Cette thèse présente un cadre novateur d'Énergie Transactive (TE) en tant que solution basée sur le marché, conçu pour utiliser les flexibilités au niveau des utilisateurs afin de fournir des services au niveau du réseau. Développer un cadre TE efficace implique des défis, car il doit répondre aux besoins à la fois des prosommateurs et des agrégateurs. À travers des recherches approfondies, des lacunes clés ont été identifiées : l'absence d'un système de gestion de l'énergie pour les prosommateurs qui soutient à la fois le Peer-to-Peer (P2P) trading et les interactions avec les agrégateurs, la nécessité pour les prosommateurs de gérer leurs propres incertitudes avec une forte pénétration des énergies renouvelables, et le fonctionnement flou des cadres TE au sein des plateformes P2P et d'agrégation existantes. De plus, la scalabilité dans les grands réseaux et le développement d'algorithmes de décomposition pour une haute convergence et précision restent des enjeux. Pour relever ces défis, un mécanisme de Transactive Energy Control (TEC) pour les Prosumer-Based Multi-Carrier Energy Systems (PB-MCESs) est introduit dans le Chapitre 2. Ce mécanisme emploie la théorie du Nash Bargaining Game (NBG) pour améliorer la coordination des ressources, réduire les coûts de gestion de l'énergie et augmenter les revenus du trading tout en gérant les incertitudes des Renewable Energy Sources (RESs) à travers une modélisation détaillée et une programmation stochastique. De plus, un cadre TE coopératif-compétitif est développé pour les systèmes avec un seul agrégateur dans le Chapitre 3. Ce cadre utilise les théories NBG et du Non-Cooperative Game (NCG) pour réduire les coûts des prosommateurs, améliorer les prix P2P et augmenter les taux de convergence de l'optimisation avec la méthode Advanced Accelerated Alternative Direction Method of Multipliers (A³DMM). La Distributionally Robust Optimization (DRO) est utilisée pour mieux gérer les incertitudes et les coûts globaux. Pour les systèmes avec plusieurs agrégateurs, un cadre TE hybride à trois niveaux basé sur des jeux est proposé dans le Chapitre 4. Ce cadre intègre l'optimisation décentralisée distribuée, la théorie des jeux évolutifs et le NCG, réduisant encore davantage les coûts des prosommateurs et atténuant les problèmes de pouvoir de marché. L'algorithme proximal adaptatif ADMM fournit une convergence plus rapide et une précision plus élevée, tandis que la méthode DRO indépendante de l'échelle utilise des données historiques étendues pour une meilleure estimation des coûts et gestion des incertitudes. Pour aborder la scalabilité et la précision dans les réseaux plus grands, un procédé TE décentralisé basé sur la traduction est introduit dans le Chapitre 5. Ce procédé assure que les flexibilités nécessaires sont fournies par les prosommateurs responsables, atteignant une quasi-indépendance de l'échelle du système en termes de convergence et de précision. Enfin, un cadre hybride de Transactive Energy Management (TEM) distribué hiérarchique est proposé pour tirer parti des flexibilités en bordure de réseau pour la gestion de l'énergie dans les systèmes de transmission au Chapitre 6. Ce cadre combine la décomposition duale et l'ADMM avec un algorithme dynamique de plan de coupe contraint, améliorant significativement la réduction des coûts, le lissage des charges, la gestion de la congestion, la vitesse de convergence et la précision. L'algorithme hybride montre également une moindre dépendance aux paramètres d'initialisation, traitant les limitations courantes des méth odes traditionnelles. Le cadre TE proposé permet un modèle économique durable pour le P2P trading et l'agrégation dans un environnement hautement concurrentiel. Ainsi, l'intérêt de tous les acteurs peut être pris en compte. De plus, les prosommateurs sont capables de gérer leurs propres incertitudes sous la forte pénétration des renouvelables et la faible flexibilité du réseau principal. / This thesis presents a novel Transactive Energy (TE) framework as a market-based solution designed to utilize user-level flexibilities for providing grid-level services. Developing an effective TE framework involves challenges, as it must cater to the needs of both prosumers and aggregators. Through extensive research, key gaps were identified: the absence of an energy management system for prosumers that supports both Peer-to-Peer (P2P) trading and aggregator interactions, the need for prosumers to manage their own uncertainties with high renewable energy penetration, and the unclear operation of TE frameworks within existing P2P and aggregation platforms. Additionally, scalability in large networks and the development of decomposition algorithms for high convergence and accuracy remain issues. To tackle these challenges, a