Optimisation technico-économique d'un réseau d'énergie électrique dans un environnement dérégulé PDF Download
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Author: Assia Djellali
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Languages : fr
Pages : 132
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Book Description
Avec l'ouverture du marché de l'électricité de nouveaux problèmes apparaissent dans la conduite du réseau. Dans ce contexte l'optimisation des réseaux électriques se heurte aux problèmes rencontrés dans le contexte monopolistique tel que: la nature des contraintes, la taille du problème à résoudre, la non linéarité des équations du réseau, auxquels il faut maintenant ajouter les contraintes du marché. Nous sommes amenés à faire appel aux modèles mathématiques permettant l'optimisation avec un critère non linéaire et sous contraintes non linéaires. Deux méthodes ont éte étudiées pour connaître les difficultés que pose le problème de l'optimisation avec la programmation non linéaire d'une part et la conduite du réseau dans un environnement dérégulé d'autre part. La méthode Newton-Lagrange appliquée à un réseau simplifié à 5 nœuds traite le problème d'un marché monopolistique dont les objectifs d'une optimisation technico-économique du système consistent à déterminer la puissance que doit fournir chaque centrale électrique pour assurer la sûreté du système et le faire fonctionner au moindre coût. Cette méthode nous servira de base dans la seconde partie pour traiter le problème de l'exploitation des réseaux dans un environnement dérégulé. La vitesse de convergence de la méthode utilisée est liée aux contraintes inégalités; les résultats sont satisfaisants. Le second outil d'optimisation est basé sur la méthode primale duale du point intérieur, il est appliqué à un réseau test à 12 nœuds. Il traite les problèmes rencontrés dans un environnement concurrentiel, tels que la gestion des écarts entre les prévisions de production et la réalité des opérations d'injection sur le réseau, la gestion des congestions, la gestion des pertes, les effets de l'accès ouvert à de nouveaux producteurs et l'évaluation de leurs impacts sur le réseau. Les résultats obtenus avec cette méthode et la facilité du traitement des contraintes inégalités en font un modèle fiable et robuste.
Author: Assia Djellali
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Pages : 132
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Avec l'ouverture du marché de l'électricité de nouveaux problèmes apparaissent dans la conduite du réseau. Dans ce contexte l'optimisation des réseaux électriques se heurte aux problèmes rencontrés dans le contexte monopolistique tel que: la nature des contraintes, la taille du problème à résoudre, la non linéarité des équations du réseau, auxquels il faut maintenant ajouter les contraintes du marché. Nous sommes amenés à faire appel aux modèles mathématiques permettant l'optimisation avec un critère non linéaire et sous contraintes non linéaires. Deux méthodes ont éte étudiées pour connaître les difficultés que pose le problème de l'optimisation avec la programmation non linéaire d'une part et la conduite du réseau dans un environnement dérégulé d'autre part. La méthode Newton-Lagrange appliquée à un réseau simplifié à 5 nœuds traite le problème d'un marché monopolistique dont les objectifs d'une optimisation technico-économique du système consistent à déterminer la puissance que doit fournir chaque centrale électrique pour assurer la sûreté du système et le faire fonctionner au moindre coût. Cette méthode nous servira de base dans la seconde partie pour traiter le problème de l'exploitation des réseaux dans un environnement dérégulé. La vitesse de convergence de la méthode utilisée est liée aux contraintes inégalités; les résultats sont satisfaisants. Le second outil d'optimisation est basé sur la méthode primale duale du point intérieur, il est appliqué à un réseau test à 12 nœuds. Il traite les problèmes rencontrés dans un environnement concurrentiel, tels que la gestion des écarts entre les prévisions de production et la réalité des opérations d'injection sur le réseau, la gestion des congestions, la gestion des pertes, les effets de l'accès ouvert à de nouveaux producteurs et l'évaluation de leurs impacts sur le réseau. Les résultats obtenus avec cette méthode et la facilité du traitement des contraintes inégalités en font un modèle fiable et robuste.
Author: Rémi Bourbon (doctorant en génie électrique).)
