Letteratura scientifica selezionata sul tema "Réseau intelligent d'énergie"

Actuellement, les stratégies de gestion de l’énergie dans les réseaux intelligents sont pour la plupart limitées à l’intérêt d’un sous-système. En règle générale, chaque acteur est géré de façon autonome sans tenir compte du fait qu’il est intégré dans un réseau électrique à proximité. Par exemple, un système de gestion de l’énergie des bâtiments vise à fournir le niveau de service souhaité aux occupants et ne se soucie pas de son impact sur le réseau, sauf s’il doit en respecter certaines contraintes.Cette manière de gérer peut conduire bien entendu à un équilibre donné mais la résultante ne sera qu’un ensemble de sous-systèmes optimisés qui amèneront rarement à un optimum global dans la poche à laquelle ils appartiennent.Compte tenu de ce qui est dit ci-dessus, et au vu d’une architecture de réseaux de distribution en évolution rapide; la restructuration physique et algorithmique en sous réseaux physiques ou virtuels permettra de répondre efficacement aux problématiques liées à :— La sûreté de la fourniture— L’intégration massive de renouvelable— La qualité de l’énergie— L’apparition de nouvelles charges non conventionnelles— Aux services systèmesDans la littérature, les aspects du contrôle et de la gestion de l’énergie de microréseaux sont traités séparément, et l’interaction de réseau intelligent est simplement proposée.Pour relever ces défis, le concept de réseaux intelligents est apparu au cours de la dernière décennie. Il s’appuie sur les capacités des systèmes de communication modernes qui permettent le flux continu de données entre les acteurs d’un réseau intelligent et sur les capacités de calcul évolutives permettant de mettre en œuvre des stratégies avancées de gestion de l’énergie à grande échelle.Cette thèse se propose de mener une étude systémique du contrôle de microréseaux lequel contrôle vise une gestion optimisée de l’énergie en lien avec une structure de ce qui est communément appelé « réseau intelligent » et ce, tout en optimisant la puissance locale sous un modèle prédictif de contrôle (MPC).Le MPC se distingue parmi les stratégies avancées de contrôle de réseau pour plusieurs raisons. D’abord, il permet de traiter facilement des systèmes multi variables qui sont soumis à de multiples contraintes. En second lieu, il est capable d’anticiper les événements futurs en tenant compte des prévisions (par exemple, prévisions météorologiques, prévisions de charges, ...). Pour ces raisons, une partie de cette thèse est dédiée aux algorithmes MPC qui visent à coordonner de manière optimale un grand nombre d’acteurs dans un microréseau (PV, Batteries, Éolienne, charges, ...). L’idée est d’avoir un contrôleur MPC local pour chaque microréseau et au-dessus, un coordinateur de contrôleur de gestion MPC qui influence le contrôleur local de telle manière que l’optimalité globale du réseau intelligent soit respectée. L’objectif de maximiser la consommation locale d’énergie produite localement est considéré. Cet objectif est une étape vers l’indépendance énergétique des microréseaux locaux vis à vis du réseau principal lequel toutefois peut intervenir pour acheter l’excès de puissance de l’ensemble des microréseaux de la coopérative.Cette thèse a été préparée en co-tutelle entre le Gipsa-Lab de l’Université Grenoble-Alpes (UGA) et le PREEA de l’université de technologie et de sciences appliquées libano-française dans l’application du projet PARADISE.Ce dernier projet vise par ses contributions à optimiser des réseaux de distribution ilôtables en présence d’un fort taux de production intermittente à base de renouvelable ; et ce, par des architectures physiques et algorithmiques incrémentales
Currently, energy management strategies in smart grids are mostly limited to the interest of a subsystem. As a general rule, each actor is autonomously managed regardless of whether it is integrated into a nearby power grid. For example, a building energy management system aims to provide the desired level of service to occupants and does not care about its impact on the system unless it has to meet certain constraints.This way of managing can of course lead to a given equilibrium but the resultant will be only a set of optimized subsystems that will rarely lead to an overall optimum in the pocket to which they belong.In view of what has been said above, and in view of a rapidly evolving distribution system architecture; The physical and algorithmic restructuring in physical or virtual sub networks will allow to answer efficiently the problems related to:- Security of supply- Massive integration of