Développement de Stratégies Optimisées de Gestion de l’Energie Intermittente dans un Micro Réseau Photovoltaïque avec Stockage

Development of Optimised Strategies for Intermittent Energy Management in a Photovoltaic Microgrid with Storage

• Auteur / Autrice : Sarah Ouedraogo
• Direction : Gilles Notton, Ghjuvan Antone Faggianelli
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des fluides, Énergétique, Thermique, Combustion
• Date : Soutenance le 06/10/2023
• Etablissement(s) : Corte
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnement et sociéte (Corte ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Université de Corse (1975-....). UMR CNRS 6134 "Sciences pour l'Environnement" (SPE)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ghjuvan Antone Faggianelli, Bruno François, Giuseppe Marco Tina, Marie-Cécile Alvarez-Hérault, Christian Schaeffer, Christian Cristofari, Cyril Voyant
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno François, Giuseppe Marco Tina

Mots clés

Mots clés contrôlés

Micro-réseaux électriques

Automobiles -- Batteries

Constructions -- Économies d'énergie

Électrification photovoltaïque

Mots clés libres

Micro-réseau

Gestion de l'énergie

Contrôle basé sur des règles

Prévision de la production photovoltaïque

Vieillissement des batteries

Tarif de l'électricité

Profil de consommation

Microgrid

Energy management

Rule-based control

Photovoltaic production forecasting

Battery aging

Electricity tariff

Consumption profile

Résumé

Les micro-réseaux sont considérés comme l'avenir de la production d'énergie et de la distribution dans les réseaux électriques. Beaucoup d’entre eux comportent une production photovoltaïque et un stockage, le plus souvent sous forme de batteries, pour alimenter différentes charges. Cette thèse a pour objectif principal de proposer des stratégies de gestion de l'énergie visant à optimiser les coûts de fonctionnement d'un micro-réseau photovoltaïque avec batterie, tout en respectant des contraintes spécifiques. Ce micro-réseau alimente des logements ainsi que des véhicules électriques.Pour ce faire, cinq stratégies de gestion de l'énergie basées sur des règles, avec une complexité croissante, ont été développées. Ces stratégies ont été comparées à une stratégie d'optimisation par programmation linéaire en termes de performances énergétiques et économiques. Les résultats obtenus indiquent que la stratégie la plus optimale atteint un niveau de performance proche de la stratégie par programmation linéaire, considérée comme « optimale ». Cependant, certaines limitations ont été observées pour les premières stratégies avec notamment la présence de coupures d'électricité dont nous ne pouvons pas nous satisfaire. Pour améliorer ces stratégies, l'effet saisonnier, particulièrement au niveau de la production solaire, a été pris en compte éliminant ainsi les coupures d'électricité. Selon la stratégie choisie, nous avons également observé que les batteries sont plus au moins sollicitées, il convenait donc de considérer ce vieillissement plus au moins important des batteries au niveau des performances. Des modèles de vieillissement adaptés ont ainsi été mis en œuvre. Les résultats ont montré que la rentabilité des batteries dépend du coût d'installation et qu’elles restent économiquement intéressantes pour des coûts inférieurs à environ 175 €/kWh. La stratégie de contrôle basée sur les règles la plus performante intègre la variation du coût du coût de l'électricité, la prévision de la production photovoltaïque, la variation saisonnière de la production PV et la dégradation de la batterie dans son processus de décision. Cette stratégie améliore le gain financier d'environ 68 % par rapport à la stratégie basée sur les règles la plus simple, proche d’une stratégie d’autoconsommationUne analyse de l'influence dans les simulations de différents paramètres tels que le tarif d’achat de l'électricité, la capacité de la batterie, les puissances échangées avec le réseau principal et le profil de consommation a été réalisée. Il a été constaté que le modèle de tarification de l'électricité a un effet important sur la répartition des flux d'énergie ainsi que le gain financier. L'influence de la taille de la batterie, de la limitation de la puissance échangeable avec le réseau principal et du profil de consommation dépend fortement de la stratégie utilisée mais aussi du modèle de tarification de l'électricité.Ce travail met en évidence l'importance d'intégrer les caractéristiques de l'énergie photovoltaïque dans les stratégies de gestion de l'énergie en utilisant différents outils tels que la prévision de la production photovoltaïque. Ces informations sont précieuses pour les décisions d'investissement et d'exploitation.

Microgrids are considered as the future of energy production and distribution in electrical grid. Many of them incorporate photovoltaic generation and storage, mostly in the form of batteries, to power various loads. The main objective of this thesis is to propose energy management strategies designed to optimize the operating costs of a photovoltaic microgrid with battery while respecting specific constraints. This microgrid powers residential buildings and electric vehicles.To achieve this, five energy management strategies based on rules, with increasing complexity, were developed. These strategies were compared to an optimization using linear programming in terms of energy and economic performance. The results indicate that the most optimal strategy achieved a performance level close to the linear programming, which is considered "optimal." However, some limitations were observed for the initial strategies, including power cuts, which are not acceptable. To improve these strategies, the seasonal effect, particularly in photovoltaic production, was taken into account, eliminating power cuts. Depending on the chosen strategy, the batteries are more or less stressed, so it was necessary to consider the varying battery aging and its impact on performance. Suitable battery aging models were thus implemented. The results showed that the profitability of batteries depends on their installation cost and they remain economically viable for costs below approximately 175 €/kWh. The most effective rule-based control strategy considers variations in electricity costs, photovoltaic production forecasting, seasonal variation in PV production, and battery degradation in its decision-making process. This strategy improves financial gain by approximately 68 % compared to the simplest rule-based strategy, which is similar to a self-consumption strategy.An analysis of the influence of different parameters, such as electricity purchase tariffs, battery capacity, power exchanged with the main grid and consumption profiles was conducted through simulations. It was found that the electricity pricing model has a significant effect on energy distribution and financial gain. The influence of battery size, limitation of power exchange with the main grid, and consumption profile strongly depends on the strategy used, as well as the electricity pricing model.This work highlights the importance of integrating the characteristics of photovoltaic energy into energy management strategies through the use of various tools such as photovoltaic production forecasting. This information is valuable for investment and operational decision-making.