Un réseau de communication radiofréquence pour la démocratisation des réseaux d’électrification dans les pays émergents.

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Par CasamanScience

Pour fiabiliser et généraliser l’électrification rurale dans les pays émergents il faut améliorer la rentabilité financière et résoudre les pertes énergétiques des réseaux – qui représentent jusqu’à 30% de l’énergie produite. Les pertes techniques et non techniques sont souvent très importantes dans les pays émergents. Les pertes techniques sont de l’énergie perdue dans les réseaux, par échauffement Joule des conducteurs (pertes fer, cuivre), dans les transformateurs (pertes shunt) et par effet couronne (ionisation de l’air sous certaines conditions atmosphériques accentuée par l’humidité de l’air ou les précipitations). Les pertes non techniques sont des pertes financières : problèmes de comptage, relève, facturation, mauvais recouvrement, compteurs trafiqués, corruption, dette non collectée, inadéquation entre coûts et tarifs, connexions illégales, vols de courant, etc…Celles-ci engendrent un manque à gagner conséquent pour les sociétés d’électrification ce qui compromet les investissements et l’accès à l’énergie dans les zones les plus isolé. Les nouvelles technologies cognitives et numériques peuvent jouer un rôle primordial dans l’amélioration des réseaux [1]. Une autre solution est l’utilisation des énergies renouvelables directement installées chez l’utilisateur ou pour un groupe d’utilisateurs formant ainsi des « smart-grid ». Ces réseaux intelligents doivent en effet prendre en compte un changement crucial, le client est consommateur et producteur. Ainsi les infrastructures sont moins couteuses mais la gestion d’un parc d’installations dispersées est plus complexe. Cet article présente les avantages d’utiliser les réseaux dédiés aux objets connectés pour optimiser la gestion d’un parc de station électrique à énergies renouvelables et ainsi favoriser une telle approche pour l’électrification du 21ème siècle.
Dans le cas d’une électrification par stations électriques à énergies renouvelables installées chez l’utilisateur, le parc à gérer par l’opérateur est dispersé. Les modèles économiques sont : a) un achat de la station avec contrat de maintenance et b) un abonnement payé à un opérateur d’énergie. Dans ces 2 cas, des surcoûts importants sont imputés aux déplacements pour la maintenance des installations et le relevé des consommations en raison de la dispersion des stations sur une zone géographique donnée.

Figure1: exemple des différentes topologies et configurations spatiales de réseaux d’objets.

Cependant, pour optimiser une telle structure, l’utilisation d’un réseau radio-fréquence (RF) et d’un protocole de communication permettant la télémétrie est indispensable. Les débits faibles ne sont pas un problème du fait de la faible variabilité des données dans le temps. Les temps de transmission sont minimes, basés sur du « no change, no transmission » pour la maille finale et sur de l’interrogation cyclique pour le serveur central. La configuration physique/logique du réseau garantit la fiabilité et facilite la  maintenance de l’installation. Comme le montre la Figure 1, dans un réseau linéaire, la défaillance d’une connexion entraine une vulnérabilité du réseau. Dans un réseau en étoile ou maillé, on peut débrancher une connexion sans paralyser la totalité du réseau. De plus, dans un réseau maillé, chaque nœud envoie, reçoit et relaie l’information. Cela rend ces réseaux robustes aux pannes et évite les points sensibles car si un nœud est hors service, ses voisins pourront toujours relayer l’information en passant par une autre route (routage indirect). Cependant le nombre connexions est plus élevé. La gestion de ces multiples points d’accès fait l’objet de différents algorithmes de routages afin de trouver le meilleur cadre de fonctionnement pour ce type de communications complexes. De plus pour cela il faut ajouter une contrainte technico-économique : la fréquence de communication utilisée entre les objets ne doit pas perturber les autres modes de communication tels que le téléphone mobile (700-2600MHz) ou la radio FM (70-110MHz). Ces protocoles de communications RF doivent donc être prises en compte par la 3GPP (organisme de standardisation des protocoles GSM) dans les standard 2G, 3G, 4G et prochainement 5G ou utilisant des fréquences dites libres (sans applications attribuées) [4].