renewable energy- The quality of energy- The appearance of new unconventional loads- System servicesIn the literature, aspects of microgrid energy control and management are treated separately, and intelligent network interaction is simply proposed.To meet these challenges, the concept of smart grids has emerged over the last decade. It builds on the capabilities of modern communication systems that enable the continuous flow of data between the players in an intelligent network and the scalable computing capabilities to implement advanced large-scale energy management strategies ladder.This thesis proposes to carry out a systemic study of the control of microgrid which control aims at an optimized management of the energy in connection with a structure of what is commonly called "intelligent network", while optimizing the local power under a model Predictive control (MPC).The MPC stands out among advanced network control strategies for several reasons. Firstly, it makes it possible to easily handle multi-variable systems which are subjected to multiple constraints. Secondly, it is able to anticipate future events by taking into account forecasts (for example, weather forecasts, forecast loads, etc.). For these reasons, part of this thesis is dedicated to MPC algorithms which aim to coordinate optimally a large number of actors in a microgrid (PV, Batteries, Wind, loads ...). The idea is to have a local MPC controller for each microgrid and above it, an MPC management controller coordinator that influences the local controller in such a way that the overall optimality of the intelligent network is respected. The objective of maximizing local consumption of locally produced energy is considered. This objective is a step towards the energy independence of the local microgrids with respect to the main network, which however can intervene to buy the excess power of all microgrids of the cooperative.This thesis was prepared in co-supervision between the Gipsa-Lab of the Grenoble-Alpes University (UGA) and the PREEA of the Lebanese-French University of Technology and Applied Sciences in the application of the PARADISE project.This project aims, through its contributions, to optimize distribution networks that are portable in the presence of a high rate of intermittent production based on renewable energy; And this, by physical architectures and incremental algorithm

Le travail porte sur le volet chauffage urbain. Il a pour but de construire un système d’information sur le réseau de chauffage en intégrant l’ensemble du patrimoine lié au réseau de chauffage dans un SIG (Système d’information Géographique) et d’analyser les consommations de chauffage. Ceci constitue la première phase de transformation du réseau de chauffage en un réseau intelligent.Le travail comporte 4 parties. La première comporte une synthèse bibliographique des travaux réalisés sur le développement urbain, les consommations d’énergie, la technologie de chauffage urbain et sa place dans la consommation d’énergie. La seconde partie présente la Cité Scientifique, qui sert de support pour le démonstrateur SunRise en mettant l’accent sur le réseau de chauffage (production, transport de chaleur, stations d’échange, réseau secondaire), et les lieux de consommation, à savoir les bâtiments (surfaces chauffées, performances énergétiques, regroupement dans des secteurs géographiques ou opérationnels). Les informations sur le réseau de chauffage ont été intégrées dans un Système d’Information Géographique (SIG). Dans la 3ème partie, on analyse les consommations annuelles des différents bâtiments en les confrontant avec les « DPE » des bâtiments. Cette partie permet d’avoir une idée précise des consommations de chauffage de différents bâtiments. La dernière partie comporte une analyse détaillée de la consommation de chauffage du bâtiment M1
The thesis is part of the SunRise project "Demonstrator of the Smart and Sustainable City", which aim to turn the Campus of the University Lille1 in a demonstrator of the Smart and Sustainable city. The study focuses on the district-heating component. It aims at (i) building an information system on the heating network by the integration of all the information concerning the heating in a Geographic Information System (ii) analyzing the heating consumption. This is the first phase of the construction, of the Smart Heating network. The work involves four parts. The first includes a literature review of works conducted on urban development, energy consumption, district heating technology and its place in the energy consumption. The second part presents the Campus of the University