Добірка наукової літератури з теми "Réseaux électriques intelligents – Tarifs"

This article investigates how digital technologies in the energy sector are enabling increased value extraction in the cycle of capital accumulation through surveillant proceesses of everyday energy consumption. We offer critical theory (Gramsci, Foucault) and critical political economy (Marx) as a guide for critical understanding of value creation in ICT through quotidian processes and practices of social reproduction. In this regard, the concept of the “prosumer” is extended beyond notions of voluntary participation in Web 2.0 to the political economy of energy use. Within this broad framework we investigate national and local level “smart grid” campaigns and projects. The “smartening” of the energy grid, we find, is both an ideological construct and a technological rationalization for facilitating capital accumulation through data collection, analysis, segmentation of consumers, and variable electricity pricing schemes to standardize social practices within and outside the home. We look at BC Hydro as one illustration of where such practices are being instituted.Cet article examine comment les technologies numériques dans le secteur de l’énergie sont en train de permettre, grâce à la surveillance de la consommation de l’énergie au quotidien, une extraction de valeur dans le cycle d’accumulation du capital. Dans cet article, nous avons recours à la théorie critique (Gramsci, Foucault) et à l’économie politique critique (Marx) pour atteindre une compréhension critique de la création de valeur permise par les technologies de l’information et de la communication dans le cadre de pratiques et processus de reproduction sociale au quotidien. À cet égard, nous élargissons le concept de « prosommateur » au-delà de notions de participation volontaire au Web 2.0 en y ajoutant celui d’économie politique de l’utilisation de l’énergie. Dans cette optique, nous examinons des campagnes et projets sur les réseaux électriques intelligents aux niveaux national et local. À notre avis, l’idée qu’il faille améliorer le réseau énergétique est à la fois une construction idéologique et une rationalisation technologique pour faciliter l’accumulation de capitaux au moyen de la collection et l’analyse de données, de la segmentation des marchés et de l’imposition de prix variables sur l’électricité afin de standardiser les pratiques sociales à la maison et au-delà. Nous examinons BC Hydro comme exemple d’un endroit où de telles pratiques ont lieu.

Cette thèse étudie l'optimisation bi-niveau, certaines variantes et une application à la tarification dans les réseaux électriques intelligents.Les problèmes d'optimisation bi-niveaux sont une sous-catégorie de problèmes d'optimisation mathématique contrainte où un deuxième problème ou deuxième niveau estprésent dans les contraintes.Nous étudions leur application à un tariff variable en temps et en niveau de consommation, permettant à un fournisseur d'énergie d'exploiter la flexibilité de consommateurs par des incitations économiques.Une généralisation des problèmes bi-niveaux est également proposée, dans laquelle le deuxième niveau peut sélectionner une solution qui n'est pas optimale contrairement au modèle bi-niveau classique mais quasi-optimale.Résoudre cette variante de problèmes bi-niveaux demande l'anticipation de cette déviation de la solution de deuxième niveau de l'optimalité et garantit qu'une solution au problème bi-niveau sera réalisable malgré cette déviation
This thesis focuses on bilevel optimization, some variants, and an application to optimal price-setting in smart power grids.Bilevel optimization problems are a special subclass of constrained mathematical optimization problems where another problem, the lower level is embedded in the constraints.We consider their application to the optimal pricing of a Time-and-Level-of-Use Demand Response program, allowing an electricity supplier to leverage the flexibility of users through an economic incentive.A generalized form of bilevel optimization is also proposed where the lower level may pick a solution that is not optimal as typically assumed but near-optimal, that is feasible and within a fixed tolerance from an optimal solution.Solving this variant of bilevel optimization requires anticipation of the deviation from optimality and a guarantee that a solution remains feasible even with this deviation

Cette thèse porte sur la proposition d’une approche décentralisée pour la gestion de la demande d’énergie dans le cadre des smart grids. L'objectif principal est de promouvoir les économies d'énergie et l'utilisation des ressources énergétiques propres, tout en incitant les utilisateurs à participer activement à la gestion de la demande. A cet égard, la maîtrise de la consommation énergétique devient une priorité. Elle s’applique à plusieurs niveaux depuis le quartier jusqu’à la ville. Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans ce cadre. Nous présentons en premier une modélisation des comportements divers des agents présents au sein du marché de l’énergie, basée sur la théorie des jeux tout en prenant en compte plusieurs contraintes comme l’hétérogénéité de producteurs et de consommateurs présents, et les contraintes spatiales et temporelles. Ensuite, nous essayons de répondre à leurs besoins en : (1) optimisant la demande de l’énergie (de la part des consommateurs qui deviennent eux-mêmes des producteurs d’énergie grâce à l’intégration des énergies renouvelables) et (2) son prix (de la part des producteurs). Enfin, nous proposons des algorithmes distribués partagés entre les joueurs pour atteindre un état stable du jeu. Des comparaisons avec des scénarios conventionnels connus dans ce domaine ont montré l’efficacité de nos contributions
