Analysis of Energy Flexibility Strategies for Residential and Commercial Building Clusters Through Simulation

Puisque l'électrification dans divers secteurs contribue à l'augmentation de la demande d'électricité, les réseaux peuvent être confrontés à des périodes de pointe plus critiques que jamais. Les conditions météorologiques extrêmes ne font qu'aggraver le problème. Les fortes chaleurs entraînent une augmentation de la demande d'électricité pour le refroidissement et, dans les régions froides où la proportion du chauffage électrique est élevée (comme au Québec), les basses températures entraînent une augmentation de la demande d'électricité pour le chauffage. La gestion de l'énergie parmi les consommateurs est donc devenue de plus en plus pertinente, non seulement pour réduire la consommation annuelle mais aussi pour contrôler quand l’électricité est utilisée, faisant de la flexibilité un objectif important. Les bâtiments représentent une grande partie de la consommation totale d'électricité. Si leur énergie est bien contrôlée, ils peuvent être des acteurs majeurs de la flexibilité. Cette possibilité permet aux bâtiments de participer à la gestion de la demande, par exemple en réduisant leur consommation pendant des événements de pointe. Lorsque les bâtiments sont regroupés en grappes (clusters), les efforts de flexibilité donnent des résultats agrégés et présentent un potentiel élevé pour les réseaux électriques. La flexibilité dans les grappes de bâtiments est le sujet d'analyse de ce mémoire, qui explore différentes stratégies de flexibilité dans des groupes composées de différents types de bâtiments et leurs caractéristiques. Pour étudier ce sujet, le logiciel de modélisation TRNSYS a d’abord été utilisé pour simuler les besoins en énergie d'une grappe de 2400 maisons unifamiliales avec différents niveaux d'isolation, des points de consigne de chauffage et de profils de charge. Quatre stratégies de flexibilité ont été testées, qui ont ajusté les points de consigne pour le chauffage des locaux et de l'eau dans la grappe. Ces stratégies ont permis de réduire la pointe de 15 à 25 % par logement pendant les heures des événements de pointe. Bien que de fortes réductions de puissance aient été constatées pendant les heures des événements de pointe, des effets de rebond ont été créés, qui ont été atténués par des ajustements des taux de participation. Pour approfondir l'étude, une plus grande variété a été introduite dans la grappe par l'ajout de bâtiments commerciaux/institutionnels (CI), qui ont des systèmes de chauffage hybrides gaz-électricité. Pour ce faire, un modèle TRNSYS initial a été créé sur la base d'un bâtiment CI réel au Québec, en utilisant des données opérationnelles et des caractéristiques physiques.