Lille1, which serves as support for the demonstrator SunRise with a particular focus on the heating system (production, transport, heat exchange stations, secondary network), and buildings (heated surfaces, energy efficiency, clustering in geographic or operational areas). Information on the heating system has been integrated into a Geographic Information System (GIS). The 3rd part presents the annual consumption of the campus buildings together with a comparison them with their "DPE" (Diagnostic de Performance énergétique). This chapter provides a good understanding of the heating consumption of different buildings of the Campus. The last part presents a detailed analysis of the heat consumption of the building M1. The analysis is performed at different scales: monthly, daily and hourly

Comparé au réseau électrique alternatif (AC), le réseau électrique en courant continu (DC) a démontré de nombreux avantages tels que son interface naturelle avec les RES, les systèmes de stockage d'énergie et les charges en courant continu, une efficacité supérieure avec moins d'étapes de conversion, et un contrôle plus simple sans effet de peau et sans considérations sur le flux de puissance réactive. Le micro-réseaux DC reste une technologie relativement nouvelle, et ses architectures de réseau, stratégies de contrôle, techniques de stabilisation méritent d'énormes efforts de recherche. Dans ce contexte, cette thèse porte sur les problèmes de gestion de l'énergie d'un réseau électrique en courant continu (DC) multi-source dédié aux applications résidentielles. Le réseau électrique en courant continu (DC) est composé de générateurs distribués (panneaux solaires), d'un système de stockage d'énergie hybride (HESS) avec des batteries et un supercondensateur (SC), et de charges en courant continu, interconnectées via des convertisseurs de puissance DC/DC. L'objectif principal de cette recherche est de développer une stratégie avancée de gestion de l'énergie (EMS) d'améliorer l'efficacité opérationnelle du système tout en renforçant sa fiabilité et sa durabilité. Une plateforme de simulation hiérarchique de réseau électrique DC a été développée sous MATLAB/Simulink. Elle est composée de deux couches avec des échelles de temps différentes : une couche de contrôle de niveau local (échelle de temps de quelques secondes à quelques minutes en raison des comportements de commutation des convertisseurs) pour les contrôles des composants locaux, et une couche de contrôle de niveau système (avec une échelle de temps de quelques jours à quelques mois avec un test accéléré) pour la validation à long terme de l'EMS et son évaluation de performance. Dans la couche de contrôle de niveau local, les panneaux solaires, les batteries et le supercondensateur ont été modélisés et contrôlés séparément. Différents modes de contrôle tels que le contrôle de courant, le contrôle de tension et le contrôle du point de puissance maximale (MPPT) ont été mis en œuvre. Un filtre passe-bas (LPF) a été appliqué pour diviser la puissance totale du HESS : basse et haute fréquence pour les batteries et le supercondensateur. Différentes fréquences de coupure du LPF pour le partage de puissance a également été étudiée. Un EMS hybride bi-niveau combiné et un dimensionnement automatique ont été proposés et validés. Il couvre principalement cinq scénarios d'exploitation, notamment la réduction de la production des panneaux solaires, la réduction de la charge et trois scénarios via le contrôle du HESS associé à la rétention du contrôle de l'état de charge (SOC) du supercondensateur. Une fonction objective prenant en compte à la fois le coût en capital (CAPEX) et les coûts d'exploitation (OPEX) a été conçue pour l'évaluation des performances de l'EMS. L'interaction entre l'HESS et l'EMS a été étudiée conjointement sur la base d'un ensemble de données ouvertes de profils de consommation électrique résidentielle couvrant à la fois l'été et l'hiver. Finalement, une plateforme expérimentale de réseau électrique à courant continu (DC) multi-source a été développée pour valider en temps réel l'EMS. Elle est composée de quatre batteries lithium-ion, d'un supercondensateur, d'une alimentation électrique à courant continu programmable, d'une charge à courant continu programmable, de convertisseurs DC/DC correspondants et d'un contrôleur en temps réel (dSPACE/Microlabbox). Des tests accélérés ont été réalisés pour vérifier l'EMS proposé dans différents scénarios d'exploitation en intégrant des panneaux solaires réels et les profils de consommation de charge. Les plateformes de simulation hiérarchique de réseau électrique en courant continu (DC) et expérimentale, peuvent être utilisées de manière générale pour vérifier et évaluer divers EMS