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Languages : fr
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Les énergies renouvelables (ER) représentent le futur de la production électrique dans le contexte climatique actuel. Il existe cependant encore de nombreux freins à leur développement. La balance production/consommation doit être maintenue en permanence sur un réseau électrique pour maintenir un réseau « stable » en tension et fréquence. Les ER sont, pour la plupart, des sources intermittentes et difficilement prévisibles. Stocker de l'énergie électrique est difficile et couteux, ce qui limite leur taux d'intégration dans le mix énergétique mondial. Cette problématique est exacerbée dans un milieu insulaire tel que la Guadeloupe. Afin de répondre à cette problématique, des smart-grid et micro-réseaux sont utilisés afin que les producteurs ne soient plus seulement des producteurs d'énergie, mais des acteurs de la stabilité du réseau grâce à desservices : Engagement de production, délestage, réserve primaire/secondaire... Le travail proposé dans ce manuscrit s'inscrit dans cet axe : l'objectif est d'étudier une centrale de production éolienne couplée à un système de stockage énergétique, dans le cadre d'un engagement de production à J-1 sur un réseau insulaire. Le producteur doit s'engager, la veille pour le lendemain (J-1), sur le profil de puissance que fournira la centrale au cours de la journée en fonction de ses prévisions de production. Ce type de contrat prévoit un tarif avantageux si le producteur respecte son engagement, et le non-paiement de l'énergie fournie en cas de défaut d'engagement. C'est-à-dire quand la puissance produite n'est pas comprise dans une bande de tolérance autour de l'engagement pris la veille. Afin de respecter au mieux son engagement, malgré les erreurs de prévisions éventuelles, le producteur dispose de système de stockage d'énergie (SSE). L'étude proposée s'axe autour de deux problématiques principales : - La gestion du SSE au cours de la journée afin de maximiser les gains du producteur - La prise d'engagement effectuée à J-1 L'objectif étant d'obtenir des résultats robustes sur des horizons temporels grand (annuels). Pour la gestion du SSE, des méthodes de gestion heuristiques (à base de règles) et optimales basées sur la programmation linéaire avec variables binaires (Mixed Integar Linear Programming : MILP) ont été utilisées. Elles ont permis de montrer que la méthode MILP donnait des résultats concluant même lorsque ceux-ci était transposé sur des modèles non linéaires plus complexes. L'analyse du comportement de la MILP a aussi permis d'améliorer les méthodes de gestion heuristique jusqu'à présent étudiées. Pour la prise d'engagement, une nouvelle modélisation utilisant la MILP a aussi été employée et comparée à un algorithme évolutif. Les algorithmes utilisés optimisent l'engagement en parallèle de la gestion des SSE, pour de multiples scénarios. L'analyse de l'erreur de prévision a permis de développer un générateur de production aléatoire, nécessaire pour pouvoir réaliser l'optimisation et l'évaluation des solutions obtenues. Les résultats obtenus ont pu être testé sur des centaines de scénarios différents, afin d'éprouver leur robustesse. La MILP s'est montrée la plus performante, mais la différence obtenue avec des méthodes basées sur le bon sens étaient relativement faible. Cette étude a surtout mis en avant la faible sensibilité de la prise d'engagement sur les résultats dans les différents cahiers des charges pris en compte. L'utilisation des méthodes de gestion développées au préalable pour cette étude a tout de même permis de montrer que les méthodes développées (MILP et heuristique améliorées) étaientrobustes aux variations d'engagement pour des centaines de scénarios différents pour une année entière. La modélisation MILP s'est montrée performante et prometteuse afin d'aider à l'intégration des ER sur le réseau électrique du futur. Cette intégration est en bonne voie malgré les nombreuses problématiques qu'il reste à résoudre : dimensionnement, vieillissement, etc.
Author: Fouad Abou Chacra
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Languages : fr
Pages : 215
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En parallèle au contexte économique actuel des réseaux d'énergie imposé par la directive Européenne avec tout ce que cela implique d'enjeux financiers de séparation des acteurs et d'objectifs environnementaux, de multiples contraintes techniques pèsent actuellement sur le système électrique telles que, la charge du système, la pointe de consommation, les défauts sur les ouvrages, le réglage des grandeurs fondamentales, l'intégration de la production éolienne, etc. Avec les progrès technologiques, le stockage d'énergie associé à une partie du réseau peut présenter des potentialités intéressantes telles que l'optimisation de la consommation d'énergie par rapport aux tarifs, le stockage d'énergie peu polluante (éolienne, solaire), la limitation des investissements en infrastructures par écrêtage de pointe, la fourniture de services système, etc. Dans le cadre de cette étude, l'installation du stockage d'énergie est analysée dans deux emplacements stratégiques d'un réseau d'énergie : un poste source HTB-HTA et une ferme éolienne. Dans chacun de ces emplacements, les différentes applications du stockage sont mises en équation ainsi que les indicateurs économiques propres au projet. Ensuite, des méthodes d'optimisation adaptées sont utilisées pour maximiser la valeur actuelle nette du projet. Cette optimisation (algorithmes génétiques, Pareto, etc.) permet de déterminer le dimensionnement et la commande optimaux du système de stockage d'énergie choisi dans un ensemble de technologies les plus adaptées et d'évaluer l'impact technico-économique de cette solution sur le fonctionnement du réseau d'énergie électrique.
