Stratégies d'optimisation à l'aide d'un contrôle par commande prédictive de microréseaux avec stockage d'énergie hybride batteries/hydrogène

Optimization Strategies using Predictive Control for Microgrids with Hybrid Battery/Hydrogen Energy Storage

• Auteur / Autrice : Adrien Gauché
• Direction : Malek Ghanes, Raphaël Chenouard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 06/03/2024
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Nantes Université)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
• Jury : Président / Présidente : Hervé Guéguen
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : David Morin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nezha Maamri-Trigeassou, Maurice Fadel

Mots clés

Mots clés contrôlés

Énergies renouvelables

Énergie -- Stockage

Micro-réseaux électriques

Commande prédictive

Mots clés libres

Planification des stockages

Gestion de l’énergie

Engagement des unités

Microréseau électrique

Stockage hydrogène

Réseau îloté

Énergies renouvelables

Génération solaire

Storage planning

Energy management

Unit commitment

Electrical microgrid

Hydrogen storage

Islanded grid

Renewable energies

Solar power generation

Résumé

Cette thèse propose d’améliorer le contrôle prédictif des microréseaux avec générations renouvelables et stockage hybridebatterie-hydrogène. L’objectif est de trouver une planification des stockages applicable à toutes les stations PowiDian, en dépassant les limitations de l’optimiseur actuel. La première contribution est une formulation générique de microréseaux avec stockage. Ensuite, des optimiseurs "boîte noire" sont intégrés et comparés dans l’Energy Management System (EMS) pour planifier la puissance de l’électrolyseur et de la pile à combustible sur l’horizon d’une journée. La formulation et ses différents optimiseurs sont évalués avec des données réelles sur une année entière. La seconde contribution montre que le choix du meilleur optimiseur repose sur la charge de calcul, car la pertinence de la commande et le coût évalué de la fonction objectif sont similaires quel que soit l’optimiseur. Enfin, la thèse propose une formulation linéaire en nombres entiers d’Unit Commitment issu des grands réseaux électriques adaptée au stockage hydrogène. L’objectif est de garantir l’optimalité, de réduire la complexité de calcul et d’intégrer des méthodes classiques (gestion de l’incertain, temps de fonctionnement...).

This thesis proposes to improve the predictive control of microgrids with renewable generation and hybrid battery-hydrogenstorage. The aim is to find a storage scheduling solution applicable to all PowiDian stations, overcoming the limitations of the current optimizer. The first contribution is a generic formulation of microgrids with storage. Next, black-box optimisers are integrated and compared in the Energy Management System (EMS) to plan the power of the electrolyser and the fuel cell over a one-day horizon. The formulation and its various optimisers are evaluated with real data over a full year. The second contribution shows that the choice of the best optimizer is based on the computational load, since the relevance of the control and the evaluated cost of the objective function are similar whatever the optimizer. Finally, the thesis proposes a linear integer formulation of Unit Commitment from large power systems adapted to hydrogen storage, with the objective of guaranteeing optimality, reducing computational complexity and integrating classical methods (uncertainty management, operating time, etc.).