Compared to the alternating current (AC) electrical grid, the direct current (DC) electrical grid has demonstrated numerous advantages, such as its natural interface with renewable energy sources (RES), energy storage systems, and DC loads. It offers superior efficiency with fewer conversion steps, simpler control without skin effect or reactive power considerations. DC microgrids remain a relatively new technology, and their network architectures, control strategies, and stabilization techniques require significant research efforts. In this context, this thesis focuses on energy management issues in a multi-source DC electrical grid dedicated to residential applications. The DC electrical grid consists of distributed generators (solar panels), a hybrid energy storage system (HESS) with batteries and a supercapacitor (SC), and DC loads interconnected via DC/DC power converters. The primary objective of this research is to develop an advanced energy management strategy (EMS) to enhance the operational efficiency of the system while improving its reliability and sustainability. A hierarchical simulation platform of the DC electrical grid has been developed using MATLAB/Simulink. It comprises two layers with different time scales: a local control layer (time scale of a few seconds to minutes due to converter switching behavior) for controlling local components, and a system-level control layer (time scale of a few days to months with accelerated testing) for long-term validation and performance evaluation of the EMS. In the local control layer, solar panels, batteries, and the supercapacitor have been modeled and controlled separately. Various control modes, such as current control, voltage control, and maximum power point tracking (MPPT), have been implemented. A low-pass filter (LPF) has been applied to divide the total HESS power into low and high frequencies for the batteries and supercapacitor. Different LPF cutoff frequencies for power sharing have also been studied. A combined hybrid bi-level EMS and automatic sizing have been proposed and validated. It mainly covers five operational scenarios, including solar panel production reduction, load reduction, and three scenarios involving HESS control combined with supercapacitor state of charge (SOC) control retention. An objective function that considers both capital expenditure (CAPEX) and operating costs (OPEX) has been designed for EMS performance evaluation. The interaction between the HESS and EMS has been jointly studied based on an open dataset of residential electrical consumption profiles covering both summer and winter seasons. Finally, an experimental platform of a multi-source DC electrical grid has been developed to validate the EMS in real-time. It comprises four lithium-ion batteries, a supercapacitor, a programmable DC power supply, a programmable DC load, corresponding DC/DC converters, and a real-time controller (dSPACE/Microlabbox). Accelerated tests have been conducted to verify the proposed EMS in different operational scenarios by integrating real solar panels and load consumption profiles. The hierarchical simulation and experimental DC electrical grid platforms can be generally used to verify and evaluate various EMS

Les travaux de cette thèse portent sur l'optimisation des flux énergétiques et informatiques dans un réseau intelligent ayant pour but d'alimenter un centre de calcul via des énergies renouvelables. Dans cette thèse sont traités les problèmes liés à la mise en commun des informations de types énergétique et informatique dans une contrainte de réactivité forte à travers la création d'une architecture pour un réseau intelligent. La modélisation d'un tel réseau doit permettre la prise de décision de manière dynamique et autonome. L'objectif de cette modélisation, via un réseau intelligent, est l'optimisation des ressources renouvelables afin de diminuer l'empreinte écologique
The work of this thesis deals with the optimization of energy and computer flows in an intelligent network aiming to supply a data center via renewable energies. In this thesis are treated the problems related to the pooling of energy and computer information in a strong reactivity constraint through the creation of an architecture for an intelligent network. The modeling of such a network must allow the decision making in a dynamic and autonomous way. The objective of this modeling, via an intelligent network, is the optimization of renewable resources in order to reduce the ecological footprint