This thesis focuses on the proposal of a decentralized approach for managing energy demand in the context of smart grids. The main objective is to promote energy savings and the use of clean energy resources, while encouraging users to actively participate in demand management. In this regard, controlling energy consumption becomes a priority. It applies at several levels from the neighborhood to the city. The work presented in this thesis falls within this framework. We first present a modeling of the various behaviors of the agents present within the energy market, based on game theory while taking into account several constraints such as the heterogeneity of producers and consumers present, and the spatial and temporal constraints. Then, we try to meet their needs by: (1) optimizing the demand for energy (from consumers’ side who themselves become energy producers through the integration of renewable energies) and (2) its price (from producers’ side). Finally, we propose distributed algorithms shared between players to achieve a stable state of the game. Comparisons with conventional scenarios known in this field have shown the effectiveness of our contributions

En 2007 avec la directive sur les énergies renouvelables, l’Union Européen s’est engagée à développer une économie à faible intensité de carbone. Cette directive amène à réduire les émissions de gaz à effet de serre en augmentant entre autres la partie d’énergie produite par des sources renouvelables. Le processus d’insertion massive d’énergies renouvelables dans le mix électrique européen, est d’ores et déjà un fait acquis et ses effets sont tangibles. Cependant, à côté de ses effets environnementaux bénéfiques, l’intégration à large échelle du renouvelable ne va pas sans causer des interrogations techniques et réglementaires. Par conséquent, de nouvelles stratégies de gestion du système électrique doivent être pensées et actées pour garantir un fonctionnement fiable et économiquement acceptable. Les micro réseaux sont à cet effet, un réceptacle intégrateur avec suffisamment de flexibilité pour accueillir un système de gestion capable de répondre aux exigences ci-dessus. Les travaux de cette thèse sont centrés sur la conception, le développement et l’implémentation de différentes stratégies de gestion des micro réseaux. Les algorithmes développés visent, soit à faciliter l’intégration du renouvelable à large échelle, soit à garantir un fonctionnement efficace et économique du système électrique. Une nouvelle architecture de réseau de distribution composé de micro réseaux clustérisés a été premièrement proposée. Chaque micro réseau est composé de systèmes de production à base ou non de renouvelable, des systèmes de stockage et de charges. Une stratégie de gestion énergétique optimale a été ensuite définie et développée. Cette stratégie permet de gérer la planification à court-terme et le contrôle en temps-réel des micro réseaux via un usage adéquat des sources et ce, tout en réduisant le coût du micro réseau. Un système multi-agents et l’optimisation linéaire mixte en nombres entiers ont été utilisés pour le développement et l’implémentation de cette stratégie intelligente distribuée. D’un point de vue extérieur, chaque micro réseau est vu comme une entité cohérente capable de supporter le fonctionnement du réseau principal en utilisant un ensemble de ses sources flexibles. Ainsi, que la seconde partie de cette thèse exploitera les clusters des micro réseaux et leurs propriétés pour gérer au mieux le réseau de distribution hôte. La conceptualisation technico-économique de différents mécanismes de gestion des réseaux de distribution a été abordée. Le développement d’une architecture de gestion hiérarchisée en plusieurs niveaux d’intelligence a permis de réduire la complexité du système et faciliter l’implémentation d’un réseau flexible, extensible et à fort taux de pénétration de renouvelables. Cette gestion distribuée a été possible grâce à une connaissance locale des modèles et des comportements des différentes systèmes connectés, et à un usage local des informations. Les travaux théoriques ont été ensuite testés sur une plateforme expérimentale conséquente et les résultats finaux ont corroboré les attentes de la théorie
