img src="image_146.png" /></figure>

* Suite à des résultats peu encourageants, Cédric propose un scénario de conception alternatif mettant en avant la sobriété énergétique

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<figure><img src="image_148.png" /></figure>

Crédit : Negawatt

© Association négaWatt
Après l'intervention de Cédric, les 3 personnages se replongent dans leur étude qui se conclura par des résultats beaucoup plus satisfaisants. Les conséquences de ces échanges ne se résument pas aux performances. Regardons de plus près ce que chacun à su tirer de cette aventure

<figure><img src="image_149.png" /></figure>

Grâce à cet échange, Alain va intégrer ce type de stratégies à ces travaux de recherches à venir
Béatrice réfléchit à de
nouvelles manières de mener à
bien les projets énergétiques à
l'avenir en prenant en compte
plus finement les impacts
environnementaux

<figure><img src="image_150.png" /></figure>

Cédric a pu mieux comprendre
les flux énergétiques et
indicateurs environnementaux
sur ce type de projet, ce qui le
nourrit pour son projet local de
tiers-lieu.

<figure><img src="image_151.png" /></figure>

Source images : Canva, [Free Media License](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
Table des figures

<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure I.1 : Émissions mondiales de gaz à effet de serre par secteurs en 2016. Source image : OurWorldInData.org, Hannah Ritchie, 2020, CC-BY. Source données : [7]</td>
      <td>16</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.2 : Modèle économique du Doughnut de Raworth. Source : [14] Licence Ouverte v2.0</td>
      <td>17</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.3 : Illustration d'un système énergétique multi-vecteur et décentralisé. Source : Sandro Bösch, ETH Zürich, tous droits réservés.</td>
      <td>19</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.4 : 5R de la définition de contenu ouvert. Source : auteur à partir de Wiley.</td>
      <td>23</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.5 : Valeurs clefs associées à la Science Ouverte. Source : auteur.</td>
      <td>23</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.6 : Étapes de la méthode scientifique, comprenant les contenus ouverts. Source : auteur à partir de l'Open Science Training Handbook [61].</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.7 : Principales actions institutionnelles relatives à la Science Ouverte ces dernières années en France, en Europe et dans le monde. Source : auteur.</td>
      <td>26</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.8 : Pourcentage de publications en accès ouvert par disciplines en Science et Technologie. Source : EU Open Science Monitor, 2009-2018 [91].</td>
      <td>28</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.9 : Avantages de la modélisation énergétique ouverte, entre Science et Société. Source : auteur.</td>
      <td>30</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.10 : Consommation d'énergie primaire par source depuis 1800. Source : OurWorldInData.org, CC-BY</td>
      <td>33</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.11 : Représentation des connaissances tacites et explicites et processus de transferts. Source : auteur à partir de [145].</td>
      <td>36</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure I.12 : Four solaire pour torréfaction - boulangerie. Source : © Julien Lemaistre - Low-tech Lab.</td>
      <td>39</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.1 : Éléments d'un processus de modélisation énergétique ouvert. Source : auteur d'après [84,87,94].</td>
      <td>46</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.2 : Spectre des niveaux d'ouverture pour les outils de modélisation énergétique. Source : auteur.</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.3 : Illustration des outils, modèle et cas d'étude pour la modélisation énergétique. Source : auteur</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.4 : Coûts et connaissance d'un système suivant les différentes phases. Source : auteur à partir de Fernandez et al. [201] et Zablit et Zimmer [198].</td>
      <td>56</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.5 : Incertitudes du modèles fonction de sa complexité selon la phase d'étude. Source : auteur à partir de Trčka et al. [202].</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.6 : Niveaux d'abstraction et de sémantique de modèles énergétiques par rapport à la compréhension des acteurs humains. Source : auteur.</td>
      <td>60</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.7 : Bilan des caractéristiques des outils de modélisation énergétique. Source : auteur.</td>
      <td>62</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.8 : Bilan des caractéristiques des outils de modélisation énergétique pour la conception d'objets technologiques (différences avec la figure précédente en rouge). Source : auteur</td>
      <td>63</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.9 : Capture d'écran de l'interface graphique OMEGAlpes. Source : auteur.</td>
      <td>66</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.10 : Caractéristiques de l'outil de modélisation énergétique OMEGAlpes (bleu gras). Source : auteur.</td>
