Un algorithme de gestion énergétique de l’UMA anticipe comment économiser dans les bâtiments et les quartiers
L’Université de Málaga élabore un algorithme de gestion énergétique qui planifie la consommation avec un jour d’avance et coordonne les bâtiments, les communautés énergétiques et les réseaux urbains.
Posséder des panneaux solaires et des batteries soulève une question cruciale : quand est-il judicieux d’utiliser l’électricité disponible ? Un algorithme de gestion énergétique développé par l’Université de Málaga présente un défi et une proposition qui relient les choix des bâtiments et des quartiers pour mieux exploiter leurs ressources.
Comprendre cette recherche permet de mettre en lumière pourquoi la coordination peut être aussi déterminante que la disponibilité d’énergie renouvelable. Cette information explique quelles opportunités l’anticipation de la planification ouvre pour réduire les coûts et quelle ampleur prennent les économies obtenues lors des simulations.
La proposition est examinée sous toutes ses dimensions d’action : bâtiments intelligents, communautés énergétiques et réseau de distribution. Cette approche permet de comprendre quelles améliorations apporte une gestion commune et comment elle pourrait aider ceux qui organisent l’approvisionnement et la consommation électrique urbaine.
L’algorithme qui économise l’énergie
Une équipe de chercheurs de l’Université de Málaga (UMA) a conçu un algorithme de gestion énergétique qui coordonne et organise la consommation d’énergie dans des bâtiments, des quartiers à autoconsommation partagée et des réseaux électriques urbains.
L’outil calcule avec 24 heures d’avance quelle quantité d’électricité il convient de consommer, de stocker, d’acheter ou de vendre à chaque instant afin de réduire les coûts et de mieux tirer parti de l’énergie renovable disponible, a informé ce samedi la Fondation Descubre dans un communiqué.
Les résultats montrent que la combinaison de ces ressources dynamise la gestion énergétique par rapport à des scénarios conventionnels, dans lesquels les bâtiments ne disposent pas d’installations renouvelables, de stockage ou de systèmes intelligents de contrôle.
Par exemple, le système pourrait décider qu’un bâtiment recharge ses batteries lorsqu’il y a un excédent solaire, qu’un autre utilise cette énergie lors d’une heure de demande élevée ou qu’un véhicule électrique rende une partie de l’électricité stockée si cela s’avère avantageux.
L’application future de ce modèle d’algorithme de gestion énergétique viserait les professionnels qui gèrent bâtiments intelligents, des communautés énergétiques et des réseaux électriques urbains.
La principale nouveauté du travail réside dans une organisation intégrale sur trois niveaux : une base où se situent les bâtiments intelligents, c’est-à-dire ceux qui intègrent des éléments de domotique tels que capteurs ou automatismes.
Viennent ensuite les nécessaires communautés énergétiques qui regroupent plusieurs bâtiments intelligents et, enfin, le réseau de distribution, qui permet l’échange d’électricité entre les communautés et leur connexion au système électrique.
Selon les experts, la plupart des études se concentrent sur un seul niveau, tandis que cette proposition propose une vision complète et applicable à des environnements urbains à forte présence d’énergies renouvelables.
Dans les simulations, l’implication de l’énergie photovoltaïque a réduit les coûts d’exploitation des bâtiments d’environ 29 pour cent, par rapport à un système qui ne s’alimente que du réseau principal, sans PV ni batterie.
En ajoutant des paramètres tels que la climatisation ou l’eau chaude, l’économie a atteint jusqu’à 45,65 pour cent, tandis que l’utilisation de véhicules électriques comme soutien énergétique a apporté une réduction supplémentaire de 8,59 pour cent.
Cela signifie que le système, en plus d’incorporer ces énergies vertes, apprend à les utiliser au moment le plus opportun: exploiter le soleil lorsqu’il est disponible, réserver l’énergie pour les heures coûteuses et décaler certains consommations vers des créneaux à coût moindre.
L’application future de ce modèle d’algorithme de gestion énergétique viserait les professionnels des bâtiments intelligents, responsables de communautés énergétiques et opérateurs de réseaux de distribution, c’est-à-dire les entreprises qui distribuent l’électricité du réseau général vers les points de consommation, comme les logements ou les immeubles, entre autres.
Dans une même ville, ces trois acteurs pourraient utiliser cet outil pour améliorer leurs décisions énergétiques et tirer parti des ressources disponibles sans avoir à partager l’intégralité de leurs données internes.
Les chercheurs ajoutent que l’amélioration de la coordination et de la gestion énergétique de ces environnements permettra de exploiter les excédents, de réduire la dépendance du réseau à certaines heures et d’améliorer la planification du système électrique.