In 2007 with the renewable energy directive, the European Union established the development of a low-carbon economy. This directive aims to decrease greenhouse gas emissions by increasing the energy produced by renewable energy. Already today, the massive diffusion of renewable systems is tangible in the European electricity mix. However, in spite of their potential benefits, their large-scale integration leads to new technical and regulatory questions. Consequently, new management strategies need to be developed and applied in order to ensure a reliable and economical operation of the system. Microgrids are considered to be one of the most effective and flexible solutions able to meet these new needs.The main goals of this thesis are the conceptualization, development and implementation of different management strategies for microgrids. The algorithms developed aim to facilitate the massive integration of renewables and at the same time lead to an effective and economic operation of the systems. A new architecture of distribution grids based on cluster of microgrids was proposed. Each microgrid is composed of a number of renewable-based and conventional generation systems, storage systems and consumption. An optimal and distributed energy management strategy was then defined and developed. This strategy allows to manage the short-term energy management and real-time control of microgrids by using the connected sources in a smart and cost-efficient way. A multi-agent system and the mixed integer linear optimization technique were used for the implementation of this strategy.From a global point of view, each microgrid is seen as a coherent entity, which can support network operation by using its flexible and aggregated sources. Hence, the second part of this thesis aims to understand how distribution grids can exploit these cluster of microgrids and their properties. Different mechanisms for the active management of distribution grids are conceptualized from the technical and economical point of view. A new strategy based on hierarchical management of different smart levels allow to reduce the complexity of the system and to implement a more flexible and extensible system, thanks to a more local use of model knowledge and users behaviour. On the end, the theoretical work were tested on an experimental test-bed in order to show the effectiveness of the proposed theories

L’objectif de cette thèse est de développer et étudier des modèles mathématiques d’échanges économiques, basés sur la flexibilité de la demande, entre fournisseurs et consommateurs d’électricité. D’une part, des fournisseurs d’électricité offrent des prix dépendant de l’heure de consommation. D’autre part, des consommateurs adaptent leur usage, minimisant leur facture et le désagrément lié aux changements de consommation induits. La structure de ces problèmes correspond à des problèmes d’optimisation bi-niveau. Trois types de modèles sont étudiés. Tout d’abord, l’interaction entre un fournisseur et un opérateur de smart grid est modélisée par un problème à un seul meneur et un seul suiveur. Pour cette première approche, le niveau de détails du suiveur est particulièrement élevé, et inclut notamment une gestion stochastique de la production distribuée. La meilleure réponse d’un fournisseur dans un modèle à plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs fait l’objet de la seconde partie de la thèse. Celle-ci intègre aussi la possibilité d’avoir des agrégateurs comme suiveurs. Deux nouvelles méthodes de résolution reposant sur la sélection d’équilibres de Nash entre suiveurs sont proposées. Enfin, dans une troisième et dernière partie, on se focalise sur la recherche d’équilibres non coopératifs pour ce modèle à plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs.Tous les problèmes abordés dans cette thèse le sont non seulement d’un point de vue théorique, mais également d’un point de vue numérique
The objective of this thesis is to develop and study mathematical models of economical exchanges between energy suppliers and consumers, using demand-side management. On one hand, the suppliers offer time-of-use electricity prices. On the other hand, energy consumers decide on their energy demand schedule, minimizing their electricity bill and the inconvenience due to schedule changes. This problem structure gives rise to bilevel optimization problems.Three kinds of models are studied. First, single-leader single-follower problems modeling the interaction between an energy supplier and a smart grid operator. In this first approach, the level of details is very high on the follower’s side, and notably includes a stochastic treatment of distributed generation. Second, a multi-leader multi-follower problem is studied from the point of view of the best response of one of the suppliers. Aggregators are included in the lower level. Two new resolution methods based on a selection of Nash equilibriums at the lower level are proposed. In the third and final part, the focus is on the evaluation of noncooperative equilibriums for this multi-leader multi-follower problem.All the problems have been studied both from a theoretical and numerical point of view

