Améliorer la performance des réseaux de chaleur grâce à la modélisation

Lors du colloque IMT « L’énergie en révolution numérique » du 28 avril dernier, Bruno Lacarrière, chercheur en énergétique à IMT Atlantique, a présenté des approches de modélisation pour améliorer la gestion des réseaux de chaleur. Associées aux technologies numériques, elles accompagnent ces systèmes de distribution de chaleur dans leur mutation vers une gestion intelligente.

 

Le bâtiment représente 40% de la consommation énergétique européenne. En conséquence, la rénovation de ce secteur énergivore est une mesure importante de la loi de transition énergétique pour la croissance verte. Celle-ci cible l’amélioration de l’efficacité énergétique et la diminution des émissions de gaz à effet de serre. Dans ce contexte, les réseaux de chaleur représentent aujourd’hui environ 10% de la chaleur distribuée en Europe. Ces systèmes délivrent chauffage et eau chaude sanitaire à partir de toute source d’énergie bien que majoritairement fossile aujourd’hui. « Les réseaux de chaleur sont des technologies anciennes qui ne sont pas, pour la majorité, gérées de façon optimale. Ils doivent pouvoir, au même titre que les réseaux électriques avec les smart grids, bénéficier de nouvelles technologies pour assurer une meilleure gestion énergétique et environnementale« , expose Bruno Lacarrière, chercheur à IMT Atlantique.

Comprendre la structure d’un réseau de chaleur urbain

Un réseau de chaleur est constitué d’un ensemble de tuyaux serpentant à travers la ville reliant les sources d’énergie aux bâtiments. Son objectif est de transporter de la chaleur sur de grandes distances en limitant les pertes. Sur un même réseau, les sources (ou unités de production) peuvent-être multiples. Il peut s’agir d’une centrale d’incinération d’ordures ménagères, d’une chaufferie au gaz ou biomasse, d’un surplus résiduel industriel ou encore d’une centrale de géothermie. Ces unités sont reliées par des canalisations transportant la chaleur sous forme d’eau liquide (plus rarement vapeur)  jusqu’à des sous-stations. Ces-dernières sont en charge de la redistribuer vers les différents bâtiments.

En apparence simples, ces réseaux se complexifient de plus en plus. Les villes se transforment, de nouvelles sources d’énergie et de nouveaux consommateurs se rajoutent. « On se retrouve dans des configurations avec des sources plus ou moins centralisées et parfois intermittentes. Quelle est la meilleure façon de gérer l’ensemble du système ? La complexité de ces réseaux les rapproche de la configuration des réseaux électriques, à plus petite échelle. C’est pourquoi nous nous interrogeons sur la pertinence d’une approche « smart » des réseaux de chaleur », explique Bruno Lacarrière.

Modélisation et simulation pour l’évaluation des réseaux de chaleur a priori et a posteriori

Pour répondre à cette problématique, les chercheurs travaillent sur une approche de modélisation des réseaux de chaleur et de la demande. Pour construire un modèle le plus fiable possible, un minimum d’information est avant tout nécessaire. Dans le cas de la demande, l’historique des données de consommation des bâtiments peut être exploité dans le but de prévoir les besoins futurs. Toutefois, celui-ci n’est pas toujours disponible. Les chercheurs peuvent également s’appuyer sur une connaissance minimale des caractéristiques des bâtiments et développer des modèles physiques. Certaines informations restent cependant quasi-indisponibles. « Nous n’avons pas accès à toutes les informations techniques des bâtiments. Ni à celles liées à l’occupation de ceux-ci par les habitants, précise Bruno Lacarrière. Nous nous appuyons donc sur des approches simplifiées, à partir d’hypothèses ou de références externes« .

Concernant les réseaux de chaleur, les chercheurs évaluent la meilleur utilisation des sources (fossiles, renouvelables, intermittentes, stockage, surplus de chaleur…). Cela s’effectue à partir de la configuration et de la connaissance a priori des unités de production qui leur sont raccordées. L’ensemble du réseau doit répondre au service énergétique de distribution de la chaleur. Ce, à moindre coût économique et environnemental. « Nos modèles permettent de simuler l’ensemble du système en prenant en compte les contraintes et les caractéristiques des sources et de la distribution. La demande devient alors une contrainte ».

Les modèles développés sont ensuite utilisés dans différentes applications. La simulation de la demande sert à quantifier les impacts directs/indirects du changement climatique pour un quartier. Elle permet l’évaluation des réseaux de chaleur en situation de climat plus doux et de bâtiments plus performants. Les modèles de réseaux de chaleur servent quant à eux, à améliorer les stratégies de gestion et de pilotage des réseaux existants. Ensemble, ces deux types de modèles aident à identifier l’efficacité potentielle d’un déploiement des technologies de l’information et de communication pour des réseaux de chaleur intelligents.

Vers des réseaux de chaleur intelligents

Les réseaux de chaleur entrent dans leur quatrième génération. Cela signifie notamment qu’ils fonctionnent à température plus basse. « Nous nous penchons ainsi sur la question des réseaux à différents niveaux de températures en étudiant l’impact sur le fonctionnement global », ajoute le chercheur.

En complément de l’approche par modélisation, l’utilisation des technologies de l’information et de la communication doit permettre un gain d’efficacité des réseaux, comme cela a été fait pour l’électricité (smart monitoring, smart control…). « Nous évaluons ce potentiel à partir des capacités de ces technologies à répondre au mieux à la demande, au juste coût », précise Bruno Lacarrière.

Le déploiement de ces technologies au niveau des sous-stations, en complément des informations fournies par les outils de simulation, vont de pair avec une perspective de déploiement croissant d’unités de production ou de stockage décentralisées, de transformation des consommateurs en consommateurs-producteurs^[1], voire de couplage avec des réseaux d’autres forme d’énergie (ex : réseaux électriques), renforçant ainsi le concept de réseaux intelligents et le besoin de travaux de recherche associés.

 

[1] Les consommateurs deviennent consommateurs et/ou producteurs d’énergie de manière intermittente. Cela est dû au déploiement de systèmes de production décentralisés (ex : panneaux solaires).

 

Cet article fait partie de notre dossier Numérique et énergie : des transitions inséparables !

 

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