Auto-consommation collective : partage des ressources connectées au réseau de distribution.

Local energy communities offer a place to rethink our view on energy consumption, and although, those communities have always existed, they have recently gained momentum. From a regulatory perspective, since 2021, all member states of the European Union are required to implement renewable energy communities in their national law. Additionally, and at least in France, due to higher electricity prices, selling electricity to neighbors might prove to be more profitable than selling to a supplier at a regulated price. In a nutshell, local energy communities could be described as a group of neighbors selling electricity to each others. However, key to this definition is that communities are subject to a spatial limit preserving a proximity between members, as well as, a temporal limit ensuring that local energy production overlap with local consumption. This temporal limit is one of the principal challenge of communities, which justifies our scientific work in assessing coordination strategies to match local energy consumption with production. Our contribution is multi-fold: first, we bring a novel perspective on what is expected of coordination strategies for local energy communities, and how does it synergies with existing socio-economic coordination mechanisms. Second, we take a critical look at whether coordination is worth the investment, and the carbon footprint of communities. Third, we provide two actionable solutions for communities where coordination of flexible assets is relevant, a predictive approach, and reactive approach. While the predictive approach partially relies on a good knowledge of the future, the reactive approach relies on a good knowledge of the recent past. Our results show that both strategies perform well in a simulation environment. The reactive approach is in some way the “least bad” option. Although, it cannot achieve the minimum cost of the predictive approach under a perfect forecast, it is not subject to making poor decisions from erroneous forecasts. One of the main direction to extend the work carried throughout in this thesis will be to test the proposed coordination strategies in a real-world environment.Les communautés locales d’énergie offrent un lieu pour repenser notre rapport à l’énergie, et bien que, ces communautés aient toujours existé, elles ont récemment pris de l’ampleur. D’un point de vue réglementaire, depuis 2021, tous les états membres de l’Union Européenne sont tenus de mettre en œuvre des communautés d’énergie renouvelable dans leur législation nationale. En outre, et au moins en France, en raison de la hausse des prix de l’électricité, une vente d’électricité à ses voisins peut s’avérer plus rentable que la vente à un fournisseur à un prix réglementé. En simplifiant, les communautés locales d’énergie peuvent être décrites comme un groupe de voisins qui se vendent de l’électricité entre eux. La clé de cette définition se trouve dans les limites soumisent aux communautés. Une limite spatiale préservant la proximité entre les membres, ainsi qu’à une limite temporelle garantissant que la production d’énergie locale chevauche la consommation locale. Cette limite temporelle est l’un des principaux défis des communautés, et justifie notre travail scientifique dans l’évaluation des stratégies de coordination pour faire correspondre la consommation d’énergie locale avec la production. Notre contribution est multiple : d’abord, nous apportons une nouvelle perspective sur ce que l’on attend des stratégies de coordination dans les communautés locales d’énergie, et des synergies possibles avec les mécanismes de coordination socio-économiques existants. Deuxièmement, nous jetons un regard critique sur la plus-value d’un système de coordination et sa nécessité, ainsi que sur l’empreinte carbone des communautés. Troisièmement, nous proposons deux solutions concrètes pour les communautés où la coordination des actifs flexibles est pertinente, une approche prédictive et une approche réactive. Alors que l’approche prédictive repose en partie sur une bonne connaissance du futur, l’approche réactive repose sur une bonne connaissance du passé récent. Nos résultats montrent que les deux stratégies sont performantes dans un environnement de simulation. L’approche réactive est en quelque sorte la “moins mauvaise” option. Bien qu’elle ne puisse pas atteindre le coût minimum de l’approche prédictive dans le cas d’une prévision parfaite, elle n’est pas sujette à prendre de mauvaises décisions à partir de prévisions erronées. L’une des principales directions pour étendre le travail effectué dans cette thèse sera de tester les stratégies de coordination proposées dans un environnement réel