L’analyse des infrastructures urbaines s’est récemment éloignée des considérations sur le logement et la ségrégation urbaine et a adopté une vision plus systémique des nouveaux équipements et services en tenant compte du métabolisme urbain et des vulnérabilités, des villes intelligentes, des réseaux de communication et des réseaux urbains (eau, routes, etc.). Les relations complexes entre la structure urbaine et la mobilité quotidienne ont été examinées dans la littérature.Les systèmes électriques constituent une infrastructure clé des villes intelligentes. Ils sont supposés être de plus en plus importants car ils sont constitués d'un assemblage récursif de dispositifs actifs, de bâtiments intelligents, de micro-réseaux, de réseaux de quartiers, etc.Les approches classiques utilisées pour étudier les systèmes d’énergie sont mono-échelle; par conséquent, ils ne permettent pas de comprendre les systèmes complexes. Comprendre cette complexité permet de concevoir des architectures flexibles et résilientes pour l'optimisation des opérations des réseaux intelligents. C'est un défi majeur d'accroître l'efficacité et d'éviter ou de mieux gérer les pannes aléatoires. De plus, au niveau urbain, les réseaux électriques fournissent un accès énergétique aux bâtiments. Leur développement spatial devrait donc être mis en corrélation avec les modèles construits. Par conséquent, il semble intéressant d’examiner dans quelle mesure le réseau électrique actuel s’adapte aux espaces bâtis et au réseau routier existants. Cela conduira à une meilleure perception de la couverture spatiale actuelle du réseau électrique par rapport au réseau routier. Ces résultats serviraient à reconfigurer les structures urbaines existantes et à créer une nouvelle architecture pour la planification future des quartiers urbains. Nous menons une approche fractale d’analyse des propriétés des systèmes électriques et de leurs organisations à toutes les échelles. Pour montrer l'utilité de notre approche, les résultats sont présentés pour le réseau Moyenne Tension de Grenoble mais également pour le réseau BT de la région Franche-Comté.Le concept de fractalité a été introduit dans les années 1960 par B. B. Mandelbrot qui a défini les fractales comme des modèles auto-similaires dans lesquels l'objet fractal se reproduit de la même manière à différentes échelles.La géométrie fractale est utilisée depuis plus de vingt ans dans les disciplines de la météorologie, de la biologie, de la physique, de la thermodynamique, de l’art, de l’histoire, de la philosophie de la sismologie mais aussi de la géographie. En considérant les tissus urbains, l’analyse fractale s’est avérée un instrument puissant pour explorer leur organisation spatiale. Les réseaux de transport en commun ont également été pris en compte et ont montré une connexion entre les espaces construits et les réseaux de rues.L'approche fractale est géométrique, ce qui permet d'étudier des phénomènes spatiaux en utilisant des modèles de référence ou des mesures fractales morphométriques. En utilisant des mesures fractales, nous pouvons vérifier l’existence de lois d’échelle hiérarchiques dans les distributions spatiales. Pouvoir étudier un phénomène à différentes échelles offre la possibilité de découvrir des seuils ou des ruptures au sein de l'organisation spatiale. Une classification morphologique des réseaux devient possible car cette approche met en évidence l'organisation interne qui n'apparaît pas à l'aide d'autres approches.Les tissus urbains et les réseaux associés ne sont généralement pas issus d'un processus de planification cohérent et ne présentent aucune organisation spécifique évidente. Cependant, ils sont profondément multi-échelles. Par conséquent, utiliser des fractales semble être un moyen intéressant de caractériser ces formes et de démêler la complexité des couches sous-jacentes, ce qui est un pas de plus que les approches euclidiennes classiques
Urban infrastructure analysis has shifted recently from the original considerations about housing and urban segregation to a more systemic view of new facilities and utilities taking into consideration urban metabolism and vulnerabilities, smart cities, communication networks and urban networks (water, roads,..). Complex relationships between the urban structure and daily mobility were investigated and scrutinized in the literature.Power systems are a key infrastructure of smart cities. They are supposed to become in the future more and more scaling because they are made of recursive assembly of active devices, smart buildings, micro-grids, district grids…Studying the relationships of the power grid with related networks within this urban structure is getting more attention as part of planning more sustainable, energy efficient future cities.Classical approaches used to investigate power systems are mono-scale; hence they do not allow to comprehend complex systems with structural elements often belonging to different scales. Understanding this complexity helps design flexible and resilient architectures for the optimization of smart grids operations. This is a major challenge to increase efficiency and to avoid or better manage random breakdowns.Moreover, at an urban level, power networks provide energy access to buildings. Their spatial development should thus be correlated to built-up patterns. We may as