À l’image d’EnergyMapper et PowerDIS, de nouveaux logiciels d’aide à la décision permettent de modéliser et d’optimiser finement le mix énergétique des quartiers. Ces outils offrent une approche globale, de l’identification des gisements d’énergies renouvelables à la simulation dynamique des consommations, en passant par l’optimisation des coûts. Deux cas pratiques, à Toulouse et Auxerre, ont démontré leur efficacité pour concevoir des quartiers énergétiquement performants.
L’optimisation de la stratégie énergétique d’un projet d’aménagement, qui vise à la fois la sobriété énergétique des bâtiments et des usages, l’efficacité des systèmes énergétiques et la maximisation du taux d’EnR&R, devient plus que nécessaire au regard aux enjeux de la transition énergétique. Elle inclut les étapes suivantes :
Les gisements à prendre en compte sont le solaire photovoltaïque (PV) pour les besoins électriques ainsi que, pour les besoins thermiques, les différentes géothermies, la biomasse bois-énergie, le solaire thermique, les différents types de biogaz, les différents types de chaleur fatale urbaine (UVE, STEU, entrepôts frigorifiques et datacenters) et industrielle.
En phase d’études d’opportunité, on peut utiliser le logiciel EnergyMapper
En phase d’études de faisabilité : utilisation d’un logiciel d’optimisation tel le logiciel PowerDIS
Après utilisation des logiciels EnergyMapper et PowerDIS, il est alors possible de sélectionner les meilleurs scénarios énergétiques au travers d’une analyse multicritères énergie & carbone et coût.
Identification exhaustive de tous les gisements EnR&R sur un territoire et quantification du potentiel disponible de chaque gisement :
La figure ci-dessous montre les gisements EnR&R thermiques identifiés sur l’écoquartier de Seilh à Toulouse. Ce quartier neuf est composé de 43 707 m² de logements collectifs et de 600 m² de bureaux.
L’utilisation d’EnergyMapper a permis d’identifier et quantifier différentes sources énergétiques : la géothermie sur nappes, du solaire thermique, une station d’épuration, un entrepôt frigorifique, et une source de chaleur fatale industrielle. La biomasse bois-énergie (surfaces colorées en vert) n’a pas été étudiée en raison du potentiel extrêmement faible.
– Exemple de l’écoquartier de Seilh à Toulouse (surface colorée en noir).
Présélection des gisements ENR&R thermiques permettant d’optimiser le mix énergétique d’un projet d’aménagement :
A partir de la programmation du projet, les besoins énergétiques dynamiques des bâtiments ont été évalués grâce à EnergyMapper, notamment les besoins de chauffage. Ces besoins ont été estimés à 1 480 MWh/an. L’utilisation de l’algorithme d’optimisation d’EnergyMapper a ensuite permis de sélectionner les meilleurs mix énergétiques thermiques pour une valorisation sur un réseau de chaleur – cf. ci-après.
– Mix énergétiques thermiques optimisés pour une valorisation sur réseau de chaleur, exemple de l’écoquartier de Seilh à Toulouse.
Les résultats de la simulation présentés sur la figure ci-dessus, indiquent par tranche de 10% de taux de pénétration EnR&R le mix énergétique qui minimise le coût global actualisé de l’énergie thermique. On identifie rapidement les deux mix énergétiques les plus intéressants (avec un coût de l’énergie inférieur au seuil recommandé par l’ADEME pour du chauffage collectif < 120 €/MWh, ce qui élimine les deux mix ayant un taux d’EnR&R supérieur à 80%) :
Nous avons étudié en 2024 l’alimentation en énergie thermique et électrique du DVD (Démonstrateur de la Ville Durable) d’Auxerre AMBITIEUSE (quartiers Montardoins et Batardeau à Auxerre). Le projet prévoit à la fois la rénovation de friches industrielles (bâtiments à rénover) et la construction de nouveaux bâtiments de tous types (maisons, logements collectifs, commerces, bureaux) au sein des deux quartiers.
Une modélisation des bâtiments et une simulation de leurs besoins énergétiques thermiques et électriques au pas de temps horaire sur une année ont été effectuées avec PowerDIS. Cela a permis de mener une étude d’autoconsommation électrique. Les différentes consommations électriques ont été simulées avec PowerDIS, en particulier celles provenant (voir figure ci-après) :
Les productions électriques ont aussi été simulées avec PowerDIS, en particulier celles provenant de la production photovoltaïque en toiture et d’une petite centrale hydroélectrique (voir figure ci-après).
Ces simulations dynamiques au pas de temps horaire ont permis d’estimer le potentiel d’autoconsommation à l’échelle du projet d’aménagement (en tenant compte des contraintes du réseau électrique de distribution au niveau des postes de distribution mais sans les consommations électriques liées au fonctionnement du réseau de chaleur) : le taux d’autoconsommation collective est élevé, 87% environ. Une étude réglementaire a montré qu’une opération d’autoconsommation collective était possible si la puissance de production totale installée restait inférieure à 3 MW (1 MWc de production PV est déjà envisagée).
Des simulations complémentaires ont mis en évidence que le stockage par batterie pourrait améliorer l’autoconsommation. Le taux d’autoconsommation individuelle pourrait ainsi être de 30% à 65% pour certains bâtiments avec des batteries de faible capacité (~10 kWh), par exemple pour une zone composée d’environ 30 maisons individuelles. Le taux d’autoconsommation à l’échelle du projet passerait alors de 87 à 88,7%. Une solution de stockage collective à l’échelle du projet et ayant la même capacité totale de 300 kWh permettrait d’améliorer encore plus le taux d’autoconsommation, soit 90,7%.
– Visualisation de la localisation des moyens de production électrique (PV et hydroélectricité) et des différentes bornes de recharge de véhicules électriques.
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