1. Analyse architecturale du schéma
Le graphiqie ci-dessus décrit 5 couches fondamentales :
| Couche | Rôle réel |
| Réseau électrique | modèle physique LV/MV |
| Production | PV + météo + injecteurs |
| Consommation | bâtiments + usages + IRVE |
| Stockage & flexibilités | batteries + effacement |
| Conditions externes | météo + prix + contraintes GRD |
Le résultat attendu :
- simulation énergétique
- prévision
- optimisation
- validation des contraintes
- calcul économique
- calcul carbone
- préparation ACC
C’est exactement la logique des EMS “haut de gamme”.
2. Ce que PyPSA fait réellement très bien
PyPSA est très fort pour :
2.1. Flux énergétiques
PV -> Batterie -> Charges -> Réseau
avec :
- pertes
- rendement
- contraintes
- limites de puissance
- horaires
- prix
2.2 . Optimisation temporelle
Exemple :
sur 48h
il peut optimiser :
- charge batterie
- décharge
- arbitrage tarifaire
- autoconsommation
- limitation injection
2.3. Scénarios
PyPSA adore :
- météo simulée
- variations utilisateurs
- nouveaux tarifs
- nouveaux équipements
2.4 . Multi-assets
Très intéressant pour votre vision :
- Zendure
- Huawei
- Sungrow
- Victron
- IRVE
- PowerHub
- Shelly
- GTB
- PAC
3. Ce que PyPSA ne fait PAS bien seul
Très important :
PyPSA n’est PAS :
- un SCADA temps réel
- un EMS industriel temps réel
- un superviseur MQTT
- un orchestrateur IoT
- un système edge faible latence
Donc il faut une architecture hybride.
4. Architecture recommandée pour TRACE EMS
Je pense que l’architecture optimale serait :
┌───────────────────┐
│ Open Meteo API │
└─────────┬─────────┘
│
Prévisions météo
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ PYPSA CORE │
│ Jumeau numérique énergétique │
│ │
│ - réseau │
│ - production PV │
│ - batteries │
│ - IRVE │
│ - consommation │
│ - contraintes │
│ - scénarios économiques │
└────────────────┬─────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ ALPHAEVOLVE / IA │
│ │
│ découvre les meilleures stratégies EMS │
│ │
│ - arbitrage │
│ - peak shaving │
│ - réduction écarts ACC │
│ - pilotage batteries │
│ - optimisation économique │
└────────────────┬─────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ TRACE EMS │
│ │
│ Exécution temps réel │
│ │
│ MQTT │
│ Modbus │
│ OCPP │
│ API Zendure │
│ API Huawei │
│ API Victron │
└────────────────┬─────────────────────────┘
│
▼
Actionneurs terrain
5. Proposition d’implémentation réaliste
5.1- PHASE 1 — MVP simulation
Objectif :
simuler une boucle ACC simple
Stack
| Élément | Technologie |
| Simulation | PyPSA |
| Forecast météo | Open-Meteo |
| DB | PostgreSQL |
| API | FastAPI |
| Front | React |
| Graphiques | Plotly |
| Historique | TimescaleDB |
Cas pilote
Je recommande :
1 bâtiment
+
1 batterie
+
1 IRVE
+
1 champ PV
5.2 PHASE 2 — EMS intelligent
Ajout :
5.2.1 -Forecast ML
Exemple :
- XGBoost
- LightGBM
- Temporal Fusion Transformer
pour prévoir :
- conso
- PV
- recharge VE
5.2.2 - Optimisation
Initialement :
- OR-Tools
- Pyomo
avant AlphaEvolve.
5.2.3 - KPIs
Très important :
| KPI | Importance |
| autonomie | critique |
| taux ACC | critique |
| écart prévisionnel | futur bonus-malus |
| cycles batterie | vieillissement |
| coût énergétique | business |
| peak shaving | GRD |
5.3 PHASE 3 — Temps réel
Là on entre dans :
5.3.1 - MQTT broker
Exemple :
EMQX
Mosquitto
HiveMQ
5.3.2 - Edge EMS
Très cohérent avec votre vision :
| Hardware | Rôle |
| Mac Mini M4 | IA locale |
| NUC | EMS edge |
| Jetson | IA + vision + edge |
5.3.3 -Orchestrateur
Exemple :
Rust
Go
NodeJS
Rust très intéressant pour :
- sûreté
- temps réel
- faible consommation
6. Là où AlphaEvolve devient énorme
Le potentiel énorme est ici :
PyPSA permet :
évaluer une stratégie
AlphaEvolve permet :
inventer une meilleure stratégie
Donc :
PyPSA = environnement de simulation
AlphaEvolve = cerveau exploratoire
C’est extrêmement puissant.
7. Ce que ferait probablement un acteur avancé suisse
Un acteur type :
- CSEM
- BKW
- OIKEN
- Swissgrid
- laboratoire EPFL
ferait probablement :
Architecture hybride
| Niveau | Technologie |
| simulation | PyPSA |
| optimisation | IA |
| exécution | EMS edge |
| supervision | cloud |
| historique | data lake |
| jumeau numérique | PyPSA |
8. Un avis stratégique
Votre vraie valeur n’est probablement PAS :
faire un simple EMS
mais :
faire une couche d’intelligence prédictive
au-dessus des EMS existants
C’est beaucoup plus défendable.
Donc :
TRACE EMS
=
overlay intelligent
au-dessus de :
- Zendure
- Victron
- Huawei
- Sungrow
Je pense que c’est la bonne direction.
C.
N.