well expect that power networks go through existing corridors, which means here the street networks. Therefore, it seems interesting to explore to what extent the current power grid fits the existing built-up spaces and road network. This will lead to a better perception of how the current power grid spatial coverage is with regard to the road network. These results would ultimately be used to propose a reconfiguration of the existing urban structures but and also a new architecture for future planning of urban districts.Traditional models such as complex networks theory, stochastic geometry or random graph do not consider geometrical, functional and dynamical aspects of a city and its associated networks at the same time. Hence, we carry out a fractal-based approach to analyze the properties of power systems and understand their organization across scales. To show the usefulness of our approach, results are shown for Grenoble’s Medium Voltage network but also on the LV network of the Franche-Comté region. We will focus on the structural concordance between the power grid, the road network and the buildings.Fractal geometry has been widely and rather successfully used for over twenty years in disciplines like meteorology, biology, physics, thermodynamics, art, history, philosophy of seismology but also in geography. While considering urban fabrics, fractal analysis turned out to be a powerful instrument for exploring their spatial organization. Public transportation networks were considered as well and showed a connection between both built-up spaces and street networks.The fractal approach is geometrical, which makes it possible to study spatial phenomena either by using reference models or morphometric fractal measurements. By using fractal measurements, we can verify the existence of hierarchical scaling laws in spatial distributions. Being able to study a phenomenon throughout different scales provides the possibility of discovering thresholds or breaks within spatial organization.Urban fabrics and related networks are usually not issued from any coherent planning process and show no obvious specific organization. However, they are deeply multiscale, reaching the metropolitan scale to that of buildings. Hence, using fractals seems to be an interesting way to characterize these forms and unravel the complexity of underlying layers, which is a step further than classical Euclidian approaches

Avec la convergence de plusieurs tendances profondes du secteur énergétique, lesréseaux électriques intelligents (smart grids) émergent comme le paradigme principal pourla modernisation des réseaux électriques. Les smart grids doivent notamment permettred'intégrer de larges proportions d'énergie renouvelable intermittente, de stockage et devéhicules électriques, ainsi que donner aux consommateurs plus de contrôle sur leur consommationénergétique. L'atteinte de ces objectifs repose sur l'adoption de nombreusestechnologies, et en particulier des technologies de l'information et de la communication.Ces changements transforment les réseaux en des systèmes de plus en plus complexes,nécessitant des outils adaptés pour modéliser, contrôler et simuler leur comportement.Dans cette thèse, l'utilisation des systèmes multi-agents (SMA) permet une approchesystémique de la gestion de l'énergie, ainsi que la définition d'architectures et d'algorithmesbénéficiant des propriétés des SMA. Cette approche permet de prendre en compte lacomplexité d'un tel système cyber-physique, en intégrant de multiples aspects commele réseau en lui-même, les infrastructures de communication, les marchés ou encore lecomportement des utilisateurs. L'approche est mise en valeur à travers deux applications.Dans une première application, un système de gestion de l'énergie pour centrales àturbines à gaz est conçu avec l'objectif de minimiser les coûts de fonctionnement et lesémissions de gaz à effet de serre pour des profils de charge variables. Un modèle de turbineà gaz basé sur des données réelles est proposé et utilisé dans un simulateur spécifiquementdéveloppé. Une métaheuristique optimise dynamiquement le dispatching entre les turbinesen fonction de leurs caractéristiques propres. Les résultats montrent que le systèmeest capable d'atteindre ses objectifs initiaux. Les besoins en puissance de calcul et encommunication sont également évalués.Avec d'autres mesures de gestion de la demande, l'effacement diffus permet de réduiretemporairement la charge électrique, par exemple dans la cas d'une congestion du réseaude transport. Dans cette seconde application, un système d'effacement diffus est proposéet utilise les ressources disponibles chez les particuliers (véhicules électriques, climatisation,chauffe-eau) pour maintenir la demande sous une valeur limite. Des aggrégateursde capacité de réduction de charge servent d'interface entre les opérateurs du réseau etun marché de l'effacement. Un simulateur est également développé pour évaluer la performancedu système. Les résultats de simulations montrent que le système réussit àatteindre ses objectifs sans compromettre la stabilité du réseau de distribution en régimecontinu.

