Jumeau numérique du Réseau Electrique Intelligent par la simulation temps réel : méthodologie et applications

Digital twin for Smart Grids by real time simulation : methodology and applications

• Auteur / Autrice : Thien Phong Tran
• Direction : Quoc Tuan Tran, Raphael Caire
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2021
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEA Grenoble - LITEN

Mots clés

Mots clés libres

Jumeau numérique

Réseau électrique intelligent

Sources d'énergie renouvelables

Systèmes d'énergie cyber-physiques

Digital twin

Renewable energy sources

Smart Grid

Cyber-physical energy system

Résumé

Ce projet de thèse s'applique à relever les défis sociétaux liés aux approches écosystémiques de la production ainsi que de la gestion et utilisation de l'énergie avec les techniques innovantes comme la (co-)simulation temps réel (HIL/PHIL). L'objectif principal est de proposer une méthodologie pour l'implémentation du jumeau numérique (JN) pour les applications dans un Système d'Energie Cyber-Physique (SECP). Le sujet de thèse s'articule autour de trois verrous scientifiques principaux sur lesquels nous proposons aussi des pistes de recherche et de développement correspondants : 1/ Développement de modèles de simulation pour un SECP multi- échelles/multi-physiques notamment par l'utilisation de nouvelles technologies numériques dont l'intelligence artificielle (IA) et la modélisation par les données. 2/ Couplage entre le JN et l'environnement physique par la simulation temps réel (HIL/ PHIL) et le couplage notamment avec les systèmes SCADA des réseaux électriques ou des systèmes de gestion multi-énergies des microgrids pour anticiper et gérer en temps réel les contraintes techniques en couplant l'approche avec de la prévision distribuée. Des approches de type distribuées (cloud edge et swarm computing) 3/ Développement des applications innovantes avec JN pour le SECP qui permettent, entre autres, d'anticiper en quasi temps réel les empreintes énergétiques des décisions de gestion des ressources locales (flexibilités et impacts de autoconsommation) à prendre par les opérateurs ainsi que l'estimation du risque cyber de l'infrastructure (santé et performance des infrastructures de télécommunication et information associées). Ce sujet de thèse s'intègre donc dans l'axe 2 de l'AAC thèse 2021et plus particulièrement sur les sous axes exploitation de systèmes énergétiques intelligents multi-échelles et la connaissance et gestion des impacts.

This thesis project applies to meeting the societal challenges related to approaches ecosystems of the production as well as the management and use of energy with innovative techniques such as time (co-) simulation real (HIL/PHIL). The main objective is to propose a methodology for the implementation of the digital twin (JN) for applications in a Cyber-Physical Energy System (SECP). The thesis subject revolves around three main scientific locks on which we also offer avenues for research and development correspondents: 1 / Development of simulation models for a multi-SECP scales / multi-physics, in particular through the use of new digital technologies including artificial intelligence (AI) and data modeling. 2 / Coupling between the JN and the physical environment by simulation real time (HIL / PHIL) and coupling, in particular with the systems SCADA of electrical networks or multi-energy management systems microgrids to anticipate and manage constraints in real time techniques by coupling the approach with distributed forecasting. From distributed-type approaches (cloud edge and swarm computing) 3 / Development of innovative applications with JN for the SECP which allow, among other things, to anticipate fingerprints in near real time energy management decisions of local resources (flexibility and impacts of self-consumption) to be taken by operators as well as estimating the cyber risk of the infrastructure (health and performance of telecommunications infrastructure and associated information). This thesis subject is therefore part of axis 2 of the AAC thesis 2021 and more particularly on the sub-axes of the exploitation of energy systems multi-scale intelligence and knowledge and management of impacts.