Cette thèse de doctorat s’inscrit dans le cadre de la chaire Renault/Centrale Nantes sur l’amélioration des performances des véhicules électriques (EV/HEV). Elle est dédiée à la problématique de la gestion de la recharge des véhicules électriques, en utilisant des algorithmes d’optimisation et des stratégies de recharge intelligentes. Dans ce cadre, plusieurs contributions ont été proposées sur les sujets de la recharge intelligente d’une voiture électrique et la gestion de la recharge d’une flotte de véhicules électriques, en considérant les contraintes de mobilités (SOC désiré à la fin de la recharge et heure de dé part), la température des batteries Li-ion, les infrastructures de recharge, et le réseau électrique. Sur le sujet de la recharge intelligente d’une voiture électrique, les contributions se sont concentrées sur le développement des algorithmes embarqués permettant la planification du profil de la puissance de recharge afin de réduire le coût de la recharge. Les algorithmes proposés prennent en compte les besoins de mobilités des utilisateurs de véhicules électriques, et l’effet de la température sur la puissance de recharge des batteries Li-ion. Sur le sujet de la gestion de recharge de flotte de véhicules, les contributions portent essentiellement sur les algorithmes centralisés dans les stations de recharge de véhicules électriques. Un algorithme de recharge unidirectionnelle a été proposé afin d’évaluer le nombre optimal de véhicules électriques à recharger avec un bon niveau de satisfaction des contraintes de mobilités et sans aucun renforcement de l’infrastructure. Le passage à l’algorithme bidirectionnel est fait grâce à l’exploitation de la fonctionnalité V2G qui permettra la participation des véhicules électriques dans la régulation de fréquence. Les contributions proposées sur le premier sujet ont l’avantage d’augmenter la précision d’estimation de SOC final en très basse température, et d’être embarquable sur le véhicule grâce à la légèreté des algorithmes et la rapidité d’exécution. D’autre part, les algorithmes de gestion de recharge de flotte de véhicules permettent une intégration des véhicules électriques à grande échelle sur le réseau et montrent le potentiel des voitures électriques dans la contribution à la stabilité du réseau électrique. Les algorithmes et les stratégies développées ont été testés en simulation et seront testés sur un système de recharge de voiture électrique. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l’avantage de la recharge intelligente sur la réduction des coûts, les bienfaits sur le réseau et l’importance de la gestion de la recharge des flottes de véhicules électriques dans développement des services réseaux
This PhD thesis is part of the Renault/Centrale Nantes chair on improving the performance of electric vehicles (EV/PHEV). It is dedicated to the problem of the charging management of electric vehicles, using optimization algorithms and smart charging strategies. In this framework, several contributions have been proposed on the topics of smart charging of an EV and the smart energy management of an EV fleet, considering the mobility constraints (desired SOC at the end of the charging and departure time), the temperature of the Li-ion bat teries, the charging infrastructures, and the power grid. On the subject of smart charging of an EV, the contributions focused on the development of embedded algorithms allowing the scheduling of the charging power profile in order to reduce the charging cost. The proposed algorithms take into account the mobility needs of electric vehicle users, and the effect of temperature on the charging power of Li-ion batteries. On the subject of fleet energy management, the contributions focus on centralized algorithms in electric vehicle charging stations. An unidirectional recharging algorithm has been proposed in or der to evaluate the optimal number of electric vehicles to be recharged with a good level of satisfaction of mobility constraints and without any infrastructure reinforcement. The switch to the bidirectional algorithm is due to the exploitation of the V2G functionality, which will allow the participation of electric vehicles in frequency regulation. The proposed contributions on the first topic have the advantage of increasing the estimation accuracy of final SOC in very low temperature, and to be embedded on the EV due to the low computational capacity of the algorithms and the speed of execution. On the other hand, the EV fleet charging manage ment algorithms allow the possibility of large-scale integration of electric vehicles on the grid and show the potential of EVs in contributing to the stability of the power grid by offering ancillary services such as frequency regulation. The algorithms and strategies developed have been tested in simulation and will be tested on an EV charging system. The results obtained have highlighted the benefits of smart charg ing on cost reduction and grid benefits and the importance of electric vehicle fleet charging management in the development of grid services