      <td>67</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure II.11 : Développeurs, utilisateurs et acteurs autour de l'outil OMEGAlpes. Source : auteur.</td>
      <td>68</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.12 : Illustration des différents types de cellules dans un notebook. Source : auteur.</td>
      <td>73</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure II.13 : Exemple d'interface et cellule de résultat de notebook. Source : auteur [I].</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.1 : Diagramme de la méthode ORUCE et parties prenantes associées. Source : auteur.</td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.2 : Diagramme de la méthode ORUCE et parties prenantes associées pour le cas d'étude autoconsommation PV. Source : auteur.</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.3 : Vue d'ensemble d'un notebook ORUCE autoconsommation PV. Source : auteur.</td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.4 : Import et affichage des données dans un notebook. Source : auteur.</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.5 : Schéma représentatif d'un cas d'étude autoconsommation photovoltaïque avec le formalisme de l'outil OMEGAlpes [188], et instanciation du modèle. Source : auteur, Morriet et Pajot.</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.6 : Courbes des flux énergétiques pour le cas d'étude d'autoconsommation PV pour une semaine travaillée en août 2019, issus de l'outil OMEGAlpes. Source : auteur.</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.7 : Gestion des données archétypales dans un notebook ORUCE. Source : auteur.</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.8 : Organisation des éléments d'un notebook ORUCE et activités associées. Source : auteur.</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure III.9 : Spectre de reproductibilité appliqué à la méthode ORUCE. Source : auteur à partir de Peng [265].</td>
      <td>94</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.1 : 1. Un aimant de champ intense dans son enceinte 2. Bobine pour champ intense 3. Le LNCMI dans le quartier de la Presqu'Île à Grenoble. Source : auteur à partir d'image du LNCMI et de la ©Ville de Grenoble. Tous droits réservés.</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.2 : Schéma hydraulique du dispositif de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Source : auteur à partir de CCIAG, tous droits réservés.</td>
      <td>109</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.3 : Gisement de chaleur fatale industrielle en France par niveaux de températures. Source : auteur à partir de données ADEME [300].</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.4 : Niveaux de température des réseaux de chaleur en France (pourcentages d'énergie livrée). Source : auteur à partir de données FEDENE [305].</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.5 : Méthode ORUCE appliquée au projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Source : auteur.</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.6 : Monotone des consommations électriques des aimants du LNCMI, avec A1+A2+A3 la chaleur fatale théorique, A1+A3 la chaleur fatale disponible et A1 la chaleur fatale récupérable. Source : auteur.</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.7 : Valeurs des différents potentiels de chaleur fatale pour le projet du LNCMI. Source : auteur.</td>
      <td>116</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.8 : Diagramme du modèle simplifié OMEGAlpes pour le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Source : auteur.</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.9 : Procédure de replanification des profils horaires de température et de puissance du LNCMI, et d'évaluation des performances énergétique et exergétique. Source : auteur.</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.10 : Diagramme du modèle OMEGAlpes pour le projet de valorisation de chaleur fatale du LNCMI. Source : auteur.</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.11 : Blocs d'énergie hebdomadaires de chaleur fatale LNCMI (bleu) et consommation réseau de chaleur (rouge) avant (gauche) et après (droite) replanification. Source : auteur.</td>
      <td>119</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure IV.12 : Quantités relative et absolue de chaleur fatale valorisée pour les scénarios RECOVERY et FLEXENER pour le projet LNCMI, avec des capacités de stockage entre 0 et 40 MWh. Source : auteur &amp; J. Fitó</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.13 : Destruction d'exergie due à la dissipation de chaleur fatale dans les différents scénarios explorés pour le projet LNCMI, avec des capacités de stockage entre 0 et 40 MWh. Source : auteur &amp; J. Fitó</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.14 : Émissions de GES évitées avec les scénarios recovery et flexener par rapport à reference pour des capacités de stockage entre 0 et 40MWh, avec comparaison aux émissions liées à la consommation électrique du LNCMI. Source : auteur &amp; J. Fitó</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.15 : Vue d'ensemble du notebook LNCMI médiation. Source : auteur.</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.16 : Consommation électrique d'un foyer français et production photovoltaïque par mètre carré (azimut de 0° et inclinaison de 25°) pour trois journées types d'été en rouge, hiver en bleu, et mi-saison en vert. Source : auteur</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.17 : Exemple de profils de production PV et de consommation d'un foyer avec énergie non-autoconsommée (rouge) et non-autoproduite (jaune) le 29 août, pour 8m² de panneaux PV, une inclinaison de 25° et un azimut de 0°.</td>