Transactive Energy Control (TEC) mechanism for Prosumer-Based Multi-Carrier Energy Systems (PB-MCESs) is introduced in Chapter 2. This mechanism employs the Nash Bargaining Game (NBG) theory to improve resource coordination, reduce energy management costs, and boost trading revenues while managing uncertainties of Renewable Energy Sources (RESs) through detailed modeling and stochastic programming. Additionally, a cooperative-competitive TE framework is developed for systems with a single aggregator in Chapter 3. This framework uses NBG and Non-Cooperative Game (NCG) theories to lower prosumer costs, enhance P2P prices, and improve optimization convergence rates with the proposed Advanced Accelerated Alternative Direction Method of Multipliers (A³DMM). Distributionally Robust Optimization (DRO) is used to better manage uncertainties and overall costs. For systems with multiple aggregators, a tri-layer hybrid game-based TE framework is proposed in Chapter 4. This framework integrates distributed-decentralized optimization, evolutionary game theory, and NCG, further reducing prosumer costs and mitigating market power issues. The adaptive proximal ADMM algorithm provides faster convergence and higher accuracy, while the scale-independent DRO method leverages extensive historical data for better cost estimation and uncertainty management. To address scalability and accuracy in larger networks, in Chapter 5, a translation-based decentralized TE method is introduced. This method ensures that necessary flexibilities are provided by responsible prosumers, achieving near-independence from the system scale in terms of convergence and accuracy. Finally, a hybrid distributed hierarchical TE Management (TEM) framework is proposed for leveraging grid-edge flexibilities for energy management in transmission systems in Chapter 6. This framework combines dual decomposition and ADMM with a dynamically constrained cutting plane algorithm, significantly improving cost reduction, load smoothing, congestion management, convergence speed, and accuracy. The hybrid algorithm also shows less dependency on initialization parameters, addressing common limitations of traditional methods. The proposed TE framework enables a sustainable business model for P2P trading and aggregation in an environment with high competition. Therefore, the interest of all players can be considered. Besides, prosumers are able to handle their own uncertainty under the high penetration of renewables and low flexibility of the main grid

Avec la croissance des nouvelles technologies émergentes dans les réseaux de distribution, tels que les éoliennes, les panneaux solaires, les véhicules électriques et les sources de génération distribuées, la nécessité d'étudier simultanément les réseaux de transmission et de distribution (T&D) et leurs interactions bilatérales ne peut plus être négligée. Une forte pénétration des sources d'énergie renouvelable, naturellement stochastiques, peut inverser le flux d'énergie, ce qui ne rentre pas dans le paradigme d’un écoulement de puissance à flux descendant qui caractérise les systèmes d'alimentation conventionnels. Par conséquent, les méthodes d'étude de réseaux telles que le fux de puissance optimal (Optimal Power Flow), l'engagement des groupes de production (unit commitment) et l'analyse de la stabilité doivent être revisitées. Cette thèse propose l'application de systèmes de stockage d'énergie sur batterie (BESS) dans un cadre intégré de T&D minimisant les impacts négatifs des énergies renouvelables insérées dans le réseau de distribution ou chez le client. Les BESS peuvent être interprétés comme des équipements flexibles supplémentaires, contrôlés à distance et/ou localement, qui absorbent ou libèrent des puissances actives et réactives et améliorent l'efficacité globale du système T&D au complet du point de vue de la stabilité et de la performance dynamique. Selon la pratique courante, les études des systèmes T&D intégrés peuvent être classées en sous-groupes d’études dynamiques vs stationnaires ou en sous-groupes d’études de cooptimisation vs co-simulation. Suivant la même approche, l’analyse à l’état d’équilibre est d’abord lancée par un nouvel outil d’allocation optimisée stochastique de BESS (VSCSOBA) à contrainte de stabilité de tension. L'outil d'optimisation développé basé sur GAMS à deux niveaux prend en compte les BESS et des modèles détaillés de ressources énergétiques distribuées stochastiques tout en minimisant principalement les pertes de puissance active, mais les écarts de tension, les coûts de délestage, l'augmentation de la capacité de charge (chargeabilité ou « loadbility ») ainsi que la réduction de la vulnérabilité sont aussi des fonctions objectives qui ont été considérées. L’applicabilité de