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La prévention de la congestion du réseau éolien

  • Session : 2019-2020
  • Année : 2020
  • N° : 220 (2019-2020) 1

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  • Question écrite du 28/01/2020
    • de BOTIN Frederick
    • à HENRY Philippe, Ministre du Climat, de l'Energie et de la Mobilité
    À la fin du mois de décembre, on apprenait dans la presse qu'une spin-off de l'ULiège, BlackLight Analytics, a mis en place un algorithme en vue de prédire les risques de congestion du réseau éolien.
    En effet, l'installation de parcs éoliens nécessite une adaptation des réseaux électriques afin de pouvoir bénéficier de la capacité additionnelle produite.

    Une gestion intelligente et flexible des sources d'énergie comme les éoliennes représente alors une avancée considérable pour maximiser la production d'électricité dite verte sans pour autant accroître les investissements.

    Concrètement, ORES teste actuellement cet algorithme sur le parc éolien de Lierneux et les premiers résultats semblent concluants.

    Monsieur le Ministre a-t-il connaissance des résultats précis relatifs à ces tests ?

    D'autres tests sont-ils prévus dans le courant de l'année 2020 ?
    En cas de résultats positifs, ce système pourrait-il être généralisé à l'ensemble du parc éolien wallon ?
  • Réponse du 28/02/2020
    • de HENRY Philippe
    L’implantation de parcs éoliens permet à la Wallonie de produire de l’énergie électrique renouvelable, mais cette énergie doit pouvoir être distribuée pour être consommée. Lorsque les conditions climatiques sont trop favorables, il faut malheureusement parfois limiter la production d’un parc éolien installé afin de ne pas surcharger le réseau ; une autre solution étant l’augmentation de la capacité de la ligne.

    La convention de recherche GREDOR a permis de mieux comprendre les réseaux de distribution électriques wallons et de proposer des améliorations. Cette convention réunissait le gestionnaire de réseau de transport Elia, les gestionnaires de distribution ORES et Tecteo-Resa, les Universités de Mons et de Liège, le producteur Luminus, et Tractebel Engineering. Cette convention GREDOR a permis aux gestionnaires de réseau d’envisager l’installation d’une troisième solution en cas de surcharge : la gestion intelligente du réseau en tenant compte de sa capacité de distribution, des consommations électriques, et des prévisions de production calculées à l’aide des conditions météorologiques ou/et des historiques de production. Cette gestion intelligente permet d’augmenter la distribution d’énergie renouvelable, sans devoir remplacer les lignes de cuivre.

    ORES a poursuivi le travail de GREDOR en installant deux outils : GCAN (Global Capacity Anoucement) qui permet de connaître la capacité locale d’accueil de nouvelles productions, et l’outil O-One en cours d’essai, objet de la question.

    L’outil O-One qu’ORES met en route utilise le logiciel d’intelligence artificielle de BlackLight Analytics « SANO » (Smart Active Network Operations). Ce logiciel assure une gestion active du réseau électrique de distribution. « La création initiale d’un modèle statistique est réalisée à partir d’une série temporelle de mesures couvrant un historique immédiat de la période devant être anticipée. Les modèles sont ensuite maintenus à jour et affinés avec l’acquisition de nouvelles mesures des grandeurs à anticiper ». À l’aide des dernières mesures disponibles, l’outil calcule les grandeurs de production et de consommation probables. Ces valeurs sont ensuite couplées aux données techniques du réseau de distribution, afin d’évaluer les risques de congestion. Quand il y a un risque de congestion, l’outil détermine les limites de production à imposer aux unités éoliennes. Les opérateurs du réseau ont un outil de contrôle qui permet de suivre, et éventuellement de modifier, les instructions de contrôle.

    Cet outil d’intelligence artificielle permet une gestion active du réseau, en tenant compte de son historique. Les prévisions de production et de consommation lui permettent de franchir, de manière sûre, les limites qui avaient été imposées précédemment. Ces limites permettaient au gestionnaire de réseau de travailler en assurant la stabilité de son réseau. Une meilleure connaissance de l’était de son réseau en instantané lui permet de franchir les limites initiales tout en gardant la même sécurité.

    L’outil a commencé à être utilisé fin de l’an passé sur le poste de transformation de Trois-Ponts, auquel le parc éolien de Lierneux est raccordé. Ce parc éolien appartient à Luminus. L’endroit a été choisi en particulier, car, dans l’attente d’investissements dans le réseau de transport prévus pour 2024, le parc éolien d’une puissance installée totale de 20 MW est limité actuellement par les transformateurs haute tension. La limite de sécurité est fixée à 11 MW d’injection d’énergie électrique depuis le réseau de distribution vers le réseau de transport.

    Cette limite n’est pas une limite physique, mais résulte d’une décision de sécurité (comme expliqué ci-dessus). Le test d’augmentation de la limite de puissance acceptable est prévu en trois phases. La première se termine fin février et permet à présent de faire passer la limite de 11 MW à 13 MW (grâce au suivi et à la gestion par intelligence artificielle).

    ORES a prévu deux autres phases tests d’augmentation de la capacité sur le même post pour arriver à une limite de 20 MW (soit la capacité totale de production installée du parc de Lierneux). La fin de la période de tests est prévue pour la mi-2020. Il faut noter que c’est maintenant un auto-apprentissage de l’intelligence artificielle, couplée à un apprentissage en continu des opérateurs et des membres de BlackLight Analytics.

    Les essais sont pour l’instant concluants, et l’outil devrait être installé cette année en six autres postes. Si ces résultats se confirment sur les autres six postes testés, la généralisation est envisagée sur l’ensemble du réseau géré par ORES.