      <td>133</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.18 : Résultats d'optimisation avec objectif de minimisation des émissions de GES pour 3 jours types de l'année 2019. Source : auteur.</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.19 : Résultats d'optimisation avec objectif de maximisation du LCF pour 3 jours types de l'année 2019. Source : auteur.</td>
      <td>136</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.20 : Courbe de Pareto présentant les résultats d'optimisation entre objectifs de minimisation des émissions de GES et de maximisation du LCF pour un foyer en autoconsommation PV. Source : auteur.</td>
      <td>137</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.21 : Extrait du notebook présenté aux étudiants de l'ENSAG dans l'environnement Jupyter proposé par Mybinder.</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.22 : Résultats d'enquête suite au cours avec les étudiants de l'ENSAG - a. appréciation de la méthode ORUCE b. appréciation du format des notebooks.</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.23 : Images du spectacle ONIRI 2070. Crédit : Arno Villenave, Organic Orchestra, tous droits réservés.</td>
      <td>142</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.24 : Système énergétique du spectacle ONIRI, selon le formalisme OMEGAlpes. Source : auteur</td>
      <td>143</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure IV.25 : Image d'une partie du jeu sérieux Sous-Tension. Source : Eco-SESA, tous droits réservés.</td>
      <td>145</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.1 : Fonctionnalités principales pour la diffusion d'une plateforme de modélisation énergétique ouverte. Source : auteur.</td>
      <td>152</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.2 : Diagramme de page d'accueil COFFEE. Source : auteur.</td>
      <td>160</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.3 : Exemple d'affichage pour le formulaire cas d'étude COFFEE. Source : auteur et V. Danguillaume.</td>
      <td>162</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.4 : phases de la méthode CAUTIC appliquée au concept de plateforme COFFEE. Source : auteur.</td>
      <td>165</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.5 : Occurrences des recommandations pour COFFEE par profils d'utilisateurs.</td>
      <td>169</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.6 : diagramme d'usage systémique de COFFEE. Source : auteur</td>
      <td>174</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure V.7 : schéma de principe de distinction entre le concept et l'implémentation dans ses différentes versions de COFFEE.</td>
      <td>176</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure V.8 : Illustration des premières briques de l'implémentation COFFEE. Source : auteur, T. Carrano</td>
      <td>178</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.1 : Future de la modélisation énergétique ouverte. Source : auteur.</td>
      <td>185</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.1 : Synergies and trade-offs and gross Sustainable Development Goal (SDG)-interaction with individual mitigation options. Source : figure 5.2 du chapitre 5 du special report de l'IPCC [19], tous droits réservés.</td>
      <td>228</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.2 : Disponibilité des données énergétiques primaires et finales mondiales. Source : Richie and Roser, The International Energy Agency publishes the detailed, global energy data we all need, but its funders force it behind paywalls. Let's ask them to change it. CC-BY 4.0</td>
      <td>230</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.3 : L'espace de conception (design space) des notebooks, formulé après analyse de 60 projets de notebooks dans l'industrie et le milieu académique. Comme le présente le tableau ci-après, chaque projet occupe de multiples points dans chaque dimension de cet espace. Source : Lau et al. [269]. © 2020 IEEE</td>
      <td>244</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.4 : Diagramme de la méthode ORUCE médiation et parties prenantes associées. Source : auteur.</td>
      <td>256</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.5 : Détail des résultats d'optimisation de la courbe de Pareto entre émissions de GES et LCF, comprenant pour les chaque optimisation la surface PV, l'inclinaison, l'azimut, et l'énergie stockée pour les 3 jours types (4 janvier, 29 août, 27 novembre). Source : auteur.</td>
      <td>262</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 0.6 : Système énergétique complet du spectacle ONIRI 2070. Source : Kévin Loeslé, Organic Orchestra, Licence CC-BY-SA</td>
      <td>262</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Table des tableaux

