Coopérative énergétique intelligente

Actuellement, les stratégies de gestion de l’énergie dans les réseaux intelligents sont pour la plupart limitées à l’intérêt d’un sous-système. En règle générale, chaque acteur est géré de façon autonome sans tenir compte du fait qu’il est intégré dans un réseau électrique à proximité. Par exemple, un système de gestion de l’énergie des bâtiments vise à fournir le niveau de service souhaité aux occupants et ne se soucie pas de son impact sur le réseau, sauf s’il doit en respecter certaines contraintes.Cette manière de gérer peut conduire bien entendu à un équilibre donné mais la résultante ne sera qu’un ensemble de sous-systèmes optimisés qui amèneront rarement à un optimum global dans la poche à laquelle ils appartiennent.Compte tenu de ce qui est dit ci-dessus, et au vu d’une architecture de réseaux de distribution en évolution rapide; la restructuration physique et algorithmique en sous réseaux physiques ou virtuels permettra de répondre efficacement aux problématiques liées à :— La sûreté de la fourniture— L’intégration massive de renouvelable— La qualité de l’énergie— L’apparition de nouvelles charges non conventionnelles— Aux services systèmesDans la littérature, les aspects du contrôle et de la gestion de l’énergie de microréseaux sont traités séparément, et l’interaction de réseau intelligent est simplement proposée.Pour relever ces défis, le concept de réseaux intelligents est apparu au cours de la dernière décennie. Il s’appuie sur les capacités des systèmes de communication modernes qui permettent le flux continu de données entre les acteurs d’un réseau intelligent et sur les capacités de calcul évolutives permettant de mettre en œuvre des stratégies avancées de gestion de l’énergie à grande échelle.Cette thèse se propose de mener une étude systémique du contrôle de microréseaux lequel contrôle vise une gestion optimisée de l’énergie en lien avec une structure de ce qui est communément appelé « réseau intelligent » et ce, tout en optimisant la puissance locale sous un modèle prédictif de contrôle (MPC).Le MPC se distingue parmi les stratégies avancées de contrôle de réseau pour plusieurs raisons. D’abord, il permet de traiter facilement des systèmes multi variables qui sont soumis à de multiples contraintes. En second lieu, il est capable d’anticiper les événements futurs en tenant compte des prévisions (par exemple, prévisions météorologiques, prévisions de charges, ...). Pour ces raisons, une partie de cette thèse est dédiée aux algorithmes MPC qui visent à coordonner de manière optimale un grand nombre d’acteurs dans un microréseau (PV, Batteries, Éolienne, charges, ...). L’idée est d’avoir un contrôleur MPC local pour chaque microréseau et au-dessus, un coordinateur de contrôleur de gestion MPC qui influence le contrôleur local de telle manière que l’optimalité globale du réseau intelligent soit respectée. L’objectif de maximiser la consommation locale d’énergie produite localement est considéré. Cet objectif est une étape vers l’indépendance énergétique des microréseaux locaux vis à vis du réseau principal lequel toutefois peut intervenir pour acheter l’excès de puissance de l’ensemble des microréseaux de la coopérative.Cette thèse a été préparée en co-tutelle entre le Gipsa-Lab de l’Université Grenoble-Alpes (UGA) et le PREEA de l’université de technologie et de sciences appliquées libano-française dans l’application du projet PARADISE.Ce dernier projet vise par ses contributions à optimiser des réseaux de distribution ilôtables en présence d’un fort taux de production intermittente à base de renouvelable ; et ce, par des architectures physiques et algorithmiques incrémentales.