Optimisation distribuée des profils énergétiques pour améliorer l'autoconsommation photovoltaïque dans une communauté énergétique locale

Avec le développement de l’autoconsommation collective, il est nécessaire de développer des méthodes de contrôle innovantes prenant en compte les préférences de consommation des utilisateurs participants à ces communautés.

Il existe maintenant différents types de communautés énergétiques comme des producteurs d’énergie solaire photovoltaïque, des véhicules électriques, des systèmes de stockage d’énergie et des bâtiments tertiaires dont l’objectif est de permettre le partage d’énergie entre les participants d’un même projet de manière à maximiser l’autoconsommation locale d’énergie solaire.

Pour optimiser l’utilisation de l’énergie au sein de cette communauté, les auteurs ont recours à la théorie des jeux, une approche mathématique qui permet de modéliser les préférences individuelles de chaque utilisateur. L’objectif est de permettre le partage d’énergie entre les participants de manière à maximiser l’autoconsommation locale d’énergie solaire. L’article pose la question essentielle : comment encourager le partage d’énergie de manière distribuée au sein d’une communauté énergétique locale ?

Les auteurs expliquent que les méthodes distribuées, en particulier la théorie des jeux, sont de plus en plus utilisées dans la gestion de l’énergie, notamment pour la gestion de flottes de véhicules électriques et le commerce de l’énergie. Ils décrivent l’utilisation d’un algorithme distribué appelé ADMM (Alternating Direction of Method of Multipliers) pour parvenir à un équilibre de Nash où chaque utilisateur optimise son utilisation de l’énergie en fonction de ses préférences individuelles.

L’un des avantages clés de cette approche est l’élimination de la nécessité d’un agent central pour atteindre l’équilibre du système. L’objectif est de garantir la satisfaction de tous les utilisateurs tout en respectant les limites d’importation d’énergie depuis le réseau électrique.

Les auteurs ont effectué des simulations en utilisant des données réelles pour différents scénarios, reflétant divers comportements d’utilisateurs. Ils ont constaté que leur approche converge vers un état stable tout en maximisant les échanges d’énergie locaux.

En résumé, cet article présente une approche novatrice pour l’optimisation de l’autoconsommation collective d’énergie solaire. Il souligne l’importance de prendre en compte les préférences individuelles des utilisateurs et propose un algorithme distribué efficace pour atteindre un équilibre optimal. Cette approche pourrait jouer un rôle essentiel dans la promotion et l’efficacité des communautés énergétiques locales, contribuant ainsi à une utilisation plus durable de l’énergie solaire.