Author: Mohamed Mladjao Mouhammad Al Anfaf
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La demande énergétique mondiale continue d'augmenter. Les prix des énergies fossiles sont instables et incertains. La libéralisation du marché électrique et une conscience environnementale des acteurs mondiaux sont des leviers au développement des énergies renouvelables. Ces dernières se développent à un rythme rapide dans le monde. Elles ont atteint une maturité technique qui leur permet de devenir un segment important de l'industrie de l'énergie. Leur insertion dans le mix énergétique pose de nouveaux défis par rapport aux sources d'énergie traditionnelles. Avec un potentiel abondant encore sous-exploité, le photovoltaïque et l'énergie éolienne sont avantageux sur le plan économique et environnemental. Cependant, leur caractère intermittent diminue leur efficacité énergétique lorsqu'elles sont exploitées individuellement. L'utilisation de systèmes hybrides (multi-sources) combinant ces sources d'énergie renouvelables, le réseau de distribution national (réseau électrique historique) et les systèmes de stockage classiques, est généralement considérée par tous comme solution d'avenir, à la fois efficiente et fiable. Il est alors nécessaire de repenser la structure des réseaux électriques et des marchés de l'énergie, ainsi que des changements dans les méthodes de gestion de réseau. Dans ce contexte, l'apport envisagé avec ce travail de thèse est de contribuer à la modélisation et l'optimisation de systèmes multi-sources multi-charges pour alimenter aussi bien des sites isolés « énergie de proximité » (campus, village) que des sites étendus tels que des régions françaises à travers leur interconnexion « pooling ». Différents scenarii de gestion et différentes configurations des systèmes sont modélisés, testés et comparés pour analyser l'efficacité et la robustesse de chaque cas de figure. Une analyse technico-économique complète est réalisée, dans le but d'étudier la faisabilité de chaque système. Pour démontrer la validation de ces modèles, des études ont été réalisées sur un campus Universitaire Français, un micro-réseau au Mali et trois régions Françaises. Ces dernières ont fait l'objet d'application à un modèle original d'interconnexion basé sur les réseaux de Pétri pour l'aide à la décision en termes de configurations du réseau et le contrôle des flux d'énergie échangés entre des territoires producteurs-consommateurs interconnectés sans système de stockage.
Author: Joseph Al asmar
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Les systèmes de cogénération (SC) sont largement définis par la production simultanée ou coïncidente de la production combinée de chaleur et d'électricité. L'idée de la cogénération revêt une importance particulière puisqu'elle est un outil de réduction des émissions à effet de serre. Comme les systèmes électriques ont été développés selon les carburants et leur utilisation énergétique, de même, les SC ont été développés afin d'utiliser l'énergie possible du carburant pour produire de l'électricité et de la chaleur. La décentralisation de la production électrique est désormais un événement existant. La favorisation maximale de l'électricité d'origine renouvelable ou des systèmes decogénération, a abouti à cette décentralisation formant une partie de la production électrique.Cette thèse est appliquée au cas du système électrique libanais. Elle sert à évaluer la puissance optimale de cogénération qui doit être installée par le secteur public ou le secteur privé, ainsi que la mise en évidence des impacts économiques et environnementaux dus à l'intégration des SC et des énergies renouvelables dans le réseau. Dans ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés à l'intégration des systèmes de cogénération dans un réseau électrique. Nous avons travaillé sur deux thèmes principaux et les avons appliqués au cas du réseau électrique libanais. Le premier thème principal est l'innovation d'une stratégie de prise de décision qui sert à trouver une puissance de cogénération respectant l'économie et l'environnement. Le second thème principal est l'optimisation et le contrôle du réseau électrique en fonction des énergies renouvelables (ER) et des SC intégrés. Les deux thèmes cités sont ensuite appliqués au cas du réseau électrique libanais pour montrer les avantages de l'intégration des SC et des ER dans ce réseau.
