Gestion des flux énergétiques dans un système hybride de sources d’énergie renouvelable : Optimisation de la planification opérationnelle et ajustement d’un micro réseau électrique urbain

Energy management of a hybrid power system including renewable energy based generators : Optimization of the operational planning and the daily adjustment for an urban micro grid

• Auteur / Autrice : Hristiyan Kanchev
• Direction : Bruno François, Vladimir Dimitrov Lazarov
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Electrique
• Date : Soutenance le 24/01/2014
• Etablissement(s) : Ecole centrale de Lille en cotutelle avec Université Technique de Sofia. Faculté Francophone
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance (L2EP) - Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance (L2EP)
• Jury : Président / Présidente : Ivan Yatchev
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno Sareni, Nikola Mihailov

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux électriques intelligents

Optimisation mathématique

Dioxyde de carbone atmosphérique

Réseaux (aménagement du territoire)

Analyse de réseau (planification)

Systèmes photovoltaïques

Conversion photovoltaïque

Réseaux électriques (énergie)

Mots clés libres

Réseau électrique

Planification opérationnelle

Optimisation

Energie renouvelable

Emission de dioxyde de carbone

Micro réseau

Photovoltaïque

Micro-turbine à gaz

CO2

Power system

Operational planning

Optimization

Renewable energy

Carbon dioxyde emission

Microgrid

Photovoltaic

Gas microturbine

CO2

Résumé

L’objectif est de développer un algorithme de gestion énergétique d’un parc de production comprenant de la production distribuée sous forme de micro turbines à gaz et de générateurs PV pilotables dits «actifs » en vue de minimiser le coût économique et environnemental. Les principes généraux de la production d’électricité à base d’énergie renouvelable et non renouvelable sont d’abord présentés et le fonctionnement actuel des réseaux électriques est rappelé pour situer les innovations attendues dans les futurs réseaux dits intelligents. Ensuite, un algorithme de suivi du point de puissance maximale et de puissance limitée dans un générateur actif PV est présenté. La modélisation des micro-turbines à gaz est aussi présentée. La contribution principale concerne la conception d’une planification opérationnelle des moyens de production la veille pour le lendemain à partir de prédictions de la charge et de la production PV en utilisant une programmation dynamique adaptée. La méthode proposée prédétermine le profil de production des générateurs de manière à réaliser une optimisation globale d’une fonction objective pour un réseau électrique urbain. Pour l’exploitation, un algorithme d’ajustement est proposé et intervient toutes les ½ heures de manière à prendre en compte les déviations par rapport aux prédictions en utilisant un réseau de communication. Un micro réseau urbain est utilisé pour tester les algorithmes de gestion implantés dans un superviseur interfacé à un simulateur temps réel. Des comparaisons dans des situations identiques avec différentes fonctions objectives sont réalisées ainsi que des évaluations économiques et environnementales à l’aide d’indicateurs

The presented research works aim to develop an energy management system for a cluster of distributed micro gas turbines and controllable PV generators called «active generators». The general principles of electricity generation from renewable and non-renewable energy sources are first presented. The operation of actual electric grids is also recalled in order to highlight the challenges and expected innovations in future Smart Grids. Then, the integration of a novel method for maximum and limited power point tracking in a PV-based active generator is presented. The modeling of micro-gas turbines in a microgrid energy management system is also presented. The main contribution of this thesis concerns the design of an operational planning of generators one day ahead by the means of a dynamic programming-based algorithm, taking into account the PV power production and the consumption forecasts. The proposed method calculates the production planning of generators by performing a global optimization of an objective function. An adjustment algorithm is proposed and executed every ½ hours through a communication network in order to take into account the uncertainty in forecasted values. An urban microgrid is used for testing the developed algorithms through Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) with hardware-in-the-loop and real-time simulations. Comparisons of the microgrid operation in identical situations with different objective functions are performed, as well as evaluations of economic and environmental indicators