l’outil proposé a été confirmée sur des cas d’utilisation basés sur des réseaux T&D benchmark de l’IEEE comportant des centaines de variables et contraintes. Dans la partie suivante, l'architecture du framework de co-simulation, ainsi que les différents acteurs clés qui y participent seront examinés. Les objectifs de cette partie sont les suivants : développer, simuler et résoudre des équations algébriques de chaque niveau indépendamment, à l'aide de simulateurs bien connus, spécifiques à un domaine (c’est-à-dire, transport vs distribution), tout en assurant une interface externe pour l'échange de données. L'outil d'interface devrait établir une connexion de partage de données robuste, fiable et bilatérale entre deux niveaux de système. Les idées et les méthodologies proposées seront discutées. Pour completer cette étude, La commutation optimale de réseaux de transport (Optimal Transmission Switching) en tant que nouvelle méthode de réduction des coûts d'exploitation est considérée d'un point de vue de la sécurité, en assument ou non la présence des BESS. De toute évidence, l'OTS est un moyen efficace (tout comme la référence de tension ou le contrôle des références de puissances P-Q) qui s’avère nécessaire dans le cadre T&D intégré, tel que nous le démontrons à travers divers cas d'utilisation. Pour ce faire, afin de préserver la sécurité des systèmes de transport d'électricité contre les attaques ou les catastrophes naturelles telles que les ouragans et les pannes, un problème OTS stochastique orienté vulnérabilité (VO-SOTS) est également introduit dans cette thèse tout en considérant l'incertitude des charges via une approche par échantillonage de scénarios respectant la distribution statistique des incertitudes. / With the growing trend of emerging new technologies in distribution networks, such as wind turbines, solar panels, electric vehicles, and distributed generations, the need for simultaneously studying Transmission & Distribution (T&D) networks and their bilateral interactions cannot be overlooked anymore. High penetration of naturally stochastic renewable energy sources may reverse the energy flow which does not fit in the top-down energy transfer paradigm of conventional power systems. Consequently, network study methods such as optimal power flow, unit commitment, and static stability analysis need to be revised. This thesis proposes application of battery energy storage systems (BESS) within integrated T&D framework minimizing the adverse impacts of renewable energy resources. The BESSs can be interpreted as additional flexible equipment, remotely and/or locally controlled, which absorb or release both active and reactive powers and improve the overall efficiency of the complete T&D system from both steady-state and dynamic viewpoints. As a common practice, the integrated T&D framework studies are categorized into either dynamic and steady-state subcases or co-optimization framework and co-simulation framework. Following the same approach, the steady-state analysis is first initiated by a novel voltage stability constrained stochastic optimal BESS allocation (VSC-SOBA) tool. The developed bi-level GAMS-based optimization tool takes into account BESSs and detailed models of stochastic distributed energy resources while minimizing active power losses, voltage deviation, load shedding costs, increasing loadability, and vulnerability mitigation are objective functions. The applicability of proposed tool has been confirmed over large IEEE recognized T&D benchmarks with hundreds of variables and constraints. In the next part, the architecture of co-simulation framework and different key players will be investigated. The objectives of this part are set as: developing, simulating, and solving differential and algebraic equations of each level independently, using existing well-known domain-specific simulators, while externally-interfaced for exchanging data. The interface tool should stablish a robust, reliable, and bilateral data sharing connection between two levels of system. The ideas and proposed methodologies will be discussed. To complete this study, optimal transmission switching (OTS) as a new method for reduction of operation costs is next considered from a security point of view. It is shown clearly that OTS is an effective mean (just like voltage reference or P-Q reference control), which is necessary in the integrated T&D framework to make it useful in dealing with various emerging use cases. To do so without impeding the security of power transmission systems against attacks or natural disasters such as hurricane and outages, a vulnerability oriented stochastic OTS (VO-SOTS) problem is also introduced in this thesis, while considering the loads uncertainty via a scenario-based approach.