<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Tableau 1 : Motivations à l'ouverture de la modélisation énergétique. Source : auteur d'après Morrison [84].</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 2 : Exemple de métadonnées pour des données d'irradiances. Source : auteur, basé sur le formalisme OEMetadata.</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 3 : Avantages du développement propre (going open) ou de la contribution (joining open) pour des outils de modélisation énergétique ouverte. Source : auteur.</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 4 : lexique de recherche reproductible de Goodman et al. [99] adapté au domaine de la modélisation énergétique. Source : auteur</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 5 : Résumé des difficultés dans l'usage de notebooks. Source : auteur d'après Chattopadhyay et al [278] et sources mentionnées.</td>
      <td>76</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 6 : Caractéristiques des objets ORUCE recherche et ORUCE médiation. Source : auteur.</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 7 : Analyse de la transparence de la méthode ORUCE basée sur la transparency checklist de Cao et al., avec validation en <span style="background-color: #f5b041;">vert</span> et validation incomplète en <span style="background-color: #f5b041;">jaune</span>. Source : auteur basé sur Cao et al. [94].</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 8 : Synthèse des recommandations de reproductibilité appliquée à la méthode ORUCE, avec validation en <span style="background-color: #f5b041;">vert</span>, validation incomplète en <span style="background-color: #f5b041;">jaune</span> et invalidation en <span style="background-color: #f5b041;">rouge</span>.</td>
      <td>100</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Source : auteur</td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 9 : Bilan des différences techniques entre la production de chaleur du LNCMI et la consommation de chaleur sur le réseau du quartier.</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 10 : Scénarios de valorisation de chaleur fatale modélisés dans l'étude pour le LNCMI</td>
      <td>114</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 11 : Illustration des intérêts de la méthode ORUCE sur les cas d'étude de chaleur fatale et d'autoconsommation. Source : auteur.</td>
      <td>147</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 12 : Inventaire des plateformes de modélisation énergétique ouverte par ordre alphabétique, avec catégories de fonctionnalités (fonctionnalité dominante grisée). Source : auteur.</td>
      <td>155</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau : Bilan des fonctionnalités des plateformes de modélisation énergétique appliqué à COFFEE. Source : auteur.</td>
      <td><strong>Érreur ! Signet non défini.</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 14 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur.</td>
      <td>166</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 15 : Positionnement de l'outil OMEGAlpes. Source : auteur à partir des critères de Groissböck [43].</td>
      <td>241</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 16 : Représentation de caractéristiques de flexibilité d'outils de modélisation énergétique ouverts dont OMEGAlpes. Source : Heider et al. [257], licence CC-BY.</td>
      <td>242</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 17 : Comment les 60 systèmes de notebooks de l'étude (colonnes) se positionnent dans les dimensions de l'espace de conception (lignes) de la figure précédente. Source : Lau et al. [269]. © 2020 IEEE.</td>
      <td>245</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 18 : Catalogues de cas d'études OMEGAlpes pour la chaleur fatale avec référence d'article, langue, code, notebooks, échelles temporelle et spatiale, développements, and objectif de recherche. Source : auteur [188].</td>
      <td>260</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Tableau 19 : Catalogues de cas d'études OMEGAlpes pour l'autoconsommation PV avec référence d'article, langue, code, notebooks, échelles temporelle et spatiale, développements, and objectif de recherche. Source : auteur [188].</td>
      <td>261</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Tableau 20 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE pour le public Chercheur. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur................................ 267

