Thèse soutenue

Optimisation d’un réseau dynamique et efficace en énergie servant à piloter la grille électrique

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Auteur / Autrice : Adrien Gougeon
Direction : Anne-Cécile OrgerieMartin Quinson
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 11/01/2023
Etablissement(s) : Université de Rennes (2023-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Rennes ; 2013-....)
Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires - Design and Implementation of Autonomous Distributed Systems - École normale supérieure - Rennes
Jury : Président / Présidente : Mathieu Acher
Examinateurs / Examinatrices : Corinne Alonso
Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Genaud, Chantal Taconet

Mots clés

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Résumé

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Face aux défis concernant les secteurs de l’énergie et de l’environnement, le réseau électrique est confronté à certaines limites.Un problème majeur du réseau électrique actuel est le manque de communication et de coordination entre ses acteurs pour exploiter pleinement son potentiel. Pour surmonter ces limites et offrir de nouveaux services aux acteurs du réseau électrique, nous nous dirigeons vers un réseau plus intelligent, la Smart Grid. Le déploiement d’une infrastructure supplémentaire est nécessaire pour réaliser cette transition. Cette infrastructure, Advanced Metering Infrastructure (AMI), vise à améliorer les capacités de surveillance et de communication des acteurs du réseau électrique.L’objectif de cette thèse est de quantifier la dégradation de performance de certains nouveaux services de la Smart Grid, due à la qualité de service de l’AMI. Nous explorons plusieurs paramètres de l’infrastructure de communication et observons par co-simulation comment ces paramètres influencent l’efficacité de ces services. Un des objectifs principaux de la Smart Grid est aussi de réduire la consommation d’énergie.Dans un deuxième temps, nous modélisons la consommation énergétique de bout en bout de l’AMI afin d’évaluer sa propre consommation.Les outils de co-simulation proposés ainsi que les modèles de consommation sont tous disponibles sans restrictions.