Le travail de recherche est axé sur la gestion de l'énergie dans les micro réseaux électriques. La contribution scientifique est ici basée sur: (i) des approches de modélisation d'intelligence individuelle pour la gestion d'énergie sous incertitudes et (ii) la gestion de l'énergie dans un micro réseau intégrant différents acteurs avec des objectifs conflictuels. Les acteurs de micro réseaux, opérant sous un accès limité aux informations et en présence d'incertitudes opérationnelles et environnementales, sont modélisés par une approche orientée agent (Agent-Based Modelling). Les approches considérées pour la modélisation de l'intelligence individuelle dans cette thèse, i. E. L'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et l'optimisation robuste (Robust Optimization), attribuent à chaque agent des capacités de prise de décision,d'adaptation à leur environnement stochastique et d'interactions avec d'autres agents. Les méthodes de modélisation développées ont été testées sur des micro réseaux urbains impliquant différents consommateurs d'énergie, des sources d'énergie renouvelable et des moyens de stockage, afin d'optimiser la gestion de l'énergie en termes de fiabilité et des aspects économiques, sous incertitudes opérationnelle, environnementale et de défaillances des composants
This thesis concerns the energy management of electricity microgrids. The scientific contribution follows two directions: (i) modelling individual intelligence in energy management under uncertainty and (ii) microgrid energy management integrating diverse actors with conflicting objectives. Agent-Based Modelling (ABM) is used to describe the dynamics of microgrid actors operating under limited access to information, and operational and environmental uncertainties. The approaches considered to model individual intelligence in this thesis, Reinforcement Learning and Robust Optimization, provide each agent with the capability of making decision, adapting to the stochastic environment and interacting with other agents. The modelling frameworks developed have been tested on urban microgrids integrating different energy consumers, sources of renewable energy and storage facilities, for optimal energy management in terms of reliability and economic indicators under operational and environmental uncertainty, and components failures

L’ouverture des marchés de l’énergie et les nouveaux usages ont induit à des changements significatifs sur les réseaux de distribution (le réseau basse tension – BT – notamment), comme : l’augmentation des interconnections de production à partir de sources d’énergies renouvelables (EnR), l’accroissement de la pointe de consommation, entre autres. Ces derniers créent des contraintes électriques. Dans l’optique d’une gestion pragmatique des réseaux électriques intelligents, des gisements de flexibilité comme le pilotage des charges/sources ou le stockage sont recherchés pour offrir des nouvelles solutions à ces contraintes. Cette thèse étudie ainsi les enjeux de la gestion du stockage et son impact dans les méthodes de planification des réseaux BT. Ainsi, dans un premier temps, les impacts du stockage et de la production photovoltaïque sur des grandeurs utilisées dans la planification des réseaux de distribution sont étudiés. Dans un second temps, une méthode de calcul des coûts des pertes est adaptée à la présence du stockage et/ou de la production PV. Dans une dernière partie, des algorithmes de fonctions avancées de conduite sont développés afin d’illustrer la valeur économique du stockage dans la planification des réseaux BT, et comparés à une planification classique plus couteuse
The opening up of energy markets and new uses have led to significant changes in distribution grids, in particular low-voltage grids. Notably, it has led to an augmentation in the integration of renewable energy production, an increase in the peak consumption, among others. This is accompanied by the appearance of the electrical constraints with which power systems must cope. This has resulted in the development multiple flexibility capabilities such as load/source management or energy storage, providing new solutions, now to be considered in planning methods. This thesis studies the issue of energy storage in the low-voltage grid planning. The first part of this thesis studies the impact of storage and photovoltaic production on variables involved in distribution grid planning. In the second part, a method for calculating the cost of losses is adapted to the presence of energy storage and/or PV production. Finally, advanced d operation algorithms are developed to illustrate the economic value of energy storage in LV distribution grid planning, compared to a more expensive conventional planning method

