⚡ electrical engineering

Optimal Bidding Strategy of Wind–Hydrogen Integrated Energy Systems in Energy and Ramping Service Market

Cet article propose une stratégie d'enchères optimale à deux niveaux pour les systèmes énergétiques intégrés éolien-hydrogène participant à la fois aux marchés de l'énergie et de la puissance de montée en charge, laquelle incorpore l'efficacité dynamique de l'électrolyseur à membrane échangeuse de protons ainsi que l'identité de double prosumer du système afin de maximiser la rentabilité et la stabilité du marché.

Auteurs originaux : Peng Gao, Bingcheng Huang, Lirong Deng, Qiting Huang, Yi Sun, Mingming Chen, Cheng Qi

Publié 2026-07-01

📖 6 min de lecture🧠 Analyse approfondie

CC BY 4.0

Auteurs originaux : Peng Gao, Bingcheng Huang, Lirong Deng, Qiting Huang, Yi Sun, Mingming Chen, Cheng Qi

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez le réseau électrique comme une immense piste de danse à enjeux élevés. La musique est la demande d'électricité des foyers et des entreprises, et les danseurs sont les générateurs d'énergie. Pendant longtemps, la musique était régulière, jouée par des générateurs fiables comme les centrales au charbon et au gaz. Mais maintenant, nous avons ajouté un nouveau danseur : l'Énergie Éolienne.

Le vent est un excellent danseur, mais il est imprévisible. Parfois, il tourne follement vite (vent fort), et parfois, il s'arrête net (air calme). Cela fait vaciller toute la piste de danse, créant le besoin d'un « observateur » capable d'accélérer ou de ralentir instantanément pour éviter que tout le monde ne trébuche. Dans le monde de l'énergie, cet observateur est appelé Ramping (modulation de puissance).

Ce document propose un nouveau danseur super intelligent appelé le Système Énergétique Intégré Vent-Hydrogène (SEIVH). Voici comment il fonctionne, décomposé en concepts simples :

1. Le Danseur Intelligent : Vent + Hydrogène + Batteries

Considérez le SEIVH comme une équipe en trois parties :

Les Éoliennes : Elles génèrent de l'électricité quand le vent souffle.
Le Réservoir d'Hydrogène (La « Machine à remonter le temps ») : Lorsque le vent souffle trop fort et qu'il y a trop d'électricité, le système ne gaspille pas cet excédent. Il utilise ce surplus d'énergie pour séparer l'eau en gaz hydrogène et le stocker dans un réservoir. Plus tard, quand le vent s'arrête et que l'électricité est nécessaire, il transforme cet hydrogène à nouveau en électricité à l'aide d'une pile à combustible.
La Petite Batterie (L'« Amortisseur ») : Cette minuscule batterie se situe entre le vent et le fabricant d'hydrogène. Son seul travail est de lisser les bosses pour que le fabricant d'hydrogène ne soit pas saccadé ou inefficace.

2. La Recette Secrète : Le Fabricant d'Hydrogène « Intelligent »

Par le passé, les scientifiques supposaient que la machine qui fabrique l'hydrogène (l'électrolyseur) était comme une ampoule : elle fonctionnait soit à 100 %, soit à 0 %. Ils pensaient qu'elle était tout aussi efficace à n'importe quelle vitesse.

La grande découverte du papier : Le fabricant d'hydrogène est en réalité plus semblable à un moteur de voiture.

Si vous conduisez une voiture à très faible vitesse avec une vitesse élevée, le moteur bafouille et gaspille de l'essence.
Si vous roulez à la vitesse parfaite, vous êtes extrêmement efficace.
Si vous poussez trop fort, le moteur chauffe et devient inefficace.

Ce papier construit un modèle qui sait que le fabricant d'hydrogène possède un « point optimal ». Il dit au système : « Ne faites pas fonctionner la machine à une vitesse faible et inefficace juste pour être prêt ; éteignez-la complètement si le prix est bas, ou faites-la fonctionner à la vitesse parfaite pour économiser de l'argent. » Cela permet d'économiser beaucoup d'énergie.

