Conception et mise en oeuvre d'un système intelligent de gestion de l'énergie pourl'autoconsommation partagée d'électricité dans les bâtiments

Design and implementation of an intelligent energy management system for shared self-consumption of electricity in buildings

• Auteur / Autrice : Garazi Etxegarai azkarategi
• Direction : Octavian Curea, Haritza Camblong
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique
• Date : Inscription en doctorat le 03/10/2022
• Etablissement(s) : Bordeaux en cotutelle avec Université du Pays basque à Bilbao, Vitoria-Gasteiz et Saint-Sébastien
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ESTIA Recherche

Mots clés

Mots clés libres

Autoconsommation collective photovoltaïque

Charges flexibles

Gestion intelligente de l'énergie

PV collective self-consumption

Flexible loads

Intelligent energy management

Résumé

La numérisation et la décentralisation du réseau électrique, ainsi que l'autoconsommation, sontdevenues des éléments clés pour intégrer davantage d'énergies renouvelables. Par conséquent, afind'améliorer l'autoconsommation d'énergies renouvelables et de minimiser la consommation d'énergie, cettethèse développera un système de gestion de l'énergie basé sur la réponse à la demande. À cette fin, entreautres tâches, des algorithmes d'optimisation et des modèles de prédiction seront développés. Une analyseapprofondie des méthodes d'optimisation, du Machine Learning, du Big Data ainsi que des techniques demodélisation et de contrôle sera effectuée afin de concevoir les modèles et les algorithmes nécessaires pouroptimiser la consommation et les points de consigne de la charge.

The digitalisation and decentralisation of the electricity grid, as well as self-consumption, have becomekey elements to integrate more renewable energies. Therefore, in order to improve the self-consumption ofrenewable energies and to minimize energy consumption, this PhD will develop an energy managementsystem based on demand response. For this purpose, among other tasks, optimisation algorithms andprediction models will be developed. An in-depth analysis of optimisation methods, Machine Learning, Big Dataalong with modelling and control techniques will be carried out in order to design the necessary models andalgorithms to optimise consumption and load set points.