La simulation de systèmes d'énergie est un outil important pour la conception, le développement et l'évaluation de nouvelles architectures et des contrôles grille dans le concept de réseau intelligent pour les dernières décennies. Cet outil a évolué pour répondre aux questions proposées par les chercheurs et les ingénieurs dans les applications de l'industrie, et pour offrant des différentes alternatives pour couvrir plusieurs scénarios réalistes.Aujourd'hui, en raison des progrès récents dans le matériel informatique, la Simulation numérique en temps réel (DRTS) est utilisée pour concevoir des systèmes de puissance, afin de soutenir les décisions prises dans les systèmes de gestion de l'énergie automatisés (SME) et de réduire le délai de commercialisation de produits, entre des autres applications.Les simulations de réseaux électriques peuvent être classées dans les catégories suivantes: (1) la simulation analogique (2) hors simulation de ligne (3) de simulation entièrement numérique (4) la simulation rapide (5) Contrôleur Hardware-In-the-Loop (CHIL) et (6) Puissance Hardware-In-the-Loop (PHIL).Les dernière 3 sont axés sur la simulation Real-Time hardware-in-the-Loop (HIL RT-). Ces catégories portent sur les questions liées à Transitoires électromagnétiques (liste EMT), la simulation de phaseurs ou mixte (phaseur et EMT). Comme mentionné ci-dessus, ces progrès sont possibles en raison de l'évolution des architectures informatiques (matériels et logiciels); Cependant, pour le cas particulier de l'analyse des flux de puissance des réseaux de distribution (DS), il y a encore des défis à résoudre.Les architectures informatiques actuelles sont composées de plusieurs noyaux, laissant derrière lui le paradigme de la programmation séquentielle et conduisant les développeurs de systèmes numériques pour examiner des concepts comme le parallélisme, la concurrence et les événements asynchrones. D'autre part, les méthodes pour résoudre le flux de puissance dynamique des systèmes de distribution considérer le système comme un seul bloc; ainsi, ils utilisent une seule base pour l'analyse des flux de puissance, indépendamment de l'existence de plusieurs cœurs disponibles pour améliorer les performances de la simulation.Répartis dans des procédés en phase et de la séquence, ces procédés ont en caractéristiques communes telles que l'examen d'une seule matrice creuse pour décrire les DS et qu'ils peuvent résoudre simultanément une seule fréquence.Ces caractéristiques font dès les méthodes mentionné sont pas appropriées pour le traitement avec multiple noyaux. En conséquence, les architectures informatiques actuelles sont sous-utilisés, et dégrade la performance des simulateurs lors de la manipulation de grandes DS échelle, changer DS topologie et y compris les modèles avancés, entre autres des activités de la vie réelle.Pour relever ces défis Cette thèse propose une approche appelée A-Diakoptics, qui combine la puissance de Diakoptics et le modèle de l'acteur; le but est de faire toute méthode classique d'analyse de flux d'énergie appropriée pour le traitement multithread. En conséquence, la nature et la complexité du système d'alimentation peuvent être modélisées sans affecter le temps de calcul, même si plusieurs parties du système d'alimentation fonctionnent à une fréquence de base différente comme dans le cas de micro-réseaux à courant continu. Par conséquent, l'analyse des flux de charge dynamique de DS peut être effectuée pour couvrir les besoins de simulation différents tels que la simulation hors ligne, simulation rapide, CHIL et PHIL. Cette méthode est une stratégie avancée pour simuler les systèmes de distribution à grande échelle dans des conditions déséquilibrées; couvrant les besoins de base pour la mise en œuvre d'applications de réseaux intelligents
Simulation of power systems is an important tool for designing, developing and assessment of new grid architectures and controls within the smart grid concept for the last decades. This tool has evolved for answering the questions proposed by academic researchers and engineers in industry applications; providing different alternatives for covering several realistic scenarios. Nowadays, due to the recent advances in computing hardware, Digital Real-Time Simulation (DRTS) is used to design power systems, to support decisions made in automated Energy Management Systems (EMS) and to reduce the Time to Market of products, among other applications.Power system simulations can be classified in the following categories: (1) Analog simulation (2) off line simulation (3) Fully digital simulation (4) Fast simulation (5) Controller Hardware-In-the-Loop (CHIL) simulation and (6) Power Hardware-In-the-Loop (PHIL) simulation. The latest 3 are focused on Real-Time Hardware-In-the-Loop (RT-HIL) simulation. These categories cover issues related to Electromagnetic Transients (EMT), phasor simulation or mixed (phasor and EMT). As mentioned above, these advances are possible due to the evolution of computing architectures (hardware and software); however, for the particular case of power flow analysis of Distribution Systems (DS) there are still challenges to be solved.The current computing architectures are composed by several cores, leaving behind the paradigm of the sequential programing and leading the digital system developers to consider concepts such as parallelism, concurrency and asynchronous events. On the other hand, the methods for solving the dynamic power flow of distribution systems consider the system as a single block; thus they only use a single core for power flow analysis, regardless of the existence of multiple cores available for improving the simulation performance.Divided into