Prévision de l'incertitude liée à la production d'électricité photovoltaïque pour l'amélioration de l'efficacité de la gestion énergétique des micro-réseaux

The research work hereby presented, pretends to contribute with the well-known issue of dealing with the uncertainty of renewable sources (solar photovoltaic particularly) in a microgrid. More specifically, the objective of this work is to evaluate the impacts of solar photovoltaic production uncertainty in the performance of a microgrid that serves a smart-building, and to propose, test and validate strategies to deal with it. To tackle this problematic the work has been divided in three parts. First, the design and construction of a -laboratory scale- nanogrid (300W peak consumption) has been carried out, along with a control interface to interact with the system and collect the data. This system is intended to emulate a microgrid that is being deployed in the Drahi-X Innovation building (campus of Ecole Polytechnique, Palaiseau, France), so that it serves as a test-bench for different energy management scenarios. The system conceived presents a direct-current common-bus architecture, where the power is freely exchanged among all the elements of the microgrid. The nanogrid is equipped with a measurements system, disconnection means for every element, as well as the capacity to control the power transacted by the battery, to some extent. The following of the real-time -scaled- consumption of the Drahi-X building is also possible. Some remote monitoring and control capabilities are included, as well as the gathering of some meteorological variables. Several months of power-flows data were gathered, that served for different analysis regarding the electrical interactions among elements of the nanogrid. This helped to improve the understanding of these type of systems in order to propose proper solutions for the uncertainty issue mentioned above. In a following step, the topic of solar irradiance forecasts is addressed. Profiting from the expertise of the SIRTA meteorological laboratory in the domain of weather forecasting (also located in the campus of Ecole Polytechnique), a collaborative work was performed in order to evaluate what is the reliability of readily available day-ahead solar irradiance forecasts which in turn, will be used to produce predictions of photovoltaic power production. For this, an analogs-ensembles method is proposed to obtain probabilistic information from the above-mentioned deterministic forecasts, to evaluate its eventual added value for an energy management system. The adapted analogs-ensembles method proposed demonstrated superior performance with respect to reference -probabilistic- forecasting methods, such as persistence, monthly climatology and a well-known commercially-available probabilistic forecasting method from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). It was evaluated based on the quantile skill score decomposed in reliability, resolution and uncertainty, which are state-of-the-art metrics for probabilistic forecasting assessment. Besides, the quantile forecasts obtained from the analogs-ensembles proved to be an interesting solution to reduce forecasting uncertainty, as they provide information about the "sign" of the forecasting error. If chosen properly, this feature might be beneficial for the resource scheduling tasks performed by an energy management system, as proven in the last part of this work.Les travaux de recherche présentés ici prétendent contribuer à la question bien connue de la gestion de l'incertitude des sources renouvelables (en particulier l'énergie solaire photovoltaïque) dans un micro-réseau. Plus spécifiquement, l'objectif de ce travail est d'évaluer les impacts de l'incertitude de la production solaire photovoltaïque sur les performances d'un micro-réseau qui dessert un bâtiment intelligent, et de proposer, tester et valider des stratégies pour y faire face. Pour aborder cette problématique, le travail a été divisé en trois parties. Premièrement, la conception et la construction d'un nanoréseau à l'échelle du laboratoire (300 W de consommation de pointe) ont été réalisées, ainsi qu'une interface de contrôle pour interagir avec le système et collecter les données. Ce système est destiné à émuler un micro-réseau qui est en cours de déploiement dans le bâtiment Drahi-X Innovation Center (campus de l'Ecole Polytechnique, Palaiseau, France), afin qu'il serve de banc d'essai pour différents scénarios de gestion de l'énergie. Le système conçu présente une architecture de bus commun à courant continu, où l'électricité est librement échangée entre tous les éléments du micro-réseau. Le nanoréseau est équipé d'un système de mesure, de moyens de déconnexion pour chaque élément, ainsi que de la capacité de contrôler, dans une certaine mesure, la puissance transitant par la batterie. Le suivi de la consommation en temps réel - à l'échelle - du bâtiment Drahi-X est également possible. Certaines capacités de surveillance et de contrôle à distance sont incluses, ainsi que la collecte de certaines variables météorologiques. Plusieurs mois de données sur les flux d'énergie ont été rassemblés, qui ont servi à différentes analyses concernant les interactions électriques entre les éléments du nanoréseau. Cela a permis d'améliorer la compréhension de ce type de systèmes afin de proposer des solutions appropriées au problème d'incertitude mentionné ci-dessus. Dans une étape suivante, le sujet des prévisions d'irradiation solaire est abordé. Profitant de l'expertise du laboratoire météorologique SIRTA dans le domaine des prévisions météorologiques (également situé sur le campus de l'École Polytechnique), un travail de collaboration a été réalisé afin d'évaluer la fiabilité des prévisions d'irradiation solaire au jour le jour, qui seront utilisées pour produire des prévisions de production d'énergie photovoltaïque. Pour cela, une méthode d'assemblage d'analogues est proposée pour obtenir des informations probabilistes à partir des prévisions déterministes susmentionnées, afin d'évaluer leur éventuelle valeur ajoutée pour un système de gestion de l'énergie. La méthode d'assemblage d'analogues proposée a démontré des performances supérieures par rapport aux méthodes de prévision probabilistes de référence, telles que la persistance, la climatologie mensuelle et une méthode de prévision probabiliste bien connue et disponible dans le commerce du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF par son nom en anglais). Elle a été évaluée sur la base du score de compétence quantile décomposé en fiabilité, résolution et incertitude, qui sont des paramètres de pointe pour l'évaluation des prévisions probabilistes. En outre, les prévisions quantile obtenues à partir des ensembles d’analogues se sont avérées être une solution intéressante pour réduire l'incertitude des prévisions, car elles fournissent des informations sur le bias de l'erreur de prévision. Si elle est bien choisie, cette fonctionnalité pourrait être bénéfique pour les tâches de planification des ressources effectuées par un système de gestion de l'énergie, comme l'a prouvé la dernière partie de ce travail. [...