3. La Double Vie : Acheteur et Vendeur

C'est la partie la plus créative du papier. Habituellement, un parc éolien est simplement un acheteur sur le « Marché de la Modulation » (Ramping Market). Parce que le vent est imprévisible, le parc éolien doit payer d'autres centrales électriques pour être prêtes à corriger ses erreurs.

Mais ce papier affirme que le système Vent-Hydrogène est un Prosumer (Producteur + Consommateur).

En tant que Consommateur : Il achète des services de modulation lorsque le vent est trop sauvage pour que son propre réservoir d'hydrogène puisse le gérer.
En tant que Producteur : Parce qu'il possède un réservoir d'hydrogène, il peut vendre des services de modulation au réseau ! Il peut dire : « Je peux accélérer ou ralentir ma production d'hydrogène instantanément pour aider le réseau à rester stable. »

C'est comme une personne qui achète habituellement une assurance contre les accidents de voiture, mais qui travaille aussi comme chauffeur professionnel pour être payée pour aider les autres à éviter les accidents.

4. La Stratégie : Jouer au Jeu du Marché

Le papier utilise un « Jeu à deux niveaux » pour déterminer la meilleure façon de proposer (soumissionner) de l'électricité et des services de modulation :

Niveau 1 (Le SEIVH) : « Combien dois-je vendre ? Combien d'hydrogène dois-je produire ? Je veux gagner le plus d'argent possible. »
Niveau 2 (L'Opérateur du Marché) : « D'accord, j'ai des offres de tout le monde. Je vais choisir les plus économiques et les plus fiables pour maintenir la lumière allumée. »

Le système joue constamment ce jeu contre lui-même pour trouver l'équilibre parfait. Il ne se contente pas de deviner le prix ; il calcule comment ses propres actions modifieront le prix du marché.

5. Les Résultats : Pourquoi cela compte

Les auteurs ont testé cela sur une simulation informatique d'un réseau électrique (un système à 6 nœuds). Voici ce qu'ils ont trouvé :

Plus d'Argent : En traitant le fabricant d'hydrogène comme un « moteur de voiture intelligent » (efficacité dynamique) et en agissant à la fois comme acheteur et vendeur, le système a réalisé plus de profits que les systèmes qui supposaient que la machine était toujours également efficace ou qui ne faisaient qu'agir en tant qu'acheteur.
Moins de Gaspillage : Le système a gaspillé moins d'énergie éolienne car il savait exactement quand produire de l'hydrogène de manière efficace.
Réseau Stable : En vendant des services de modulation, le système Vent-Hydrogène a aidé le réseau à éviter les « déclenchements ». Il a déchargé la pression sur les centrales traditionnelles au charbon et au gaz, maintenant la stabilité de toute la piste de danse.
Moins Cher pour Tout le Monde : Parce que le système Vent-Hydrogène a aidé à stabiliser le réseau, le prix des « services de modulation » (le coût pour maintenir le réseau stable) a en fait diminué pour tous les autres.

Résumé

Ce papier présente une stratégie pour qu'une centrale électrique Vent-Hydrogène cesse d'être un invité passif et imprévisible à la fête de l'énergie pour devenir un hôte intelligent et rentable. En comprenant que sa machine de fabrication d'hydrogène fonctionne mieux à des vitesses spécifiques et en réalisant qu'elle peut vendre de la stabilité au réseau, ce système économise de l'argent, réduit le gaspillage et maintient les lumières allumées de manière plus fiable.

Résumé Technique : Stratégie d'enchères optimale des systèmes énergétiques intégrés vent-hydrogène dans les marchés de l'énergie et des services de rampe

1. Énoncé du problème

L'expansion rapide de l'énergie éolienne a considérablement augmenté la variabilité et l'incertitude de la charge nette des réseaux électriques, créant un besoin urgent d'une flexibilité accrue du système. Bien que les systèmes énergétiques intégrés vent-hydrogène (Wind-Hydrogen Integrated Energy Systems, ou WH-IES), couplés aux parcs éoliens, offrent une solution prometteuse pour le stockage de longue durée et la rampe flexible, la littérature existante présente trois limitations principales :

