Distribution de l'intelligence et approche hétérarchique des marchés de l'énergie distribués dans les Smart Grids

Distributed intelligence and heterarchical approach of distributed balancing markets in smart grids

• Auteur / Autrice : Emmanuelle Vanet
• Direction : Raphaël Caire
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Genie electrique
• Date : Soutenance le 27/09/2016
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de génie électrique (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Abdellatif Miraoui
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nouredine Hadj-Said
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marc Petit, Hans Akkermans

Mots clés

Mots clés contrôlés

Électricité -- Distribution

Énergie renouvelable

Systèmes d'information

Réseaux électriques intelligents

Mots clés libres

Réseau de distribution intelligents

Mécanismes d'ajustement distribués

Optimisation des pertes

Intelligence distribuée

Intéractions GRD-GRT

Planification opérationnelle

Smartgrid

Distributed balancing markets

Network losses optimization

Distributed intelligence

DSO-TSO interactions

Operational planning

Résumé

En lien étroit avec le projet européen DREAM, le sujet de thèse s’intègre dans les évolutions opérationnelles des réseaux de distribution de demain intégrant de larges quantités d'énergies renouvelables. Un contrôle centralisé de l'ensemble des acteurs est, certes globalement optimal mais complexe et peu fiable. L'étude porte sur la faisabilité d'un contrôle distribué, auto-adaptatif et temps réel des ressources locales et des composants du réseau. La piste principale explorée correspond à des agents autonomes qui peuvent construire des structures collaboratives ad-hoc suivant les besoins du réseau. Ces structures collaboratives adresseront divers modes de fonctionnement, du marché de l'énergie J-1 à infraday au marché d'ajustement (services systèmes) et au contrôle local (fréquence et auto-cicatrisation).

In close relationship with the European project DREAM, this doctoral thesis focus on operational evolutions in tomorrow’s distribution networks wich will integrate a larger amount of distributed renewable resources. A centralized control of all the entities (from controllable loads to embedded generators) is overall optimal but complex and not so reliable. This study addresses the feasibility of a distributed control, autonomous, self-learning and real time operation of local resources and network’s components. The main concern to explore will be the creation of ad-hoc federations of agents that will flexibly adjust their hierarchy to current needs. These collaborative structures will use different coordination strategies ranging from market-based transactions, to balancing optimization market (ancillary services) and to local control (frequency control and self-healing).