Gestion de cellules des systèmes électriques intégrant des sources de production stochastiques

par Luís Miguel Costa

Thèse de doctorat en Énergétique

Sous la direction de Georges Kariniotakis.

Soutenue en 2008

à Paris, ENMP .


  • Résumé

    L'approvisionnement en énergie et le changement climatique représentent aujourd'hui deux problèmes remarquables qui doivent être surmontés par la société dans un contexte de croissance de la demande d'énergie. La reconnaissance de ces problèmes par l'opinion publique encourage la volonté politique de prendre différentes actions pour les surmonter de façon aussi rapide qu'efficace. Ces actions se basent sur l'augmentation de l'efficacité énergétique, la diminution de la dépendance sur les énergies fossiles et la réduction des émissions de gaz à effet de serre. Dans ce contexte, les systèmes électriques subissent des changements importants au niveau de leur planification et de leur gestion. D'une part, les structures verticalement intégrées sont en train d'être remplacées par des structures de marché d'électricité donnant naissance à plusieurs acteurs au niveau du fonctionnement des marchés et de la production, distribution et commercialisation d'électricité. D'autre part, les systèmes électriques qui se basaient sur la production d'énergie issue de grandes centrales génératrices voient arriver aujourd'hui la fin de vie de ces grandes centrales. Le rôle de la production répartie d'électricité à partir de technologies telles que l'éolien et le solaire devient de plus en plus important dans ce contexte. Cependant, l'intégration à grande échelle de ces types de ressources réparties pose plusieurs défis liés, par exemple, aux incertitudes associées à la variabilité de la production de ces ressources. Toutefois, des systèmes combinant des outils avancés de prédiction de l'éolien ou du solaire peuvent être combinés avec des éléments contrôlables tels que des moyens de stockage d'énergie, des turbines à gaz ou de la demande électrique contrôlable, peuvent être créés dans le but de réduire les impacts associés à ces incertitudes. Ce travail de thèse traite de la gestion, sous conditions de marché libéralisé d'électricité, de ce type de systèmes qui fonctionnent comme des sociétés indépendantes qui sont ici nommées cellules des systèmes électriques. À partir de la bibliographie existante, une vision unifiée des problèmes de gestion des systèmes électriques est proposée comme un premier pas vers la gestion d'ensembles de cellules des systèmes électriques dans un cadre de gestion multi-cellule. Des méthodologies pour la gestion journalière et optimale de ce type de cellules sont proposées, discutées et évaluées dans un cadre à la fois déterministe et stochastique, ce dernier intégrant dans le processus de gestion les incertitudes liées au problème. Les résultats obtenus montrent que l'utilisation des approches proposées peut conduire à des avantages importants pour les opérateurs chargés de la gestion de cellules des systèmes électriques.

  • Titre traduit

    Scheduling of Power System Cells Integrating Stochastic Power Generation


  • Résumé

    Energy supply and climate change are nowadays two of the most outstanding problems which societies have to cope with under a context of increasing energy needs. Public awareness of these problems is driving political willingness to take actions for tackling them in a swift and efficient manner. Such actions mainly focus in increasing energy efficiency, in decreasing dependence on fossil fuels, and in reducing greenhouse gas emissions. In this context, power systems are undergoing important changes in the way they are planned and managed. On the one hand, vertically integrated structures are being replaced by market structures in which power systems are unbundled. On the other, power systems that once relied on large power generation facilities are witnessing the end of these facilities' life-cycle and, consequently, their decommissioning. The role of distributed energy resources such as wind and solar power generators is becoming increasingly important in this context. However, the large-scale integration of such type of generation presents many challenges due, for instance, to the uncertainty associated to the variability of their production. Nevertheless, advanced forecasting tools may be combined with more controllable elements such as energy storage devices, gas turbines, and controllable loads to form systems that aim to reduce the impacts that may be caused by these uncertainties. This thesis addresses the management under market conditions of these types of systems that act like independent societies and which are herewith named power system cells. From the available literature, a unified view of power system scheduling problems is also proposed as a first step for managing sets of power system cells in a multi-cell management framework. Then, methodologies for performing the optimal day-ahead scheduling of single power system cells are proposed, discussed and evaluated under both a deterministic and a stochastic framework that directly integrates the uncertainty information into the scheduling process. Results show that the utilization of the proposed approaches may lead to important advantages for operators managing these types of power system cells.

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  • Détails : 1 vol. ( 230 p.)
  • Annexes : Bibliographie 163 réf.

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  • Cote : EMS T-CEP-096
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