Author: Olivier Beaude
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Cette thèse étudie l'interaction technico-économique entre véhicules électriques et réseaux d'électricité. Le développement récent de la mobilité électrique invite en effet à analyser les impacts potentiels de la recharge de ces véhicules sur les réseaux électriques, mais aussi le soutien que ceux-ci pourraient apporter dans les réseaux du futur. Ce travail s'inscrit résolument dans le cadre des réseaux d'électricité intelligents ; la plupart des résultats de cette thèse s'appliquent tout aussi bien à un lave-linge, un chauffe-eau, une télévision tant que l'on leur prête la capacité d'intelligence ! Dès lors que les décisions des consommateurs électriques flexibles interagissent, ce cadre d'étude offre un terrain de jeu propice aux outils de théorie des jeux. Ceux-ci ont un apport direct lorsque le problème considéré a un fondement stratégique, mais leur application permet aussi de proposer des solutions sur des aspects où la théorie des jeux n'est pas forcément attendue : algorithmique, dans l'échange d'information entre acteurs, etc. La description de cet apport est l'objet principal de ce travail de thèse et se décompose en trois parties. En fil rouge, le cas des profils de charge rectangulaires - soutenus par de nombreux arguments pratiques mais souvent délaissés par les chercheurs - est analysé. En premier lieu, des questions algorithmiques se posent pour coordonner la charge de véhicules électriques dans un même périmètre du système électrique. Proposant et étudiant un algorithme de coordination, il est montré comment les propriétés fondamentales de celui-ci - sa convergence, l'efficacité de ses points de convergence - peuvent être déduite d'un jeu auxiliaire sous-jacent. L'analyse de ce jeu est faite en montrant qu'il appartient à la classe des jeux de potentiel, sous des hypothèses physiques et économiques très générales. Sur le plan de l'échange d'information, un modèle est proposé pour réfléchir à la bonne communication entre un opérateur du réseau et un véhicule. Ces deux agents ont intérêt à communiquer pour planifier la charge intelligente du véhicule électrique, mais ont des objectifs distincts. Ce cadre est très proche du Cheap-talk en théorie des jeux, mais aussi de la problématique de la quantification en traitement du signal. Ce travail tisse au passage des liens entre ces sujets. Il propose aussi une méthode pour que l'agent du réseau et le véhicule s'accordent hors-ligne sur un bon mécanisme d'échange d'information. Enfin, la théorie des jeux est appliquée dans un cadre plus habituel, pour analyser le jeu des acteurs. Ceci est fait quand des ensembles de véhicules de taille importante, vus comme des flottes, cohabitent avec des véhicules individuels. Ceci offre un terrain de jeu applicatif aux outils très récents des jeux composites. Dans ces trois directions de recherche, des simulations sont effectuées dans le cadre d'un réseau de distribution d'électricité, maille du système électrique qui pourrait vivre des impacts significatifs si la charge est non-coordonnée. En particulier, elles montrent la robustesse des méthodes proposées face aux incertitudes sur les données lorsque des profils de charge rectangulaires sont considérés.
Author: Laurent Bridier
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Book Description
L'objectif de cette thèse est la gestion et le dimensionnement optimaux d'un Système de Stockage d'Énergie (SSE) couplé à une production d'électricité issue d'Énergies Renouvelables Intermittentes (EnRI). Dans un premier temps, un modèle technico-économique du système SSE-EnRI est développé, associé à trois scénarios types d'injection de puissance au réseau électrique : lissage horaire basé sur la prévision J-1 (S1), puissance garantie (S2) et combiné (S3). Ce modèle est traduit sous la forme d'un programme d'optimisation non linéaire de grande taille. Dans un deuxième temps, les stratégies heuristiques élaborées conduisent à une gestion optimisée - selon les critères de fiabilité, de productivité, d'efficacité et de profitabilité du système - de la production d'énergie avec stockage, appelée “charge adaptative” (CA). Comparée à un modèle linéaire mixte en nombres entiers (MILP), cette gestion optimisée, applicable en conditions opérationnelles, conduit rapidement à des résultats proches de l'optimum. Enfin, la charge adaptative est utilisée dans le dimensionnement optimisé du SSE - pour chacune des trois sources : éolien, houle, solaire (PV). La capacité minimale permettant de respecter le scénario avec un taux de défaillance et des tarifs de revente de l'énergie viables ainsi que les énergies conformes, perdues, manquantes correspondantes sont déterminées. Une analyse de sensibilité est menée montrant l'importance des rendements, de la qualité de prévision ainsi que la forte influence de l'hybridation des sources sur le dimensionnement technico-économique du SSE.
