Gestion énergétique d’une infrastructure de charge intelligente de véhicules électriques dans un réseau de distribution intégrant des énergies renouvelables

Energy management of smart metering infrastructure for electric vehicles charging in a distribution network integrating renewable energy

• Auteur / Autrice : Anouar Bouallaga
• Direction : Benoît Robyns, Vincent Courtecuisse, Arnaud Davigny
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 09/06/2015
• Etablissement(s) : Lille 1
• 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)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Services de l'électricité -- Gestion de la demande

Réseaux électriques intelligents

Énergies renouvelables

Véhicules électriques

Mots clés libres

Simulation temps réel

Résumé

La crise énergétique et environnementale ont promu le gouvernement à prendre des mesures vigoureuses pour stimuler la transition énergétique et accélérer la croissance verte. Dans cette politique, les véhicules électriques (VE) constituent à terme une réelle réponse aux problématiques actuelles. Leur insertion dans le système électrique a poussé l’ensemble des acteurs et notamment les gestionnaires de réseaux de distribution à privilégier une modernisation des réseaux électriques. Assimilée à la thématique des Smart Grids, la thèse vise à apporter des éléments de réflexion au concept de la gestion de la demande appliquée aux VE. La première partie de ce travail expose une méthodologie d’évaluation de l’impact technico-économique des VE sur les réseaux de distribution HTA/BTA. Ensuite, pour soulever cette problématique, une prospection des services du pilotage de charge orientés réseaux et marché est menée en deuxième partie. Une démarche d’analyse des pistes de valorisation a permis de dégager les services à forte contribution économique. A ce titre, une méthodologie de conception de stratégies de supervision optimisées est proposée. Son application a permis de tirer des conclusions sur la valorisation financière et environnementale des effacements de charges de VE. Les résultats de simulation sont employés pour une étude de rentabilité technico-économique. Ensuite, le comportement des réseaux de distribution face aux algorithmes de supervision est étudié par une approche de co-simulation. Enfin, les principes Smart Grids sont analysés et validés via des expérimentations réalisées sur un démonstrateur hybride interfaçant un simulateur temps réel avec du matériel physique.

Energy and environmental crisis have prompted the government to take strong measures to stimulate energy transition and accelerate green growth. In this context, electric vehicles (EVs) are considered as a real solution to deal with the current problems. Their integration into the electrical system promotes distribution system operators to develop smart solutions in this field. Concerning the Smart Grids concept, the present work aims to provide answers to a wide range of questions for demand side management program using plug-in EVs charging strategies. The first section of this PhD project, presents a methodology to assess technical and economic impacts of EVs charging on Medium and Low voltage distribution networks. Afterwards, analyses about the competitive EVs load management ancillary services are conducted in the third chapter. By comparing potential and opportunities of each ones, three ancillary services for electricity market contribution were selected. In this context, a methodology for designing energy management strategies is proposed. The latter is applied to the selected ancillary services to assess the financial contribution of the developed strategies. Environmental aspects and Wind-to-Vehicle concept are also evaluated. Furthermore, thanks to a co-simulation interface, the interactions between supervision strategies and real distribution networks are analyzed. The last section presents a Hardware-in-the-loop demonstrator using a real time simulator, smart meters and EVs charging stations. Through experiments, communication constraints and Smart Grids principles are evaluated and validated.