phase and sequence frame methods, these methods have in common features such as considering a single sparse matrix for describing the DS and that they can solve a single frequency simultaneously. These features make of the mentioned methods non-suitable for multithread processing. As a consequence, current computer architectures are sub-used, affecting simulator's performance when handling large scale DS, changing DS topology and including advanced models, among others real life activities.To address these challenges this thesis proposes an approach called A-Diakoptics, which combines the power of Diakoptics and the Actor model; the aim is to make any conventional power flow analysis method suitable for multithread processing. As a result, the nature and complexity of the power system can be modeled without affecting the computing time, even if several parts of the power system operate at different base frequency as in the case of DC microgrids. Therefore, the dynamic load flow analysis of DS can be performed for covering different simulation needs such as off-line simulation, fast simulation, CHIL and PHIL. This method is an advanced strategy for simulating large-scale distribution systems in unbalanced conditions; covering the basic needs for the implementation of smart grid applications

Les ventes de Véhicules Électriques (VE) ont fortement augmenté ces dernières années. Si les processus de charge de ces VE ne sont pas gérés de manière intelligente, ils risquent de surcharger les réseaux électriques. Inversement, les VE pourraient représenter une opportunité pour ces réseaux en tant qu'unités de stockage distribuées.Cette thèse se propose d’étudier l’intégration intelligente des véhicules rechargeables dans les réseaux électriques d’un point de vue technique, réglementaire et économique. Dans un premier temps, le cadre général nécessaire au développement de ces solutions est passé en revue : les domaines d’application et scenarios de référence sont décrits, les acteurs principaux listés, et les défis principaux analysés.Ensuite, l’accent est mis sur les services système, et plus particulièrement sur le réglage de fréquence. Les conditions règlementaires permettant la participation d’une flotte de véhicules électriques à ce service sont étudiées à partir d’une revue des règles de gestionnaires de réseau de transport existants. De nombreuses simulations techniques et économiques sont réalisées, pour différentes règles de marché.Les services réseau locaux sont ensuite considères. Un éco-quartier est modélisé : il comprend différentes unités de consommation et des sources de production distribuées. Un gestionnaire énergétique local est proposé : son rôle est de contrôler les taux de charge / décharge des véhicules électriques de l’éco-quartier dans l’objectif de limiter les surcharges subies par le transformateur électrique de l’éco-quartier. Des conséquences économiques sont tirées des résultats techniques.Enfin, des résultats expérimentaux sont présentés. Le comportement de deux VE est analysé, dont un dispose de capacités bidirectionnelles. Les preuves de concept expérimentales confirment les capacités théoriques des véhicules électriques : il s’agit d’unités à temps de réponse très court (même en considérant l’architecture TIC complète) et ils sont capables de réagir à des signaux réseau très précisément
Electric vehicles (EVs) penetration has been rapidly increasing during the last few years. If not managed properly, the charging process of EVs could jeopardize electric grid operations. On the other hand, Grid Integrated Vehicles (GIVs), i.e. vehicles whose charging and discharging patterns are smartly controlled, could turn into valuable assets for the electrical grids as distributed storage units.In this thesis, GIVs are studied from a technical, regulatory, and economics perspectives. First, the general framework for a smart grid integration of EVs is reviewed: application areas and benchmark scenarios are described, the main actors are listed, and the most important challenges are analyzed.Then, the emphasis is put on system wide services, and more particularly on frequency control mechanisms. The regulatory conditions enabling the participation of GIV fleets to this service are studied based on an intensive survey of existing transmission system operator rules. Several economics and technical simulations are performed for various market designs.Then, local grid services are investigated. A representative eco-district is modeled, considering various consumption units and distributed generation. A local energy management system is proposed; it is responsible for controlling the charging / discharging patterns of the GIVs which are located in the district in order to mitigate the overloading conditions of the eco-district transformer. Economic consequences are derived from this technical analysis.At last, some experimental results are presented. They show the behavior of two GIVs, including one with bidirectional capabilities. The experimental proof of concepts confirm the theoretical abilities of GIVs: they are very fast responding units (even considering the complete required IT architecture) and are able to follow grid signals very accurately