Thèse soutenue

Gestion des congestions et prise de décision dans les réseaux électriques maillés en utilisant des batteries électriques
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Clémentine Straub
Direction : Sorin OlaruJean Maeght
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance le 09/04/2021
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
référent : CentraleSupélec (2015-....)
Jury : Président / Présidente : Sihem Tebbani
Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Witrant, Nicolas Langlois, Vladimir Rasvan, Marina Vassilaki, Julien Eynard
Rapporteurs / Rapporteuses : Emmanuel Witrant, Nicolas Langlois

Résumé

FR  |  
EN

Le paysage de la production électrique connaît aujourd’hui une modification profonde du fait du plein essor des énergies renouvelables. La partie de la production qui est caractérisée comme intermittente et éparse sur les réseaux est de plus en plus présente et crée de nouvelles contraintes de saturation des réseaux électriques de transport, nommées congestions. Dans ce contexte, les batteries reçoivent un intérêt croissant pour leur potentiel dans la gestion des congestions. Le travail de thèse décrit dans ce manuscrit porte sur la conception d’algorithmes utilisant la flexibilité des batteries pour résoudre des congestions sur les réseaux électriques maillés. La stratégie de contrôle présentée mêle action des batteries et limitation de production renouvelable pour une résolution locale de congestions. Le contrôle est décomposé en deux niveaux : un niveau haut, de planification, et un niveau bas, pour la gestion temps réel des congestions. Le niveau bas utilise le formalisme de la commande prédictive et permet de prendre en compte des retards sur les actions de contrôle. Le niveau haut possède un rôle de planification des trajectoires des batteries venant en appui du niveau bas et est constitué par une optimisation haut niveau définissant les capacités des batteries nécessaires à la résolution en temps réel des congestions et celles résiduelles. Ce niveau permet ainsi de définir un cadre multi-service pour les batteries dans lequel les capacités résiduelles peuvent être offertes à d’autres acteurs ou services du marché électrique. Les algorithmes développés sont appliqués à un projet mené par le Réseau de Transport d’Electricité français (RTE) : le projet RINGO. Ce projet est un démonstrateur expérimental dont le but est de valider l’introduction de stockage de grande capacité sur les réseaux d’électricité comme une solution aux congestions.