L’équipe EnergyStream était présente le 13 mars dernier pour la restitution des résultats du Datathon organisé par RTE sur l’optimisation de la recharge des véhicules électriques en prenant en compte l’impact carbone.

Organisé au Liberté Living-Lab en partenariat avec GIREVE et la startup Tomorrow cet événement a vu cinq équipes mettre en place des solutions pour réduire l’impact CO2 des véhicules électrique. Au terme de deux jours et demi de développement, un jury composé, entre autres, du président de RTE François Brottes, du cofondateur de la startup Tomorrow (qui a fournit les données) et de Nathalie Lemaitre, Directrice de la mission Grand Paris chez RTE a pu délibérer pour élire le projet le plus intéressant et innovant.

RTE, le réseau de transport d’électricité, a pour mission de maintenir l’équilibre entre l’offre et la demande en électricité. Les modes de recharge des véhicules électriques à venir sont déterminants pour l’évolution de la pointe de consommation. C’est pourquoi RTE s’engage à développer des solutions innovantes afin de favoriser l’utilisation de ces nouvelles flexibilités raccordées au réseau, et faire du véhicule électrique une opportunité pour tous les franciliens en garantissant la sécurité d’approvisionnement et la mise en place d’un cercle vertueux où les recharges s’effectueront quand le mix énergétique sera le moins carboné.

Les 5 équipes participantes ont réunis des data scientists, des UX designers et des experts métiers afin d’obtenir un écosystème complémentaire pour travailler et développer des solutions viables et centrées sur l’utilisateur.

Projet N°1 : Améliorer l’acceptation des futurs acquéreurs

La première équipe est partie d’un sondage montrant que 80% des français considèrent que le véhicule électrique a un impact environnemental supérieur au véhicule thermique et que 75% pensent que le véhicule électrique sera plus cher à long terme.

L’équipe a alors mis en place une application / plateforme Web pour améliorer l’acceptation des utilisateurs en démontrant avec des données chiffrées et objectives les différences entre le véhicule électrique et le véhicule thermique.

Ainsi, une première fonction du comparateur affiche le TCO (Total Cost of Ownership) sur 10 ans, l’impact carbone du véhicule, le calcul du coût de la recharge et l’étude de rentabilité en fonction du kilométrage quotidien que l’utilisateur ferait en acquérant le véhicule.

Une deuxième fonction indique le coût de recharge (toujours sur 10 ans) selon le modèle du véhicule en fonction du pilotage ou non de la recharge . Le pilotage intelligent de la recharge consiste à privilégier les heures creuses (quand il y a peu de demande d’énergie sur le réseau) et les moments où le mix énergétique est le meilleur au niveau environnemental. Une fois le coût de recharge calculé, il peut être comparé au coût de consommation du véhicule thermique sur un même laps de temps.

La dernière fonction indique les points de recharge existants près du domicile de l’utilisateur avec la puissance disponible et le temps de recharge estimé du véhicule.

Cette solution pourrait être commercialisée en marque blanche pour des collectivités locales afin de développer la mobilité électrique. L’équipe a également pensé à une commercialisation auprès des constructeurs automobiles qui pourraient installer l’application sur une tablette dans leur réseau de distribution afin de stimuler les ventes de véhicules électriques et lever certains freins à l’acquisition.

L’évolution du projet  porte sur le design de l’outil et l’utilisation de l’intelligence artificielle pour mettre en place un Chatbot répondant automatiquement aux demandes des clients.

Projet N°2 : Application de recharge intelligente

La seconde équipe a présenté un projet user-centric d’application de gestion de la recharge.

Le principe : l’application modifie le profil de la recharge pour privilégier les heures creuses et un meilleur mix énergétique pour l’environnement. Une option supplémentaire  permet le « Vehicule to grid », c’’est à dire réinjecter l’électricité contenue dans les batteries d’une voiture électrique sur le réseau durant les périodes de stationnement en cas de pic de consommation (Plus d’information ici sur le Vehicule to Grid).

Une fonction de gestion de la recharge est également disponible, l’utilisateur doit informer l’application de la distance qu’il compte parcourir le lendemain et / ou de l’autonomie nécessaire à l’horaire exact où il récupérera son véhicule. Ainsi, l’outil permet de gérer la recharge pour avoir la quantité d’énergie souhaitée quand l’utilisateur démarrera son véhicule le lendemain.

Un onglet Analyses permet d’avoir une visibilité sur le mix énergétique utilisé et les économies financières et de CO2 faites grâce à la recharge intelligente sur une période donnée.

L’onglet Conseils permet de donner à l’utilisateur des informations pour adapter ses habitudes afin de réduire son impact CO2.

Enfin, l’onglet Réglages permet de paramétrer le niveau minimum de charge, la programmation selon les jours de la semaine, l’autorisation de la restitution d’énergie sur le réseau en heures grâce au Vehicule to Grid et le nombre de cycles.

