Assessing the Energy Flexibility Potential of Residential Photovoltaic Panel with Battery Systems in Cold Climate
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ: Le secteur résidentiel représente une partie importante de la consommation énergétique et des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde, et il est la cible de nombreux programmes visant à réduire ces émissions. Les systèmes photovoltaïques (PV) résidentiels sont ainsi devenus financièrement intéressants pour les propriétaires dans de nombreuses régions du monde, y compris dans certaines provinces canadiennes, en raison de programmes incitatifs généreux et de la baisse du prix des modules PV. Cependant, la pénétration croissante des systèmes PV pose des problèmes aux gestionnaires des réseaux électriques, ce qui a conduit les distributeurs d'électricité à sévèrement réduire ou supprimer les programmes incitatifs. Dans le même temps, l'attention s'est portée non plus sur l'objectif de générer une quantité maximale d'énergie, mais sur l'objectif de répondre aux besoins en puissance du réseau, c'est-à-dire d'offrir à celui-ci une flexibilité énergétique. L'addition de stockage électrique aux systèmes PV résidentiels permet de délivrer cette flexibilité. Cette thèse étudie les systèmes résidentiels PV+Batterie dans le contexte canadien par des études en modélisation utilisant le logiciel TRNSYS, un outil de simulation des systèmes énergétiques basés sur une approche par composants. D'abord, une librairie de modèles est développée dans TRNSYS, afin d'améliorer la représentation des différentes technologies de batteries, la prise en compte de la dégradation des performances, et les effets de la température sur les performances. Les modèles développés sont comparés à des résultats expérimentaux pour confirmer leur validité. Ensuite, un modèle archétypal est développé, comprenant une résidence typique canadienne avec un système de chauffage, ventilation et conditionnement d'air et un système d'eau chaude tout-électrique, et un système PV+Batterie. Le modèle utilise des profils de consommation mesurés pour les besoins reliés aux occupants (eau chaude, appareils électriques, éclairage). Le modèle développé est utilisé pour évaluer la flexibilité offerte par les systèmes PV+Batterie en utilisant des indices de performance (key performance indices, KPI) annuels tels que l'autoconsommation. Des indices dynamiques sont ensuite utilisés pour caractériser la flexibilité offerte par différentes stratégies de contrôle. Une analyse économique est réalisée en utilisant deux structures tarifaires typiques au Canada : un tarif basé sur le moment de l'utilisation (en utilisant l'Ontario comme exemple) et un tarif constant avec des crédits ou pénalités pendant des évènements de gestion de la demande de pointe (en utilisant les tarifs volontaires récemment introduits au Québec comme exemples). Une analyse de la valeur nette actualisée est réalisée, et le coût d'investissement pour disposer d'une puissance pendant les évènements de gestion de la demande est comparé à des alternatives. Les résultats montrent que, même si les systèmes PV+Batterie ne sont pas rentables dans les conditions actuelles du marché sans avoir recours à des incitatifs généreux ou sans compter sur une baisse significative du coût des batteries, ils représentent un atout intéressant pour les distributeurs d'électricité dans leur adaptation aux futurs réseaux décarbonisés qui auront à gérer un parc de bâtiments ayant électrifié les besoins en chauffage et en eau chaude. ABSTRACT: The residential sector represents a significant share of worldwide energy consumption and greenhouse gases emissions; it is targeted by numerous programs aiming at reducing these emissions. Generous incentive programs and a notable price drop have made residential photovoltaic (PV) systems financially interesting for homeowners in many regions of the world, including some provinces in Canada. However, the increasing penetration rate of PV generation poses significant challenges to the grid, and as utilities were reducing or canceling the generous feed-in tariffs, the focus of distributed generation systems has changed from generating more energy to responding better to power needs, i.e. providing energy flexibility to the grid. Adding electrical storage in the form of batteries to a residential PV system allows to deliver this flexibility. This thesis assesses PV+Battery systems in the residential context in Canada through modelling studies performed in TRNSYS, a component-based energy simulation tool. First, a library of battery models is developed and integrated in the software tool to improve the modelling capabilities regarding the accurate representation of battery technologies, capacity degradation, and temperature effects. The library models are compared to experimental data to confirm their validity. Then, an archetypal model is developed including a validated model of a typical Canadian single-family home, an all-electric heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) system, and PV+Battery system components. The model uses selected measured profiles for occupant-driven loads such as domestic hot water and appliances. The developed model is used to assess the flexibility offered by residential PV+Battery systems using yearly Key Performance Indices (KPIs) such as self-consumption to assess system sizing. Dynamic KPIs are then used to assess the flexibility offered by different designs and control strategies. An economic analysis is performed using two typical rate structures for Canada: a time-of-use rate structure (using Ontario as an example), and a flat-rate structure with flexibility incentives or price signals (using the recently introduced voluntary program in Québec as an example). A net present value analysis is performed, and the cost of flexible power generation offered by PV+Battery systems is compared to alternatives. The results show that, although they are not profitable without feed-in tariffs or further decreases of battery prices, PV+Battery systems can represent significant assets for utilities in their adaptation to a decarbonized building sector relying on the electrification of heating and hot water production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».