L’intégration des énergies renouvelables produites par un bâtiment et les réseaux de fourniture, qui sont amenés à proposer des tarifications et des puissances disponibles variables au cours de la journée, entraînent une grande variabilité de la disponibilité de l’énergie. Mais les besoins des utilisateurs ne sont pas forcément en accord avec cette disponibilité. La gestion de l’énergie consiste alors à faire en sorte que les moments de consommation des installations coïncident avec les moments où celle-ci est disponible. Notre objectif a été de proposer une stratégie de commande prédictive, distribuée et hiérarchisée, pour gérer efficacement l’énergie de l’habitat. Les aspects prédictifs de notre approche permettent d’anticiper les besoins et les variations de la tarification énergétique. L’aspect distribué va permettre d’assurer la modularité de la structure de commande, pour pouvoir intégrer différents usages et différentes technologies de manière simple et sans faire exploser la combinatoire du problème d’optimisation résultant
Electrical system is under a hard constraint: production and consumption must be equal. The production has to integrate non-controllable energy resources and to consider variability of local productions. While buildings are one of the most important energy consumers, the emergence of information and communication technologies (ICT) in the building integrates them in smart-grid as important consumer-actor players. Indeed, they have at their disposal various storage capacities: thermal storage, hot-water tank and also electrical battery. In our work we develop an hierarchical and distributed Building Energy Management Systems based on model predictive control in order to enable to shift, to reduce or even to store energy according to grid informations. The anticipation enables to plan the energy consumption in order to optimize the operating cost values, while the hierarchical architecture enables to treat the high resolution problem complexity and the distributed aspect enables to ensure the control modularity bringing adaptability to the controller

Les micro-réseaux jouent un rôle important dans l'électrification des zones rurales et éloignées car ils peuvent fonctionner en mode îloté sans être dépendants du réseau principal, facilitant ainsi l'accès à l'électricité pour ces zones. Les micro-réseaux fonctionnant en mode îloté nécessite des éléments de stockage à énergie stockée et à puissance importantes pour assurer la fiabilité de l'alimentation électrique des différentes charges en raison de la nature intermittente des sources d'énergie renouvelables. Ce problème est plus difficile à résoudre dans les micro-réseaux à topologies simples dans lesquels les sources et les charges sont reliées à un seul point commun de connexion par des lignes électriques (micro-réseaux mono-PCC). Une solution pour assurer une plus grande disponibilité de l'énergie, avec des éléments de stockage de taille réduite et donc à moindre coût, est la mise en place de micro-réseaux de topologies à structure maillée avec plusieurs sources distribuées de natures différentes connectées à ses différents points de connexion (micro-réseaux multi-PCC). L'un des défis à relever pour les micro-réseaux maillés est de synchroniser et de connecter tous les générateurs distribués tout en assurant la fonctionnalité "plug and play" et en respectant le partage de la puissance active et réactive entre les différentes unités de génération distribuées. Les méthodes les plus utilisées pour réaliser le partage de la puissance active et réactive des DG sont appliquées au niveau primaire du contrôle des micro-réseaux et sont conçues sur la base d'approches « Droop control ». Cependant, la plupart de ces méthodes ne sont efficaces que dans les micro-réseaux mono-PCC et non pas dans les micro-réseaux maillés multi-PCC. Un autre problème est que l'utilisation de méthodes basées sur la commande Droop pour contrôler les micro-réseaux au niveau primaire peut entraîner une déviation de la tension et de la fréquence du micro-réseau de leurs valeurs nominales, affectant la qualité de l'énergie et le bon fonctionnement du micro-réseau.La thèse est divisée en trois