Thèse soutenue

Modélisation statistique des comportements de charge des véhicules électriques
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Auteur / Autrice : Yvenn Amara-Ouali
Direction : Pascal MassartJean-Michel PoggiYannig GoudeHui Yan
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques aux interfaces
Date : Soutenance le 22/09/2022
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de mathématiques d'Orsay (1998-....)
référent : Faculté des sciences d'Orsay
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Mathématiques (2020-....)
Entreprise : EDF Lab Paris-Saclay
Jury : Président / Présidente : Mathilde Mougeot
Examinateurs / Examinatrices : Avner Bar-Hen, Georges Kariniotakis, Badih Ghattas, Christine Keribin
Rapporteurs / Rapporteuses : Avner Bar-Hen, Georges Kariniotakis

Résumé

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Le développement des véhicules électriques (VEs) est un levier majeur vers un transport bas carbone. Il s'accompagne d'un nombre croissant d'infrastructures de recharge qui peuvent être utilisées comme actifs flexibles de gestion du réseau. Pour permettre cette recharge intelligente, une prévision journalière efficace des comportements de charge est nécessaire. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est triple : (a) identifier les techniques de modélisation actuelles et les données ouvertes disponibles (b) proposer de nouvelles méthodologies de charge des VE pour caractériser leurs comportements de charge (c) spécifier des techniques innovantes pour la prévision des pics de consommation. Le premier chapitre du manuscrit présente les enjeux industriels et introduit le cadre de la modélisation de la charge des VE. Le chapitre 2 présente un examen approfondi des modèles de charge de VE à l'état de l'art ainsi qu'une exploration de 8 jeux de données ouverts de sessions de recharge trouvés dans cette recherche. Le chapitre 3 propose une étude comparative de 14 modèles de charge et d'occupation des VE sur les 8 jeux de données présentés au cours du chapitre précédent. Le chapitre 4 propose un modèle pour les arrivées des VE aux points de charge sous la forme d'un processus de Poisson non homogène avec des effets additifs projetés sur des bases de splines et d'ondelettes. Enfin, le chapitre 5 présente un modèle pour la prévision journalière des pics de demande électrique avec une approche multi-résolution. Nous montrons que les approches proposées dans nos travaux sont compétitives avec les meilleures alternatives existantes en évaluant leurs performances sur des données réelles.