Author: Amélia Nadal
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Book Description
Les enjeux environnementaux et d'indépendance énergétique amènent pouvoirs publics et acteurs industriels à imaginer une évolution d'un modèle énergétique centralisé ; et exploitant des ressources fossiles vers un modèle décentralisé, valorisant les ressources renouvelables et leurs synergies. Les choix et investissements qui en découlent sont faits dans un contexte technico-économique incertain. La thèse vise à prendre en compte les incertitudes dans la démarche d'optimisation du dimensionnement des systèmes énergétiques hybrides, afin d'améliorer cette prise de décision. Les incertitudes considérées concernent les paramètres techniques et économiques des composants du système et les chroniques temporelles météorologiques, de consommations d'énergie ou de marché, nécessaires à leur simulation.Deux approches sont mises en place et exploitées sur un cas illustratif, modélisé, simulé et évalué par le au logiciel Odyssey (développé au CEA). Ce cas représente un micro-réseau visant à satisfaire une charge électrique, alimenté par une production photovoltaïque et un stockage hybride composé d'une batterie et d'une chaîne hydrogène (électrolyseur, stockage et pile à combustible). Le logiciel Odyssey est couplé à la plateforme de traitement de l'incertitude Uranie, elle aussi développée par le CEA. La première approche, l'approche analyse de sensibilité, a pour objet, pour un système dimensionné, de quantifier l'impact des incertitudes sur la variabilité des indicateurs de performance du système, dans notre cas illustratif la satisfaction de la charge et le coût de l'énergie produite, via la propagation des incertitudes. Elle permet aussi, via l'analyse de sensibilité globale, d'identifier les incertitudes les plus influentes sur la variabilité des indicateurs de performance du système, permettant ainsi d'identifier les leviers prioritaires dans la connaissance d'un système pour en améliorer la robustesse. Un des enjeux de sa mise en œuvre est la considération simultanée des incertitudes liées à des paramètres statiques et celles liées aux chroniques temporelles pour prendre en compte à la fois leur nature aléatoire et épistémique.L'approche complémentaire explorée est l'optimisation stochastique multi-objectif. Elle consiste à optimiser les systèmes énergétiques en prenant directement en compte les incertitudes dans le processus d'optimisation. Cette approche, réalisée dans ces travaux en définissant un critère d'optimisation incluant performance et variabilité de la performance, permet de fournir un dimensionnement plus robuste, sans qu'il soit nécessaire de réduire l'incertitude attachée aux paramètres d'entrée incertains. L'optimisation des paramètres fixes des lois de commande logiques utilisées dans Odyssey est une autre voie d'amélioration des performances du système par rapport aux incertitudes.Ces deux approches portent des visions complémentaires de l'impact des incertitudes dans l'optimisation technico-économique du dimensionnement de systèmes énergétiques hybrides et de leur traitement possible. Leur mise en œuvre nous amène à en extraire des enseignements. Tout d'abord la prise en compte des incertitudes nous apparaît indispensable à l'évaluation des systèmes énergétiques hybrides. De plus, la quantification rigoureuse des sources d'incertitude est une étape clé dans la considération des incertitudes, quelle que soit l'approche mise en œuvre. Enfin, ces travaux proposent un ensemble de méthodes, des plus simples et rapides aux plus exigeantes en termes de ressources calculatoires, qui permettent à un modélisateur d'évaluer les implications technico-économiques de la prise en compte des incertitudes et leur impact sur la prise de décision.
Author: Benoit Robyns
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1848216114
Category : Science
Languages : en
Pages : 306
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This book deals with the management and valuation of energy storage in electric power grids, highlighting the interest of storage systems in grid applications and developing management methodologies based on artificial intelligence tools. The authors highlight the importance of storing electrical energy, in the context of sustainable development, in "smart grids", and discuss multiple services that storing electrical energy can bring. Methodological tools are provided to build an energy management system storage following a generic approach. These tools are based on causal formalisms, artificial intelligence and explicit optimization techniques and are presented throughout the book in connection with concrete case studies.
Author: Hassan Bevrani
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119263700
Category : Science
Languages : en
Pages : 799
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This book discusses relevant microgrid technologies in the context of integrating renewable energy and also addresses challenging issues. The authors summarize long term academic and research outcomes and contributions. In addition, this book is influenced by the authors’ practical experiences on microgrids (MGs), electric network monitoring, and control and power electronic systems. A thorough discussion of the basic principles of the MG modeling and operating issues is provided. The MG structure, types, operating modes, modelling, dynamics, and control levels are covered. Recent advances in DC microgrids, virtual synchronousgenerators, MG planning and energy management are examined. The physical constraints and engineering aspects of the MGs are covered, and developed robust and intelligent control strategies are discussed using real time simulations and experimental studies.
