Lorsqu'il n'y a pas de vent pour faire tourner les turbines ou de soleil pour alimenter les panneaux solaires, que fait-on pour garder nos maisons bien chauffées et éclairées?
La clé d'une alimentation électrique sans interruption consiste à stocker l'énergie supplémentaire que nous produisons lorsque la capacité de production est élevée, afin de pouvoir l'utiliser plus tard, lorsque nous en avons besoin. Cependant, les sources d'énergie renouvelable dépendent de la météo, ce qui complique leur gestion, contrairement aux sources traditionnelles provenant des combustibles fossiles et de la biomasse. De plus, les meilleurs moyens d'exploiter les récentes avancées en matière de technologie de stockage d'énergie demeurent mal compris.
Heureusement, un modèle révolutionnaire permettant d'atténuer les pics et les creux de la demande d'énergie renouvelable vient de voir le jour.
Au cours des 4 dernières années, le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) et un groupe de scientifiques internationaux ont créé un ensemble de modèles de simulation informatique pour les systèmes de stockage d'énergie électrique et thermique. Cela fait partie du programme de collaboration technique sur le stockage d'énergie (Energy Storage Technical Collaboration Programme – en anglais seulement), parrainé par l'Agence internationale de l'énergie (AIE) et dirigé par l'institut allemand Fraunhofer UMSICHT. Le projet permet aux services publics et à d'autres groupes de simuler différents scénarios et d'optimiser l'utilisation.
Selon Darren Jang, gestionnaire de projet et ingénieur système au Centre de recherche sur l'énergie, les mines et l'environnement du CNRC, ces modèles sont essentiels pour évaluer et concevoir la solution la mieux adaptée à n'importe quelle combinaison d'énergie.
« Nos partenaires canadiens et internationaux apportent une vaste expertise qui fait progresser l'intégration sûre, fiable et rentable du stockage d'énergie », déclare-t-il. « Ensemble, nous apportons les outils, les talents et la créativité qu'il faut pour relever le défi. »
Les partenaires canadiens comprennent le Centre de recherche en aérospatiale et le programme Avancées en énergie propre du Centre de recherche sur l'énergie, les mines et l'environnement du CNRC, de même que le groupe de recherche Sustainable Building Energy Systems de l'Université Carleton, le département de génie électrique et logiciel de l'Université de Calgary, l'Institut de l'énergie éolienne du Canada (IEEC) et le Bureau de recherche et de développement énergétiques de Ressources naturelles Canada. Les collaborateurs internationaux proviennent de différents pays, dont l'Allemagne, la Suisse, le Danemark, le Royaume-Uni, l'Autriche, la Corée du Sud et le Portugal.
Cette équipe multinationale a fait de grands progrès dans l'élaboration de modèles et de descriptions de modèles scientifiquement éprouvés pour les dispositifs de stockage d'énergie, en utilisant les données fournies par les clients comme paramètres d'entrée pour les simulations. Les modèles sont également à code source ouvert, ce qui permet aux utilisateurs d'obtenir une licence pour le code source et les documents de conception ou le contenu. « Il était très important que le CNRC participe très tôt et de manière engagée au projet, et le fait d'assumer la responsabilité de chef de sous-tâche a été crucial. De plus, cet engagement s'est traduit par un nombre supérieur à la moyenne de participants venant du Canada », affirme le professeur Christian Doetsch, gestionnaire de la tâche 32 de l'AIE.
Un modèle non conventionnel
Alors que le projet de M. Jang se concentre sur le stockage d'énergie électrique et thermique en général, le CNRC a conçu un modèle novateur piloté par l'IA qui peut être adapté à d'autres technologies de stockage. Ce modèle utilise des techniques d'apprentissage automatique pour concevoir, à partir de données opérationnelles, des modèles personnalisés de systèmes de stockage complexes.
Une récente collaboration avec l'IEEC a illustré avec succès les possibilités offertes par ce modèle. Dans le parc éolien de 10 mégawatts de l'Institut, qui utilise un module Tesla Powerpack 2 pour stocker l'énergie de secours des éoliennes, il n'y avait aucun moyen de prédire l'impact des variations de charge sur le système de stockage d'énergie. De plus, les données opérationnelles recueillies — nécessaires à la conception d'un modèle efficace — étaient également limitées.
L'équipe du projet a relevé ce défi en mettant au point un modèle prédictif de l'état de charge à l'aide des données disponibles du contrôleur de gestion du système de stockage d'énergie. Elle a également développé le logiciel d'apprentissage du modèle. « L'apprentissage automatique est très présent dans l'esprit de tout le monde, et plutôt que de s'appuyer sur des logiciels déjà établis pour la formation, nous en avons développé un à partir de zéro », explique Alexander Crain, chercheur en aviation durable au Laboratoire de recherche en vol du CNRC. « Étant donné les ambitions du projet en matière de source ouverte, nous voulions nous assurer que le modèle et le logiciel utilisés pour la formation étaient clairs pour les chercheurs qui ne connaissent pas bien le domaine. »
M. Jang ajoute que l'équipe a appliqué des techniques d'apprentissage automatique pour élaborer un modèle précis du système de stockage en l'entraînant avec les données opérationnelles disponibles. « Une fois que le modèle a appris les comportements d'un système de stockage, il peut combler les lacunes et prédire les scénarios futurs », explique-t-il. Pour les recherches à venir, l'équipe continuera à améliorer la fiabilité et le rendement du modèle et à comparer les résultats réels avec les simulations.
Dans le cadre d'une autre collaboration avec l'Université Carleton, l'équipe a mis au point des modèles pour une solution de stockage saisonnier de l'énergie thermique. Il s'agissait d'emmagasiner autant de chaleur que possible pendant l'été dans des réservoirs souterrains, puis de l'extraire pendant les mois les plus froids pour chauffer les maisons et l'eau.
L'avenir en marche
Maintenant que le modèle a été testé et validé, les techniques de modélisation basées sur les données pourront servir dans d'autres domaines. S'appuyant sur la collaboration fructueuse entre le Centre de recherche sur l'énergie, les mines et l'environnement et le Centre de recherche en aérospatiale, M. Jang et M. Crain travaillent en partenariat dans le cadre d'un nouveau projet de laboratoire de batteries virtuelles avec l'IEEC et l'Université McMaster pour faire progresser ces méthodologies. Ce projet est financé par le Bureau de recherche et de développement énergétiques.
Ils travaillent également avec l'Université de Waterloo à la mise au point d'un outil de diagnostic fondé sur l'IA qui servira à détecter les défaillances ou la dégradation de l'isolation à haute tension dans les réseaux modernes ou les applications de transport électrifiées.
À long terme, les avantages d'un stockage d'énergie bien géré sont massifs. Il s'agit notamment d'améliorations sur le plan de l'économie, de la fiabilité et de l'environnement. Le stockage d'énergie mènera à un réseau électrique plus efficace, réduira la probabilité d'interruptions partielles lors des pics de demande et permettra d'exploiter plus de sources d'énergie renouvelable. Tout cela devrait nous aider à faire fonctionner nos électros sans soucis.
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