parties. La première partie présente le concept des micro-réseaux et une revue de la littérature sur leurs stratégies de contrôle. Dans la deuxième partie, nous proposons une nouvelle stratégie de commande droop non linéaire des générateurs distribués des micro-réseaux maillés, qu'ils fonctionnent en modes îlotés ou connectés au réseau. Cette stratégie assure la synchronisation sécurisée des sources distribuées et le partage précis des puissances active et réactive consommées entre elles. Cette stratégie permet de compenser les déviations de la tension et de la fréquence d'un micro-réseau îloté par le déploiement d'un contrôle secondaire supplémentaire pour chacun de ses générateurs en utilisant une seule information sur la tension d'un nœud pilote. Cette méthode de contrôle permet également une transition sans à-coup du mode îloté au mode connecté au réseau sans affecter le partage de la puissance active et réactive de ses sources pendant la synchronisation, ainsi que le contrôle des puissances actives et réactives échangées avec le réseau principal en mode connecté au réseau. La troisième partie propose une commande Droop non linéaire distribuée à base de consensus pour un partage précis des puissances active et réactive consommée ainsi que pour la restauration de la fréquence et de la tension secondaires dans des micro-réseaux îlotés reconfigurables maillés. Les contrôleurs pour le réglage primaire et secondaire sont ajustés localement et ne nécessitent pas la connaissance de la structure du micro-réseau. L'efficacité des commandes proposées dans cette thèse ainsi que leur robustesse sont prouvées par simulation à l'aide de Simscape et sont validées par des tests HIL. De plus, la stabilité des systèmes est étudiée sur la base des modèles mathématiques établis pour les micro-réseaux maillés étudiés, contrôlés par les contrôles distribués proposés
Microgrids play an important role in the electrification of rural and remote areas because they can operate in islanded mode without being dependent on the main grid, thus facilitating access to electricity for these areas.Microgrids operating in island mode require high energy and power storage elements to ensure reliable power supply of loads due to the intermittent nature of renewable energy sources. This problem is more difficult to solve in microgrids with simple topologies in which sources and loads are connected to a single common point of connection via power lines (single-PCC microgrids). A solution to ensure a higher availability of energy, with smaller storage elements and therefore lower cost, is the implementation of microgrids with mesh structure topologies with several distributed sources of different natures connected to its different connection points (multi-PCC microgrids). One of the challenges for mesh microgrids is to synchronize and connect all the distributed generators while ensuring "plug and play" functionality and respecting the active and reactive power sharing between the different distributed generation units. The most widely used methods to achieve DG active and reactive power sharing are applied at the primary level of microgrid control and are designed based on "Droop control" approaches. However, most of these methods are only effective in single-PCC microgrids and not in multi-PCC mesh microgrids. Another problem is that using Droop control-based methods to control microgrids at the primary level can cause the microgrid voltage and frequency to deviate from their nominal values, affecting the power quality and proper operation of the microgrid.The thesis is divided into three parts. The first part presents the concept of microgrids and a review of the literature on their control strategies. In the second part, we propose a new nonlinear droop control strategy for distributed generators of mesh microgrids, whether they operate in islanded or grid-connected modes. This strategy ensures the secure synchronization of the distributed sources and the accurate power sharing between them. This strategy allows compensating voltage and frequency deviations of an islanded microgrid by deploying an additional secondary control for each of its generators using a single information on the voltage of a pilot node. This control method also allows a smooth transition from islanded to grid-connected mode without affecting the active and reactive power sharing of its sources during synchronization, as well as the control of active and reactive power exchanged with the main grid in grid-connected mode. The third part proposes a consensus-based distributed nonlinear Droop control for accurate sharing of active and reactive powers between distributed sources as well as for frequency and voltage restoration in reconfigurable islanded mesh microgrids. The controllers for primary and secondary controls are locally adjusted and do not require knowledge of the microgrid structure. The efficiency of the proposed controls proposed in this thesis as well as their robustness are proved by simulation using Simscape and are validated by HIL tests. Also, the stability of the systems is studied based on the developed mathematical model of two different mesh microgrids controlled by both proposed distributed controls

