Intégration de la variabilité de l'ensoleillement dans les méthodes de simulation et de dimensionnement des micro-réseaux industriels

Integration of short-term solar variability in the sizing and simulation of industrial microgrids

• Auteur / Autrice : Louis Polleux
• Direction : Gilles Guérassimoff
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Contrôle, optimisation, prospective
• Date : Soutenance le 25/03/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de mathématiques appliquées (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Bruno François
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gilles Guérassimoff, Sophie Demassey, Sami Ghazouani, Vincent Leclere, Jean-Paul Marmorat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jan Kleissl

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Systèmes photovoltaïques

Mots clés libres

Optimisation

Energie photovoltaïque

Mathématiques appliquées

Systèmes électriques

Optimization

Solar Energy

Applied mathematics

Power systems

Résumé

L'intégration de centrales photovoltaïques dans les réseaux électriques industriels hors réseau pose de nouveaux défis liés à la variabilité de l'ensoleillement. La planification des micro-réseaux industriels doit désormais tenir compte de la relation entre la pénétration des énergies renouvelables, la variabilité court terme et la qualité de la fourniture électrique. Cette thèse vise à intégrer la variabilité court-terme de l'ensoleillement dans le processus d'optimisation des micro-réseaux industriels. Dans un premier temps, une procédure d'analyse de la variabilité des séries temporelles d'ensoleillement est proposée. Ensuite, la performance des stratégies de gestion optimale est évaluée grâce à un cadre de simulation composé d'une couche d'optimisation couplée à un modèle électrique dynamique. Enfin, un problème de dimensionnement optimal et robuste est formulé. Il assure à la fois la résilience face au passage nuageux et aux pannes des générateurs fossiles.

The integration of a large-scale solar power plant in off-grid industrial power systems brings new challenges related to the short-term variability. The long-term planning and management of industrial microgrids must now consider the relationship between renewable penetration, short-term variability, and power quality. This thesis aims to integrate the short-term solar photovoltaic variability in the optimization process of off-grid industrial microgrids. To ensure the resiliency of the grid against renewable variation, a procedure for the variability analysis of irradiance time series is proposed. Then, the performance of optimal management strategies is evaluated thanks to a multi-layer simulation framework that reproduces scheduling decisions and power quality control. Finally, optimal and robust sizing of the power plant is performed and ensures both resiliency to cloud passage and to fossil generators contingencies.