- György DÁN, Maître de Conférence, KTH, Suède (Rapporteur)
- Adam OUOROU, Chargé de Projet de Recherche, Orange Labs, France (Rapporteur)
- Ana BUŠIC, Chargé de Recherche, Inria, France (Examinatrice)
- Gérard MEMMI, Professeur, Télécom ParisTech, France (Président)
- David MENGA, Chercheur, EDF R&D , France (Examinateur)
- Michal PIÓRO, Professeur, Warsaw University of Technology, Pologne (Examinateur)
- Maria POTOP-BUTUCARU, Professeur, UPMC, France (Examinatrice)
- Philippe FUTTERSACK, Chef de groupe, EDF R&D, France (Invité)
- Daniel KOFMAN, Professeur, Télécom ParisTech, France (Directeur de thèse)
- Fabien MATHIEU, Chercheur, Nokia Bell Labs, France (Encadrant)
Résume de la thèse
L’équilibre entre la production et la consommation est essentielle pour un bon fonctionnement du système électrique. Le déploiement croissant des sources d’énergie renouvelables intermittentes, parmi d’autres facteurs, rend cet équilibre plus difficile à maintenir. La Gestion Active de la Demande (GAD) est une solution capable de contribuer à répondre aux besoins d’équilibre grâce à l’exploitation de la flexibilité de la consommation. Cela permet de réduire les coûts du système et d’augmenter sa fiabilité.
L’Internet des Objets (IdO) et le déploiement des équipements connectés permettent la mise en place de solutions avancées. En effet, il devient possible d’avoir plus de visibilité et un contrôle fin sur différents équipements qui consomment, stockent ou produisent de l’énergie dans une maison.
Dans cette thèse, nous considérons des solutions ayant la capacité de produire des décisions de contrôle direct à différents niveaux de granularité en fonction des variables mesurées dans les habitats. Nous nous sommes concentré particulièrement sur le contrôle optimal des équipements durant des périodes où la capacité de génération disponible ne suffit pas pour satisfaire la demande générée par toutes les maisons. Le contrôle est basé sur une optimisation d’utilité perçue. Des fonctions utilité sont définies à travers une approche générique qui considère la flexibilité de la charge et l’impact des décisions de contrôle sur les utilisateurs. L’approche proposée n’impose pas de restrictions sur le type des équipements contrôlés ni sur la granularité des décisions de contrôle. Ceci permet un contrôle joint d’équipements hétérogènes.
Nous considérons trois types d’architectures de contrôle à savoir : des solutions centralisées, partiellement distribuées et entièrement distribuées. Ces architectures diffèrent dans la distribution de la prise de décision entre les entités impliquées dans le contrôle et les données qui sont mis à disposition de ces entités. L’analyse numérique montre les compromis des solutions proposées du point de vue de la performance, de l’extensibilité et de la complexité.
Mots-clés : Gestion active de la demande, contrôle direct des équipements, réseau électrique intelligent, Internet des Objets, recherche opérationnelle