Tableau 21 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE pour le public ingénieurs et/ou collectivités. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur267

Tableau 22 : bilan synthétique par critères des résultats de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE pour le public collectifs citoyens. Crédit : F. Forest, T. Carrano, auteur .................... 268

Tableau 23 : extrait des résultats (critère 2.2.) de l'enquête qualitative sur les usages utilisateurs de l'enquête CAUTIC appliquée à COFFEE. Crédit : F. Forest, T. Carrano et auteur. ............ 270
# Résumé

## Méthodes et outils pour un processus de modélisation collaboratif et ouvert des systèmes énergétiques

L'énergie apparaît comme un enjeu majeur face aux crises socio-écologiques en cours. La modélisation énergétique permet d'explorer les possibilités de conception et de gestion des composants et systèmes, et donc de discerner des futurs énergétiques soutenables. Or la modélisation énergétique historique ainsi que les principales approches actuelles sont propriétaires et manquent de transparence, même si l'émergence de modèles énergétiques ouverts est prometteuse. Cette thèse introduit les pratiques, intérêts et freins de la modélisation énergétique ouverte, avant de présenter la méthode ORUCE (Open and Reproducible Use Cases For Energy), pensée comme un processus transférable pour rendre ces pratiques accessibles aux chercheurs du domaine. Cette méthode s'attache notamment aux cas d'étude comme bons vecteurs de capitalisation de la connaissance et de reproductibilité. Des cas d'étude concrets au contact des acteurs de l'énergie sont présentés, sur les thématiques de la valorisation de chaleur fatale et de l'autoconsommation photovoltaïque, illustrant la variété d'usage de la méthode ORUCE. Enfin, un concept de plateforme collaborative de modélisation énergétique ouverte est présenté. Ce concept a été affiné dans une enquête axée sur l'expérience utilisateur, et la plateforme qui en découle vise à rendre les études énergétiques et ressources associées accessibles aux parties prenantes au sein de la recherche, des autorités publiques et des collectifs citoyens.

**Mots clefs** : Modélisation énergétique, Science ouverte, Collaboratif, Systèmes énergétiques, Méthodes, Outils.

# Abstract

## Methods and tools for a collaborative and open energy modelling process

Energy appears as a major issue in the face of the current socio-ecological crisis. Energy modelling can be used to explore the design and management possibilities of components and systems, and thus to discern sustainable energy pathways. However, historical energy modelling and the main current approaches are proprietary and lack transparency, although the emergence of open energy modelling is promising. This thesis introduces the practices, interests and obstacles of open energy modelling, before presenting the ORUCE (Open and Reproducible Use Cases For Energy) method, designed as a transferable process to make these practices accessible to researchers in the field. This method focuses in particular on use cases as good vectors for reproducibility and capitalising on knowledge. Actual use cases in contact with energy stakeholders are presented, on the topics of waste heat recovery and photovoltaic self-consumption, illustrating the variety of uses of the ORUCE method. Finally, a concept of a collaborative open energy modelling platform is presented. This concept was refined in a user experience inquiry, and the resulting platform aims to make energy studies and associated resources accessible to stakeholders in research, public authorities and citizen collectives.

**Keywords:** Energy Modelling, Open Science, Collaborative, Energy systems, Methods, Tools.