Pour faire face aux mutations du paysage énergétique, les réseaux de distribution d'électricité sont soumis à des exigences de fonctionnement avec des indices de fiabilité à garantir. Dans les années à venir, de grands investissements sont prévus pour la construction des réseaux électriques flexibles, cohérents et efficaces, basés sur de nouvelles architectures et des solutions techniques innovantes, adaptatifs à l'essor des énergies renouvelables. En prenant en compte ces besoins industriels sur le développement des réseaux de distribution du futur, nous proposons, dans cette thèse, une approche reposant sur la théorie des graphes et l'optimisation combinatoire pour la conception de nouvelles architectures pour les réseaux de distribution. Notre démarche consiste à étudier le problème général de recherche d'une architecture optimale qui respecte l'ensemble de contraintes topologiques (redondance) et électrotechniques (courant maximal, plan de tension) selon des critères d'optimisation bien précis : minimisation du coût d'exploitation (OPEX) et minimisation de l'investissement (CAPEX). Ainsi donc, les deux familles des problèmes combinatoires (et leurs relaxations) ont été explorées pour proposer des résolutions efficaces (exactes ou approchées) du problème de planification des réseaux de distribution en utilisant une formulation adaptée. Nous nous sommes intéressés particulièrement aux graphes 2-connexes et au problème de flot arborescent avec pertes quadratiques minimales. Les résultats comparatifs de tests sur les instances de réseaux (fictifs et réels) pour les méthodes proposées ont été présentés
To cope with the changes in the energy landscape, electrical distribution networks are submitted to operational requirements in order to guarantee reliability indices. In the coming years, big investments are planned for the construction of flexible, consistent and effective electrical networks, based on the new architectures, innovative technical solutions and in response to the development of renewable energy. Taking into account the industrial needs of the development of future distribution networks, we propose in this thesis an approach based on the graph theory and combinatorial optimization for the design of new architectures for distribution networks. Our approach is to study the general problem of finding an optimal architecture which respects a set of topological (redundancy) and electrical (maximum current, voltage plan) constraints according to precise optimization criteria: minimization of operating cost (OPEX) and minimization of investment (CAPEX). Thus, the two families of combinatorial problems (and their relaxations) were explored to propose effective resolutions (exact or approximate) of the distribution network planning problem using an adapted formulation. We are particularly interested in 2-connected graphs and the arborescent flow problem with minimum quadratic losses. The comparative results of tests on the network instances (fictional and real) for the proposed methods were presented

L'objectif de la thèse est de fournir les méthodes qui permettent de gérer au mieux l'énergie en assurant le confort souhaité. Les modèles de charges sont développés et validés par des mesures. La prévision à court-terme de la consommation correspondant aux multi bâtiments (région) et au secteur résidentiel est proposée par réseaux de neurones et la méthode ascendante. Trois méthodes originales de la gestion optimale prédictive des chauffages et des climatisations sont développées: optimisation du confort thermique, minimisation des pics et minimisation des coûts de consommation. Deux méthodes originales de la gestion des charges en temps réel sont proposées: méthode basée sur un système de régulation adaptative des chauffages et des climatisations et méthode basée sur le délestage en fonction de la courbe de protection. Les méthodes proposées sont validées par simulation pour une maison (secteur résidentiel) et un hôtel (secteur tertiaire) avec les résultats satisfaisants.