Finalement, un autre intérêt de l’application serait de remonter les informations aux agrégateurs comme RTE afin de leur donner de la visibilité permettant de distribuer l’énergie de façon efficiente.

Projet N°3 : Optimisation de l’offre électrique dans le transport de marchandises

Le troisième projet envisage d’optimiser les performances économiques et environnementales des transporteurs en gérant le trajet des futurs camions électriques.

Présentée sous forme d’application, la solution prend en compte l’impact environnemental des trajets afin de proposer au transporteur le meilleur compromis entre vitesse de livraison et impact carbone. Ainsi, l’outil prend en compte le trafic routier, les types de bornes de recharge et leur position sur le territoire, le mix énergétique en fonction de l’heure de recharge ainsi que les normes réglementaires que doivent suivre les chauffeurs.

L’empreinte carbone devient donc un critère de choix pour les clients finaux lors de la sélection du transporteur. L’équipe de développement prend en compte l’hypothèse selon laquelle la fiscalité va se durcir concernant l’impact CO2 des professionnels du transport.

L’équipe envisage une commercialisation en B2B entre les courtiers de transport et les entreprises clientes. Conscients du caractère limité de l’outil, ils pensent également à une intégration dans un outil de gestion de transport plus global qui viendrait intégrer d’autres critères absents de cette solution.

Projet N°4 : Greencharge

Le projet Greencharge est une application de recharge pilotée prenant en compte les besoins de mobilité et les rejets de CO2.

Tout comme le projet N°2, l’utilisateur doit choisir lors de son stationnement son heure de départ et le nombre de kilomètres à parcourir. L’algorithme analyse alors les créneaux de moindre impact en termes d’impact CO2 marginal afin de répartir la charge durant les heures creuses.

L’application retourne à l’utilisateur les informations sur l’économie de CO2 et la différence par rapport à un véhicule thermique, avec une gamification du résultat sous forme de classement par rapport aux autres utilisateurs. Les résultats sont également combinés pour avoir un point de vue collectif sur les économies réalisées par l’ensemble des utilisateurs.

RTE pourrait bénéficier de cette solution pour identifier la flexibilité réelle des utilisateurs et la différence entre la capacité totale de la batterie et son usage.

Cette application nécessite la récupération des données en provenance des constructeurs automobiles associée à une prise connectée.

Projet N°5 : Sharebolt

Le principe de l’application Sharebolt est de mettre à disposition l’énergie stockée dans la batterie du véhicule de l’utilisateur  (selon le principe du vehicule to grid) et de se faire rémunérer en échange.

L’application calcule automatiquement le coût de l’énergie à un instant T et le compare au tarif de vente qui sera appliqué ultérieurement lors de la recharge. Dans le cas d’une rentabilité pour l’utilisateur et / ou d’une réduction de l’impact CO2 sur le mix énergétique, Sharebolt autorise la mise à disposition de l’énergie pour l’alimentation de l’infrastructure (parking, immeuble…).

Cette solution permettrait une meilleure flexibilité sur le réseau ainsi qu’une meilleure utilisation de l’énergie produite en heures creuses, avec un mix énergétique plus vert.

Le paramétrage de l’application implique que l’utilisateur doit indiquer le nombre de kilomètre qu’il a à faire afin de calculer la quantité d’énergie pour la recharge.

L’équipe du projet a déjà pensé à des acteurs comme les gestionnaires de parking qui vont devoir fournir de l’énergie pour la recharge des véhicules. La mise à disposition de sa batterie pourrait fournir à l’utilisateur une remise sur sa place de parking dans le cas où il aurait activé l’application.

L’objectif final étant un pilotage global du parc, le vehicule to grid serait un moyen efficace de lutter contre le stockage inefficient de l’énergie et de réduire la production durant les heures pleines.

 

 

 

Le futur de RTE

RTE fait donc appel à des méthodes d’innovations collaboratives pour identifier et développer des solutions intéressantes économiquement et sur le plan environnemental, tout en garantissant le maintien de l’équilibre entre l’offre et la demande en électricité. Ces cinq équipes sont restées sur le thème de l’impact carbone des véhicules électriques tout en abordant des angles différents ce qui les rends complémentaires. Tous ces projets représentent des opportunités pour RTE, comme une meilleure flexibilité du réseau ou l’utilisation d’un meilleur mix énergétique.

Néanmoins, une conviction est ressortie de tous les acteurs du Datathon, jury, spectateurs et participants. Au-delà de l’affichage du CO2 non émis, il semble nécessaire d’afficher les gains financiers pour le consommateur.

Les solutions présentées sont ambitieuses et demandent un temps de développement conséquent pour être parfaitement au point, avec pour cible des déploiements court, moyen et long terme.