Modélisation physique inexacte : De nombreuses études supposent une efficacité de production d'hydrogène constante pour les électrolyseurs à membrane échangeuse de protons (PEMEL), négligeant l'impact des fluctuations de la puissance d'entrée et des opérations fréquentes de démarrage-arrêt sur le rendement réel de l'hydrogène.
Caractérisation incomplète du marché : Les recherches existantes traitent souvent les WH-IES uniquement comme des consommateurs de services de rampe ou comme des générateurs flexibles, échouant à modéliser systématiquement leur double identité de « prosumer » (producteur-consommateur) dans les marchés de rampe (c'est-à-dire qu'ils génèrent simultanément une demande de rampe due aux fluctuations éoliennes et fournissent une capacité de rampe via l'HES).
Interaction de marché simplifiée : Les stratégies d'enchères actuelles traitent souvent les WH-IES comme des preneurs de prix face à des prix exogènes, ignorant l'impact stratégique des enchères de WH-IES à grande échelle sur les prix de compensation du marché et les boucles de rétroaction qui en résultent.

Cet article comble ces lacunes en proposant une stratégie d'enchères optimale pour les WH-IES participant aux marchés conjoints de l'énergie et des services de rampe, en incorporant une efficacité dynamique de l'électrolyseur et un modèle de marché de prosumer complet.

2. Méthodologie

2.1 Modélisation physique des WH-IES

Les auteurs développent un modèle physique détaillé du WH-IES, comprenant des éoliennes (WT), des PEMEL, des réservoirs d'hydrogène (HT), des piles à combustible (FC) et des systèmes de stockage d'énergie par batterie (BES).

Efficacité dynamique des PEMEL : Contrairement aux modèles conventionnels, ce travail incorpore un modèle d'efficacité dynamique où l'efficacité de la production d'hydrogène varie en fonction de la puissance d'entrée. La courbe d'efficacité non linéaire est approximée par une méthode de linéarisation par morceaux pour maintenir la tractabilité computationnelle au sein d'un cadre de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP). Un BES est intégré pour stabiliser les conditions de fonctionnement de l'électrolyseur et éviter les opérations à faible charge inefficaces.
Contraintes des composants : Le modèle inclut des contraintes pour le flux de puissance, la dynamique de stockage de l'hydrogène (tenant compte des pertes par auto-décharge et des limites de charge/décharge) et les limites de rampe pour tous les composants.

2.2 Caractérisation de la rampe orientée vers le marché

Le papier modélise systématiquement le WH-IES en tant que prosumer dans le marché de la rampe :

Demande de rampe : Calculée sur la base des variations déterministes des prévisions éoliennes et des erreurs de prévision stochastiques, nécessitant potentiellement l'achat de produits de rampe ascendante flexible (FRU) et descendante (FRD).
Capacité de rampe : Déterminée par l'état opérationnel du HES (statut de charge/décharge, niveaux d'hydrogène) et les limites des dispositifs.
Double identité : Le modèle calcule explicitement la demande de rampe nette externe. Si la capacité interne du HES est insuffisante, le système achète des services ; si une capacité excédentaire existe, il vend des services au marché.

2.3 Cadre d'optimisation bi-niveau

Un modèle d'optimisation bi-niveau est établi pour simuler l'interaction stratégique entre le WH-IES et l'opérateur de système indépendant (ISO) :

Niveau supérieur (WH-IES) : Maximise le profit total (revenu du marché de l'énergie + revenu du marché de la rampe - coûts opérationnels - coûts de service de rampe) en optimisant la répartition interne et les stratégies d'enchères.
Niveau inférieur (ISO) : Minimise les coûts opérationnels totaux du système (coûts de génération et de service de rampe) sous réserve de l'équilibre de puissance, de la topologie du réseau (flux de puissance continu/DC) et des contraintes opérationnelles de tous les participants au marché.
Approche de résolution : Le problème bi-niveau est reformulé en un programme mathématique avec contraintes d'équilibre (MPEC). En appliquant les conditions de Karush–Kuhn–Tucker (KKT) et la théorie de la dualité forte, le problème de compensation du marché de niveau inférieur est transformé en un ensemble de contraintes équivalentes, permettant de résoudre l'ensemble du problème efficacement.

