Le secteur de l’énergie doit relever de nouveaux défis technologiques et scientifiques. L’intégration des énergies renouvelables (ENR) à son champ d’action et la prise en compte de  l’évolution des habitudes de consommation sont deux exemples. Depuis plusieurs années, l’accroissement du parc de production ENR est rapide et maintenu : la puissance installée sur le  réseau SRD qui gère et exploite les réseaux électriques de 244 communes du département de la Vienne et d’une commune du Maine-etLoire, est passée de 119 MegaWatt (MW) fin 2014 à 305 MW fin 2020. Cette même année, l’énergie produite localement et injectée sur le réseau SRD représentait 55 % de l’énergie consommée sur le même territoire.

Pour s’adapter à cette nouvelle donne, les métiers des différents acteurs du secteur, récents comme historiques, évoluent. De nouveaux outils et équipements sont nécessaires et le recours au numérique est devenu un élément incontournable. Cette numérisation doit permettre d’accroître l’observabilité de systèmes de plus en plus distribués, d’appréhender la montée en complexité des interactions et de réagir proactivement aux différentes contraintes techniques et économiques des réseaux de demain.

Pour répondre aux enjeux et défis technologiques et scientifiques du secteur énergétique, le LabCom @LIENOR a développé ses recherches en quatre axes de travaux. Bien différenciées  mais à la fois complémentaires, ces thématiques s’alimentent mutuellement et l’objectif final est d’aboutir à la commercialisation de l’outil d’optimisation que le laboratoire développe.

Les quatre axes de travail du LabCom @LIENOR

Le Labcom @LIENOR est financé à hauteur de 350 000 euros par l’ANR, et à hauteur de 150 000 euros par la Région Nouvelle Aquitaine. Cette collaboration permettra de renforcer le partenariat de long terme entre les deux entités et d’associer l’expertise métier de SRD avec les compétences académiques du LIAS. L’enjeu est de développer des solutions Smart Grid essentielles non seulement à la poursuite de l’intégration des ENR mais aussi pour explorer l’avantage des approches stochastiques dans l’exploitation et la gestion du réseau de  distribution d’électricité.