Implémentations Temps Réels de Contrôle et Optimisation Distribués pour les Micro-Réseaux

par Tung lam Nguyen

Projet de thèse en Genie electrique

Sous la direction de Raphael Caire et de Quoc Tuan Tran.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS) , en partenariat avec Laboratoire de génie électrique (Grenoble) (laboratoire) et de Systèmes et Réseaux électriques (equipe de recherche) depuis le 01-03-2016 .


  • Résumé

    En ce qui concerne la hiérarchie de contrôle des micro-réseaux avec plusieurs onduleurs de source de tension, la coordination des contrôleurs locaux est obligatoire aux niveaux secondaire et tertiaire. Au lieu d'utiliser une unité centrale comme des approches conventionnelles, les schémas distribués sont considérés dans ce travail. Les approches distribuées ont été largement prises l'attention en raison des avantages de la fiabilité, de l'évolutivité et de la sécurité. Le système multi-agents est une technique avancée possédant des propriétés qui convient à servir de base à la construction de systèmes de contrôle distribués modernes. La thèse porte sur la conception d'agents pour des algorithmes d'optimisation et de contrôle répartis dans des micro-réseaux avec un déploiement réaliste en ligne sur une plate-forme Hardware-in-the-Loop. textit{Premièrement}, une structure à trois couches est introduite pour mettre l'accent sur le fonctionnement des agents et décrire les relations entre les agents et le système physique. Ce concept divise un micro-réseau en trois couches : couche Agent, couche Contrôle et couche Appareil. En se basant sur l'architecture fournie, une plate-forme de laboratoire avec une configuration Hardware-in-the-Loop est construite au niveau du système et peut être utilisée pour tester des algorithmes distribués variantes. Cette plate-forme comprend deux parties : (1) un simulateur numérique en temps réel, qui couvre la couche Contrôle et la couche Appareil, utilisé pour simuler en temps réel les micro-réseaux de scénarios de test avec des contrôleurs locaux ; et (2) un cluster de Raspberry PI est représenté par le système multi-agents fonctionnant dans un réseau creuse de communication physique. Un agent est un programme en Python exécuté sur un seul Raspberry PI qui permet de transférer des données à ses voisins et d'effectuer des calculs selon des algorithmes de manière distribuée. L'idée de la structure à plusieurs couches et de la plate-forme de laboratoire distribuée sont utilisés au long de la thèse afin de valider les algorithmes proposés et d'obtenir des résultats expérimentaux. textit{Deuxièmement}, les contrôles secondaires distribués dans un micro-réseau isolant avec deux approches sont présentés. Dans la première approche consistant à utiliser un algorithme de consensus à temps fini, le micro-réseau est contrôlé avec l'amélioration des performances pour atteindre de multiples objectifs de restauration de la fréquence/tension, la précision de partage de la puissance active et l'équilibre de charge entre systèmes de stockage d'énergie. Différents scénarios de micro-réseaux de cas de test sont mis en œuvre dans la plate-forme de laboratoire pour prouver le fonctionnement des agents avec la méthode proposée. Dans l'approche secondaire consistant à utiliser l'algorithme de consensus moyen, une extension de la plate-forme avec Power Hardware-in-the-loop est traitée pour rendre le déploiement des agents plus proche des applications industrielles. L'agent peut communiquer selon le protocole IEC 61850 et interagir avec d'autres pour contrôler la fréquence. La conception de l'agent possédant la fonctionnalité plug-and-play est présentée en détail. textit{Troisièmement}, la couche de contrôle supérieure dans une échelle de temps supérieure est considérée pour rechercher les points de fonctionnement optimaux des systèmes à micro-réseaux. Les agents exploités dans des systèmes distribués sont étudiés pour appliquer la méthode des multiplicateurs à direction alternative afin de résoudre le problème de l'optimisation de flux de puissance dans les deux états d'isolation et de connexion au réseau principal de micro-réseaux. Les agents intègrent également la commande secondaire pour s'assurer que la fréquence et la tension sont maintenues aux références. Le système à base d'agent est ensuite testé en utilisant le banc de test Hardware-in-the-loop du contrôleur. Globalement, l'agent est explicitement étudié et déployé dans des conditions réalistes afin de faciliter les applications de l'algorithme distribué pour le contrôle hiérarchique dans les micro-réseaux. Grace à ces études, les algorithmes distribués sont rapprochées aux réalités.

  • Titre traduit

    Agent-based distributed control and optimization in microgrids with Hardware-in-the-Loop implementation


  • Résumé

    In terms of the control hierarchy of microgrids with multiple voltage source inverters, the coordination of local controllers is mandatory in the secondary and tertiary levels. Instead of using a central unit as conventional approaches, in this work, distributed schemes are considered. The distributed approaches have been taken attention widely recently due to the advantages of reliability, scalability, and security. The multi-agent system is an advanced technique having properties that make them suitable for acting as a basis for building modern distributed control systems. The thesis focuses on the design of agents aiming to distributed control and optimization algorithms in microgrids with realistic on-line deployment on a Hardware-in-the-loop platform. Firstly, a three-layer structure is introduced to emphasize the operation of the agents and describe the relationships of agents and the physical system. This concept divides a microgrid into three layers: the Agent layer, the Control layer, and the Device layer. Based on the provided architecture, a laboratory platform with Hardware-in-the-loop setup is constructed in the system level and can be used to test various distributed algorithms. This platform includes two parts: (1) a digital real-time simulator, which covers the Control layer and the Device layer, used to simulate test case microgrids with local controllers in real-time; and (2) a cluster of hardware Raspberry PIs is represented the multi-agent system operating in a sparse physical communication network. An agent is a Python-based program run on a single Raspberry PI owing abilities to transfer data with neighbors and computing algorithms to control the microgrid in a distributed manner. The idea of the layer structure and the distributed laboratory platform are spread throughout the thesis for validating proposed algorithms and obtaining experimental results. Secondly, the distributed secondary controls in an islanded microgrid with two approaches are presented. In the first approach of using a finite-time consensus algorithm, the microgrid is controlled with the improvement of the performance to achieve multiple objectives of frequency/voltage restoration, the accuracy of proportional active power sharing and state of charge balance among energy storage systems. Various scenarios of a test case microgrid are implemented in the laboratory platform to prove the operation of the agents with the proposed method. In the second approach of using the average consensus algorithm, an extension of the platform with Power Hardware-in-the-Loop is processed to make the deployment of agents closer to industrial applications. The agent is able to communicate by IEC 61850 protocol and interact with others for distributed frequency secondary control. The design of the agent owning the plug and play feature is presented in detail. Thirdly, the top control layer in a higher time-scale is considered to find out the optimal operation points of microgrid systems. The agents operated in distributed schemes are studied to execute the Alternating Direction Method of Multipliers to solve the optimal power flow problem in both states of islanded and grid-connect of microgrids. The agents are also integrated the secondary control to ensure that the frequency and voltage are maintained at references. The agent-based system is then tested by employing in the Controller Hardware-in-the-loop testbed as introduced. Overall, the agent is explicitly investigated and deployed in the realistic conditions to facilitate applications of the distributed algorithm for the hierarchical control in microgrids. This research gives a further step making the distributed algorithms closer to practical onsite implementation.