Modélisation du contrôleur de prévision pour la coordination énergétique en zone résidentielle et dans un contexte d’ouverture du marché

Modeling of a prediction controller for energy coordination in the residential pools, considering the market model

• Auteur / Autrice : Moch Arief Albachrony
• Direction : Marc Petit
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 26/03/2021
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1998-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : CentraleSupélec (2015-....)
• Jury : Président / Présidente : Demba Diallo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno François, Yvon Bésanger
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno François, Yvon Bésanger

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commande prédictive

Transfert de charge

Consommation d'énergie

Mots clés libres

Consommation d’énergie

Home Energy Management System

Transfert de charge

Coordination énergétique

Model predictive controller

Mixed Integer Linear Programming

Energy consumption

Home Energy Management System

Load shifting

Energy coordination

Model predictive controller

Mixed Integer Linear Programming

Résumé

La consommation d’énergie dans le secteur résidentiel – en particulier l’électricité – est amenée à croitre de plus en plus du fait d’une plus grande électrification des usages. Par ailleurs, les objectifs de décarbonations de l’énergie, et la réduction de la part du nucléaire, conduit à un fort développement des sources d’énergie renouvelable. Parmi celles-ci il y a la production solaire photovoltaïque distribuée à l’échelle locale. Dans de nombreux pays, des incitations existent pour encourager les ménages à installer un système PV local afin de répondre à leur demande. Toutefois, sans actions spécifiques de contrôle de la demande locale, un surplus de production apparait à certains moments de la journée. Ce surplus d’énergie peut être revendu au réseau selon un tarif fixé. Néanmoins, ce tarif diminue régulièrement pour tenir compte d’une réduction des coûts des solutions photovoltaïques et pour encourager une autoconsommation. La technique de gestion de l’énergie, à savoir le transfert de charge, est introduite lorsqu’elle permet à l’utilisateur de réduire ses coûts et d’améliorer son taux d’autoconsommation (SCR). Pour anticiper cette situation, les travaux de thèse ont permis de développer une gestion d’énergie pour transformer le client résidentiel (propriétaire PV) en prosumer qui deviendrait actif dans un contexte de libéralisation du secteur électrique. Ces prosumers peuvent aussi contribuer à un objectif d’autoconsommation collective pour réduire le soutirage d’électricité du réseau par une communauté locale d’utilisateur (consommateur et producteurs). Le problème de la coordination de la consommation et de la production dans une communauté de prosumers est complexe. D'une part, il y a de nombreux facteurs à prendre en compte pour assurer un partage optimale d’énergie. D'un autre côté, le problème de la confidentialité survient lors du partage de données entre prosumers.Ces travaux de recherche développent un contrôle prédictif (MPC) pour le système de gestion de l’énergie en utilisant la bibliothèque MORE où le chauffe-eau électrique (EWH) est également modélisé pour valider l’objectif. Le MPC estappliqué à plusieurs stratégies de coordination énergétique, comme les contrats bilatéraux, la coordination centralisée de l’énergie et la coordination de l’énergie entre les pools. La programmation linéaire mixte (MILP) devient uneoptimisation pour atteindre la réduction des coûts dans chaque ménage en s’appuyant sur les données de consommation du CEA et du logiciel “load profile generator”. De plus, le modèle thermique du bâtiment a également été considérée comme un facteur de important pour réduction de coût en raison du fonctionnement du contrôleur HVAC. Un case d’étude District à Chambery et à Jakarta pour analyser l’impact des algorithmes développées dans deux climats differents.

Energy consumption in the residential sector particularly electricity is expected to grow more and more in the next years and decades. In addition, low emissions targets and reduction of the nuclear power plants, are driven the strong deployment of renewable energy sources. Among them, PV solar plays a huge role at a very local scale. In many countries, there are incentives to encourage residential households to install PV panels to meet their demand. Nevertheless, without specific control actions of the demand, an energy surplus will emerge at certains period of the day. This surplus can be injected into the grid and old to an energy supplier at a fixed tariff. However, this tariff is decreasing in order to consider the drop of PV solutions costs, and to encourage self-consumption. The energy management technique namely load shifting is introduced as it enables the users to reduce its costs and to improve its self-consumption rate (SCR). To anticipate this fact, Energy coordination is developed for making the prosumer (PV owner) more active, and to enable them to search their incentive through the electricity market. These prosumers can also contribute to a collective selfconsumption operation inside a pool or community to subsequently reduce the dependency for grid electricity. The challenge of coordination the consumption and production in a community of prosumer complex. In one hand, there many factor to take into account as control based on the optimal dispatch. In another hand, the privacy issue happens when sharing data between prosumer.This thesis research has developed a Model Predictive Controller (MPC) for energy management system using the MORE library for large scale where it could handle several constraints and solve the objective function.Electric water heater (EWH) is considered to participate for improvement of cost reduction. Then, MPC is applied for several energy coordination strategies such as bilateral contracts, centralized energy coordination and pool-to-pool energy coordination. Mixed Integer Linear Programming (MILP) become an optimization toreach cost reduction in each household relying on consumption data from CEA and load profile generator software. Furthermore, the building model is also considered as supporting factor for electricity cost because of HVAC controlleroperation. Consequently, it should be controlled in the MPC in accordance the household occupation and the environmental factor through weather data. District Chambery and Jakarta become the use case for energy coordination where selfconsumption in the both district for demonstrated the performance of developped algorithmes in two different climate.