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Innovative paradigms and architecture for future distribution electricity networks supporting the energy transition / Paradigmes et architectures innovantes pour l'avenir des réseaux électriques de distribution soutenant la transition énergétique

Horta, José Luis 16 April 2018 (has links)
Les futurs réseaux de distribution d’électricité devront héberger une part importante et croissante de sources d’énergies renouvelables intermittentes. De plus, ils devront faire face à une part croissante de véhicules électriques. Ces tendances induisent le besoin de nouveaux paradigmes et architectures d’exploitation du réseau de distribution, afin de fiabiliser les réseaux et d'assurer la qualité de fourniture d’électricité. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle architecture capable de favoriser la collaboration entre les acteurs du marché de gros, les gestionnaires de réseau de distribution et les clients finaux, afin de tirer parti des ressources énergétiques distribuées tout en prenant en compte les contraintes des réseaux de distribution. L’architecture est conçue pour fournir des services innovants de gestion de la demande résidentielle, dans le cadre de l'autoconsommation individuelle et collective (à l'échelle d'un quartier). La thèse apporte trois contributions principales. D'abord, sur la base de l'internet des objets et de la technologie blockchain, la thèse fournit les éléments de base pour les futures architectures de gestion de l'énergie au niveau du réseau de distribution. Ensuite, en focalisant sur les services rendus par de telles architectures, nous proposons un marché intra-journalier au pas horaire pour l'échange local de l'énergie renouvelable entre maisons, associé à un mécanisme d'allocation dynamique des phases afin d'améliorer la qualité de fourniture. Finalement, nous proposons un mécanisme de contrôle en temps réel pour l'ajustement des transactions du marché vers des échanges finaux d'électricité qui respectent les restrictions posées par le gestionnaire du réseau électrique. / Future electricity distribution grids will host an important and growing share of variable renewable energy sources and local storage resources. Moreover, they will face new load structures due for example to the growth of the electric vehicle market. These trends raise the need for new distribution grid architecture and operation paradigms to keep the grid stable and to ensure quality of supply. In addition, these new paradigms will enable the provision of advanced new services. In this thesis we propose a novel architecture capable of fostering collaboration among wholesale market actors, distribution system operators and end customers, to leverage flexible distributed energy resources while respecting distribution system constrains. The architecture is designed for providing innovative residential demand side management services, with a special focus on services enabled by self-consumption at the household and neighborhood level. Following these general objectives, the thesis provides three main contributions. First, based on internet of things and blockchain technology, we propose the building blocks for future distribution grid energy management architectures. Then, focusing on the services enabled by such architectures, we propose hour-ahead markets for the local exchange of renewable energy among households together with dynamic phase allocation mechanism to improve the quality of electricity supply. Finally, we propose a real time control mechanism for the adjustment of market decisions to satisfy distribution system operator constraints.
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Gestion active de la demande basée sur l'habitat connecté / Demand response solutions Based on connected appliances

Kaddah, Rim 15 April 2016 (has links)
L’Internet des Objets (IdO) et le déploiement des équipements connectés permettent la mise en place de solutions de Gestion Active de la Demande(GAD) 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. 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. / The Internet of Things (IoT) paradigm brings an opportunity for advanced Demand Response (DR) solutions. Indeed, it enables visibility and control on the various appliances that may consume, store or generate energy within a home. In this thesis, we consider solutions having the capability to produce direct control decisions at different granularities based on variables measured at homes. Control schemes are driven by an optimization based on utility functions. These functions are defined based on a generic approach that considers load’s flexibility and the impact of control decisions on users. The proposed approach does not impose any restrictions on the type of controlled appliances nor on the granularity of control decisions. This enables joint control of heterogeneous loads. We consider three types of control architectures, namely centralized, partially distributed and fully distributed solutions. Schemes based on these architectures differ in the distribution of decision making among entities involved in the control and data that is made available to these entities. Numerical analysis shows the trade-offs of proposed solutions from a performance, scalability and complexity perspectives.

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