fr.wedoany.com Rapport : Face aux problèmes de lenteur de la régulation des systèmes de chauffage urbain centralisé et du déséquilibre des températures intérieures pour les usagers, des chercheurs ont proposé un système de régulation de pointe pour le chauffage urbain centralisé couplé à une électricité verte décentralisée. En introduisant un modèle à double facteur « coût-confort » pour décrire le comportement limité des usagers, ils ont construit un cadre d’optimisation à deux niveaux pour la tarification et la planification, impliquant à la fois les entreprises et les usagers, permettant ainsi d’améliorer conjointement l’absorption de l’électricité verte et les revenus du chauffage. Les résultats de simulation, basés sur un quartier de Xi’an, montrent que la puissance quotidienne moyenne absorbée par l’électricité verte atteint 10 à 18 MW, que les coûts d’exploitation des entreprises de chauffage diminuent de 36,5 % et que le taux de conformité de la température pour les usagers passe de 2,9 % à 90,3 %.
Le chauffage urbain centralisé est une infrastructure essentielle pour le bien-être des habitants en hiver dans les villes du nord de la Chine. Cependant, en raison de facteurs tels que la longue distance de transport des réseaux de canalisations, les régulations hydrauliques et thermiques présentent un fort décalage temporel. Le déséquilibre hydraulique et thermique en bout de réseau entraîne fréquemment des problèmes de surchauffe ou de sous-chauffe à l’intérieur des bâtiments, avec un faible taux de conformité de la température et un gaspillage énergétique important. Pour renforcer la capacité de régulation, les systèmes de régulation de pointe pour le chauffage urbain centralisé sont progressivement devenus l’une des principales formes de chauffage dans le nord. Ce système repose sur le chauffage urbain centralisé pour la charge thermique de base et intègre des sources de chaleur à réglage rapide côté demande pour répondre aux fluctuations de charge.
Les systèmes de régulation de pointe traditionnels ajoutent souvent des sources de chaleur au niveau des communautés ou des réseaux secondaires et mettent en œuvre un contrôle unifié. Bien qu’ils aient joué un certain rôle dans l’atténuation des écarts de chauffage en bout de réseau, leurs stratégies de régulation sont basées sur les besoins moyens des groupes et ne peuvent pas répondre aux préférences individuelles de confort thermique des usagers. Sur cette base, les systèmes de régulation de pointe décentralisés réalisent une régulation personnalisée via des sources de chaleur côté usager et une réponse à la demande, offrant des avantages tels qu’une grande flexibilité et de faibles pertes thermiques. Dans le contexte d’une intégration à grande échelle des énergies renouvelables dans le réseau électrique, l’utilisation de l’électricité verte dans les systèmes de régulation de pointe décentralisés peut non seulement favoriser une interaction approfondie entre les bâtiments et le réseau électrique et améliorer l’absorption de l’électricité verte, mais aussi encourager une participation active des résidents à la réponse à la demande du réseau, réduisant ainsi les fluctuations du réseau. Les documents nationaux chinois pertinents ont également clairement proposé de promouvoir l’intégration de l’électricité verte et des systèmes de chauffage, en donnant la priorité au soutien de l’absorption de l’électricité verte dans les domaines non électriques tels que le chauffage.
Cependant, dans les études existantes, le comportement de réponse côté usager est souvent idéalisé comme un processus parfaitement rationnel et pleinement exécutable, négligeant les biais cognitifs dans la prise de décision réelle. Pour y remédier, cette étude, basée sur la modélisation de la réponse thermique des usagers à rationalité limitée, construit un cadre d’optimisation à deux niveaux pour la régulation de pointe couplée chauffage-électricité verte, et le résout et le valide sous l’objectif de maximisation des revenus. En s’appuyant sur 171 questionnaires d’usagers à Xi’an, l’étude quantifie les préférences en matière de prix de la chaleur et de confort, et utilise le clustering K-means pour diviser les usagers en quatre types typiques, fournissant ainsi une base pour un mécanisme de tarification différenciée de la chaleur. Le modèle d’optimisation à deux niveaux considère l’entreprise comme le leader et l’usager comme le suiveur. Au niveau supérieur, les entreprises de chauffage et d’électricité optimisent indépendamment le prix unitaire du chauffage et le tarif horaire de l’électricité sous des contraintes politiques et de marché. Au niveau inférieur, les usagers optimisent leur satisfaction en équilibrant le prix de la chaleur et le confort, réalisant ainsi une rétroaction dynamique entre l’offre et la demande et une régulation en boucle fermée.
Les résultats de simulation montrent qu’après l’optimisation du modèle proposé, la consommation d’énergie non renouvelable passe de 39 MW à environ 27 MW, les revenus des entreprises augmentent de manière significative, avec une croissance respective de 135 % et 101 % pour les entreprises d’électricité et de chauffage, et la part des revenus de l’électricité verte atteint 78 %. Le taux de conformité de la température pour les usagers passe de 2,9 % à 90,3 %. Le système peut guider différents types d’usagers à participer à la régulation pendant les périodes de forte production d’électricité verte, en tenant compte à la fois du confort et de la capacité économique, améliorant ainsi l’équité globale.
L’équipe de recherche indique qu’à l’avenir, elle explorera davantage la robustesse dans des conditions météorologiques extrêmes, la modélisation du comportement des usagers sur plusieurs jours et les scénarios de déploiement dans des mécanismes de marché complexes.