L’architecture d’un tel réseau est illustrée en Figure 2. Le réseau RF remonte les informations vers un serveur de supervision. Informé en temps réel, l’opérateur énergétique peut envoyer des équipes de maintenance dès la constatation d’un défaut ou arrêter la station volontairement. L’ensemble des valeurs, tension, courant, défauts abonnés ou recharge de compteurs peut donc être monitoré en temps réel. Pour une utilisation à moindre cout et une densité optimale de maillage, ces réseaux dédiés aux objets connectés doivent présenter les caractéristiques suivantes [2] :

  • une faible consommation d’énergie inferieure à 1W/jour
  • une grande portée pour limiter le maillage par station de base de l’ordre du kilomètre.
  • la sécurité des informations transmises (codage et redondance)
Fig.2 : Schéma type d’un réseau de télémétrie bilatérale pour des stations électriques à énergies renouvelables. TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) est l’ensemble des protocoles utilisés pour le transfert des données sur Internet.

Le cryptage des données reçues via un algorithme appartenant au fournisseur sécurise les transmissions de codes de recharge, les codes de défaut abonnés et de réseau [3]. Les données qui caractérisent le réseau de l’exploitant sont alors recueillies en utilisant les nouvelles technologies et protocoles de communication RF. L’analyse de ces données garantit une maintenance préventive, donc moins couteuse, en optimisant les déplacements des techniciens et la lutte contre la fraude. Ainsi le coût d’entretien d’un tel parc s’en trouve grandement réduit. Les technologies réseaux classiques disponibles jusqu’à maintenant étaient trop coûteuses et avaient une consommation énergétique trop importante (cf. Table1). Ce tableau montre que la consommation augmente avec le débit ou la portée du signal. De manière générale, plus la fréquence est élevée, plus la portée est petite. Mais le débit est lui aussi relié à la fréquence. Plus la fréquence est élevée, plus le débit est élevé. Même si nous devons envoyer une faible quantité de données, il nous faut choisir une technologie avec un débit relativement élevé afin de réduire le temps de transmission de ces données pour gagner à la fois en consommation énergétique et en temps de réponse. Récemment, des protocoles de réseaux RF dédiés aux objets connectés apparaissent tels que Sigfox et LoRa. En effet, ceux-ci optimisent la puissance nécessaire à la transmission et la réception du signal en fonction de la distance que le signal doit couvrir et du débit voulu. Les puces RF de ces 2 derniers réseaux coûtent le moins cher : le protocole Sigfox prévoit un cout de 2 par module.

Table1 : Comparaison des réseaux sans fil classiques avec 2 réseaux dédiés aux objets connectés (Sigfox & Lora).

En conclusion, l’implémentation de la technologie radiofréquence et des objets connectés dans les systèmes d’énergie assure une fiabilisation et une qualité de service inégalé aujourd’hui. Cette optimisation garantit une maintenance préventive efficace, limite les frais logistiques tout en garantissant un fonctionnement optimal. Nous pensons que cette innovation technologique va révolutionner les campagnes d’électrification à grande échelle tout en  restant accessible aux populations des pays émergents. L’internet des objets appliqué aux énergies renouvelables va pousser le secteur énergétique à améliorer ses processus d’électrification, à lancer de nouveaux produits et services, à répondre efficacement aux besoins et aux exigences des consommateurs, tout en améliorant la conformité, en renforçant la fiabilité des installations et en réalisant des économies de coûts.

References:

1)Khedo, K.K., Perseedoss, R. and Mungur, A., 2010. “A wireless sensor network air pollution monitoring system”. arXiv preprint arXiv:1005.1737.

2) Fadlullah, Z.M., Fouda, M.M., Kato, N., Takeuchi, A., Iwasaki, N. and Nozaki, Y., 2011, ” Toward intelligent machine-to-machine communications in smart grid”, Communications Magazine, IEEE, 49(4), pp.60-65.

3)Wang, Y., Attebury, G., Ramamurthy, B.,  2006, “A survey of security issues in wireless sensor networks”, IEEE Communications Surveys and Tutorials 8, 2006, pp. 223.

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