Pilotage Cloud-Edge du control optimal des réseaux électriques

Cloud-Edge control of electrical networks

• Auteur / Autrice : Yara Abdul samad el skaff
• Direction : Tuan Tran-Quoc
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Inscription en doctorat le 19/12/2022
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEA/LITEN

Mots clés

Mots clés libres

Optimisation multi-niveaux

Pilotage Cloud-Edge

Contrôle optimal des réseaux électriques

Multi-level optimization

Cloud-Edge control

Optimal control of electrical networks

Résumé

L'optimisation et le fonctionnement des réseaux électriques requiert des prises de décisions actuellement réparties sur deux niveaux: le réseau de transport d'électricité en haut (Cloud), le point de production/consommation en bas. Des flux d'informations transitent entre ces deux couches. Dans cette thèse nous souhaitons étudier l'impact d'un niveau intermédiaire de contrôle (Edge), au niveau d'un réseau de distribution. Ce sujet anticipe les besoins futurs tel que l'augmentation de l'hétérogénéité du réseau: un nombre croissant de producteurs/consommateurs d'énergies de différents types (PV, Eolien, Biomasse, SMR, stations de recharges de véhicules électriques, etc). Une telle évolution aboutira à une augmentation du nombre de variables dans le modèle d'optimisation centralisé utilisé pour réaliser la planification optimale de la production/consommation du réseau. Cette complexité ne permettra pas d'obtenir une solution optimale en un temps raisonnable et s'accompagnera d'une augmentation massive des flux d'informations. L'ajout d'une couche intermédiaire limitera le flux d'information transitant sur le réseau et permettra de réaliser la planification de production aux différents niveaux: 1) Réseau de transport (Cloud): des modèles agrégés et des pas de temps importants. 2) Réseaux de distributions (Edge): des modèles de granularité intermédiaires et des pas de temps réduits.

The optimization and operation of power grids requires decision making that is currently distributed over two layers: the power transmission network at the top (Cloud), the point of production/consumption at the bottom. Information flows between these two layers. In this thesis we want to study the impact of an intermediate level of control (Edge), at the level of a distribution network. This topic anticipates future needs such as the increasing diversity of the network: a growing number of producers/consumers of different types of energies (PV, Wind, Biomass, SMR, electric vehicle charging stations, etc). Such an evolution will lead to an increase in the number of variables in the centralized optimization model used to perform the optimal production/consumption planning of the network. This complexity will not allow to obtain an optimal solution in a reasonable time and will be accompanied by a massive increase of information flows. The addition of an intermediate layer will limit the information flow on the network and will allow to realize production control at the various levels: 1) Transport network (Cloud): aggregated models and large time steps. 2) Distribution networks (Edge): intermediate granularity models and small time steps.