Modélisation stochastique et optimisation d'un micro réseau autonome
Auteur / Autrice : | Paulisimone Rasoavonjy |
Direction : | Oanh Chau, Tovondahiniriko Fanjirindratovo |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Physique du bâtiment |
Date : | Soutenance le 15/06/2023 |
Etablissement(s) : | La Réunion |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion ; 2010-...) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de physique et d'Ingénierie mathématique pour l'énergie et l'environnement (Saint-Denis, Réunion) |
Jury : | Président / Présidente : Monica Siroux |
Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Dotti, Olga Ramiarinjanahary | |
Rapporteur / Rapporteuse : Monica Siroux, Olivier Bodart |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Le laboratoire PIMENT a développé un outil de gestion de la consommation électrique d’un logement, un modèle à variables mixtes (MILP) dont la première approche fut de linéariser un modèle non linéaire définissant le mode d’utilisation des appareils électriques pour un îlot de maisons. Basé sur une plateforme de communication développée sous Androïd, l'outil d'aide à la décision enregistre les différentes demandes énergétiques des familles au sein d'un micro-réseau puis optimise un modèle mathématique pour la recherche du minimum de consommation électrique. Ce modèle est contraint par des critères physiques, financiers et les souhaits des utilisateurs. Dans un endroit isolé non connecté au réseau principal d’électricité, l’utilisation efficace des énergies renouvelables intermittentes nécessite une gestion optimale de la consommation électrique. L’étude concerne un micro-réseau électrique isolé constituant trois maisons voisines du village de Roche Plate du cirque de Mafate de l’île de La Réunion. L’objectif de la thèse est de trouver l’équilibre optimale du système micro-réseau afin de minimiser les pertes en énergie, optimiser le système de stockage sans dégrader les conforts des utilisateurs. Deux approches sont développées dans cette thèse, l’approche déterministe et l’approche stochastique. Si le modèle déterministe consiste à modéliser le système sans tenir compte des incertitudes de la production et de la demande, conduisant ainsi à une décision déterministe, la thèse cible la prise en compte de ces incertitudes qui pourraient impacter les grandeurs physiques du modèle. Ainsi l’objectif principal de la thèse est de modéliser, optimiser et simuler le fonctionnement stochastique du micro-réseau autonome en mutualisant des moyens de production et de stockage d’énergie. Cette réussite nécessite l'utilisation combinée des moyens de production électrique et du stockage, la prise en compte de l'intermittence de la ressource, et dans certains cas, les modifications des créneaux horaires d’utilisation des appareils électriques. Des méthodes non paramétriques d’estimation de densité de probabilité sont développées pour estimer les distributions de probabilité de la variation du rayonnement solaire, autant que celles de la variation de la durée et de l’heure de fin de souhaitée des services. Dans le cas stochastique, la propagation des incertitudes par la méthode de Monte Carlo permettra de propager dans le modèle MILP les distributions des paramètres d’entrée afin d’obtenir des distributions pour chaque variable de sortie. Cette méthode permet d’évaluer la performance du système face à des contraintes aléatoires. Chaque variable de sortie aura ainsi un échantillon permettant d’en estimer une fonction de répartition empirique donnant les probabilités des scenarios permettant de prendre des décisions sur l’utilisation des appareils électriques afin de donner des conseils aux consommateurs du micro-réseau. La complexité du système sous l'influence de l'incertitude de la source de production est aperçue lors de la prise des décisions. La modélisation stochastique à travers les méthodes non paramétriques d’estimation de fonction de densité de probabilité pour chaque intervalle horaire permet de quantifier l'évolution dans le temps de l'incertitude sur les paramètres du système. La disposition des données de mesure réelles du rayonnement solaire de la station météorologique installée sur le site d’expérimentation et des données de mesure des consommations des trois maisons nous a permis de faire une expérimentation avec des données de mesure réelles et prendre des décisions.