3. Principales contributions

L'article revendique trois contributions primaires :

Intégration de l'efficacité dynamique : L'incorporation de l'efficacité dynamique de la production d'hydrogène des PEMEL dans les stratégies d'enchères. Cela améliore la précision de l'estimation de l'état de l'hydrogène et permet au système d'éviter les zones de fonctionnement inefficaces, améliorant ainsi la performance économique.
Modélisation de la double identité de prosumer : Une caractérisation systématique du WH-IES comme étant à la fois une source de demande de rampe et un fournisseur de services de rampe. Cela permet un cadre unifié pour optimiser l'arbitrage entre l'achat et la vente de capacité de rampe.
Cadre d'enchères stratégiques : Le développement d'une stratégie d'enchères bi-niveau pour les marchés conjoints de l'énergie et de la rampe. L'utilisation de la reformulation MPEC garantit que l'impact stratégique des enchères du WH-IES sur les prix de compensation du marché est capturé, offrant un outil de prise de décision plus réaliste que les modèles de preneur de prix.

4. Résultats de l'étude de cas

La stratégie proposée a été validée à l'aide d'un système IEEE 6-bus modifié avec trois cas comparatifs :

Cas 1 : Participation au marché conjoint avec une efficacité de PEMEL constante.
Cas 2 : Participation au marché conjoint en considérant uniquement le rôle de consommateur dans le marché de la rampe.
Cas 3 : La méthode proposée (efficacité dynamique + rôle de prosumer).

Principales conclusions :

Performance économique : Le Cas 3 a réalisé le profit quotidien total le plus élevé (34 888,43 $), surpassant le Cas 1 (34 679,62 $) et le Cas 2 (34 090,84 $).
Impact de l'efficacité dynamique : Par rapport au Cas 1, la prise en compte de l'efficacité dynamique (Cas 3) a réduit les coûts de production d'hydrogène en évitant les points de fonctionnement à faible efficacité. Cela a entraîné une augmentation de 12,2 % des revenus des produits de rampe flexible (FRP) en préservant la réserve de puissance pour les services de rampe sans sacrifier l'efficacité énergétique.
Impact du prosumer : Par rapport au Cas 2, le modèle de prosumer (Cas 3) a considérablement réduit les coûts de service de rampe (passant de 1 749,04 $à 117,76$ ). En fournissant des services de rampe en interne, le WH-IES a réduit sa dépendance aux générateurs thermiques coûteux, a diminué les coûts de délestage éolien et a stabilisé les prix du marché.
Stabilité du marché : La participation au double rôle a atténué la pression de la rampe sur les unités thermiques pendant les périodes de pointe, empênant les pics brusques des prix des produits de rampe (par exemple, les prix FRD sont restés stables dans le Cas 3 par rapport aux hausses du Cas 2).

5. Signification et affirmations

L'article affirme que le cadre d'enchères bi-niveau proposé fournit une référence théorique pour l'exploitation orientée vers le marché des systèmes couplés vent-hydrogène à grande échelle. Plus précisément, il affirme que :

Précision : La modélisation de l'efficacité dynamique de l'électrolyseur empêche la surestimation de la production d'hydrogène présente dans les modèles à efficacité fixe, conduisant à un ordonnancement plus fiable.
Flexibilité : Traiter le WH-IES comme un prosumer permet au système de passer d'un centre de coûts passif à un générateur de revenus actif, réduisant les coûts de rampe globaux du système et prolongeant la durée de vie des équipements HES en lissant les cycles de charge/décharge.
Interaction de marché : Le cadre capture avec succès les interactions de type théorie des jeux entre le WH-IES et le marché de l'électricité, permettant une prise de décision optimale dans des conditions d'équilibre de marché.

Les auteurs concluent que leur approche coordonne efficacement la performance économique du WH-IES avec la demande du réseau en énergie et en services de rampe, bien qu'ils notent que des travaux futurs exploreront la modélisation de l'incertitude (par exemple, l'optimisation robuste distributionnelle) et les mécanismes de couplage multi-énergies impliquant des pipelines d'hydrogène.