Intelligent control and power flow optimization of microgrid : energy management strategies

par Baochao Wang

Thèse de doctorat en Energies renouvelables

Sous la direction de Manuela Sechilariu et de Fabrice Locment.

Soutenue le 12-12-2013

à Compiègne , dans le cadre de École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne) .

  • Titre traduit

    Contrôle intelligent et optimisation des flux de puissance au sein d'un micro-réseau électrique : stratégies de gestion d'énergie


  • Résumé

    La production intermittente et aléatoire des énergies renouvelables, sources photovoltaïques et éoliennes, est toujours un problème pour leur intégration massive dans le réseau public. L'une des solutions est de grouper des sources renouvelables, des sources traditionnelles, des dispositifs de stockage et des charges locales, et les traiter comme une seule unité dans le réseau public. Il s'agit du concept "micro-réseau". Un micro-réseau a des potentiels pour mieux répondre aux besoins de l'utilisateur final et du réseau public, et il facilite la mise en œuvre de futur smart grid, soit le réseau intelligent.Basé sur un micro-réseau représentatif en zone urbaine et intégré aux bâtiments, cette thèse propose une supervision multicouche, afin d'effectuer une étude systémique en mettant en exergue un verrou scientifique concernant l'implémentation d'une optimisation dans l'exploitation en temps réel.La supervision traite un ensemble d’opérations telles que : l'équilibré des puissances,l'optimisation des coûts énergétiques, utilisation de métadonnées, et échange d'informations avec le réseau intelligent et avec l'utilisateur final. Cette supervision a été validée par des tests expérimentaux. Malgré les incertitudes concernant les prévisions météorologiques, la faisabilité d'implémentation de l'optimisation dans l'exploitation réelle est vérifiée. La supervision proposée est en mesure de gérer efficacement les flux en assurant l'équilibre des puissances dans tous les cas. Néanmoins, la performance d'optimisation est liée aux précisions de prédiction. Ce problème peut être amélioré dans les travaux futurs par la mise à jour des résultats d'optimisation en temps réel.


  • Résumé

    The intermittent and random production of renewable sources, such as photovoltaic and wind turbine, is always a problem for their large-scale integration in the utility grid. One of the solutions is to group renewable sources, traditional sources, storage and local consumption and treat it as a single unit in the utility grid. This is the concept of microgrid. A microgrid has the potentials of better responding both grid and end-user requirement, it facilitate the implementation of future smart grid. Based on a representative microgrid in urban area and integrated in buildings, this thesis proposes a multi-layer supervision, in order to realise a systemic study while particularly attempting to cover the research gap of implementing optimisation in realtimeoperation. The supervision handles together power balancing, energetic cost optimisation, metadata using, and information exchanges from both end-users and the smart grid. The supervision has been validated by experimental tests. The feasibility of implementing optimisation in real-time operation is validated even with uncertainties. The supervision is able to manage efficiently the power flow while maintaining power balancing in any case. Nevertheless, optimization effect relies on prediction precision. This problem can be improved in future works by updating optimization in real-time.


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