Face à la menace du changement climatique, il est nécessaire que chaque juridiction politique prenne des mesures rapides et efficaces pour réduire ses émissions de gaz à effet de serre (GES). Dans cette problématique, le secteur de la production d'électricité a un rôle central à jouer. D'une part, ce secteur fait partie des principaux responsables des émissions de GES, et d'autre part, ce secteur offre plusieurs solutions alternatives pour produire de l'électricité sans émissions, telles que des sources renouvelables ou des sources fossiles combinées à la capture et à la séquestration du carbone. Cette thèse examine des solutions économiquement rentables pour réduire les émissions de GES et promouvoir des technologies respectueuses du climat dans le secteur de la production d'électricité. Précisément, elle compare deux instruments dissuasifs : les instruments financiers visant à mettre un prix sur le carbone (taxe sur le carbone ou marché du carbone) et les normes minimales d'utilisation de sources d'énergies propres. Cette thèse explore également l'enjeu de la promotion des technologies respectueuses du climat par une règle effciente d'allocation des subventions publiques à ces technologies. Cette thèse se développe en trois essais. Le premier essai compare une taxe sur les émissions et une norme d'énergie propre en utilisant un modèle d'équilibre général de la production d'électricité. La structure de la production d'électricité comprend deux usines : une qui génère sa production à partir de sources renouvelables et l'autre à partir de sources fossiles émettant du CO2. Le modèle est calibré pour correspondre aux agrégats macroéconomiques sélectionnés de l'économie de la ColombieBritannique. Le modèle est ensuite utilisé pour mener des expériences conceptuelles qui mesurent le coût économique d'atteindre une cible de réduction des émissions optimale avec un instrument de politique donné contre le coût contrefactuel d'atteindre la même cible avec un autre instrument de politique. L'expérience conduit à la conclusion qu'une taxe sur les émissions est plus efficace sur le plan environnemental et moins coûteuse qu'une norme d'énergie propre. Le deuxième essai enrichit la comparaison entre une norme d'électricité propre et une taxe sur le carbone en ajoutant l'innovation et le pouvoir de marché. Cet essai propose une concurrence oligopolistique dans la production d'électricité basée sur un jeu non coopératif à 2 étapes entre une usine propre et sa rivale polluante. L'usine polluante peut innover pour réduire ses émissions, et l'usine propre peut innover pour réduire le désavantage préexistant de ses coûts de production. L'innovation et le pouvoir de marché se combinent pour générer de nouvelles idées, d'abord sur la capacité d'une politique climatique fiscalement neutre de générer un effet de recyclage des revenus et, d'autre part, sur les mécanismes par lesquels elle augmente le ratio d'énergies propres généré par l'électricité. Le modèle est calibré à des agrégats macroéconomiques sélectionnés des États-Unis. Les simulations numériques révèlent de nouvelles sources d'hétérogénéité dans le classement des instruments de politique alternative, qui ont échappé aux lentilles de modèles de compétition parfaite. En particulier, le résultat montre que la norme tend à être un meilleur instrument lorsque (i) le niveau d'ambition de la politique climatique est faible, ou (ii) le niveau de désavantage préexistant des coûts de production de l'usine propre est suffisamment petit, ou (iii) le coût relatif de l'innovation dans les technologies renouvelables est faible. En revanche, la taxe sur le carbone tend à être un meilleur instrument dans les cas inverses. Le troisième essai examine la problématique de la promotion des technologies respectueuses du climat. Précisément, cet essai détermine une règle efficiente d'allocation des subventions publiques aux investissements entre les technologies renouvelables améliorant la productivité et les solutions visant à rendre propre les sources fossiles. Le modèle d'équilibre général sous-jacent comporte un secteur de production d'électricité duopolistique, parallèlement à un secteur de la production d'un bien final. Les résultats de l'analyse quantitative utilisant la version calibrée du modèle indiquent que, lorsqu'une taxe sur le carbone est utilisée pour encourager la réduction des émissions, la règle de répartition des subventions rentable est celle qui n'impose pas de punitions multiples sur l'utilisation des ressources fossiles. Par conséquent, lorsque les différences de coûts d'innovation entre les deux sources technologies respectueuses du climat ne sont pas trop importantes, il est plus rentable d'allouer une plus grande part des subventions aux solutions visant à rendre propre les sources fossiles. En outre, pour atteindre un objectif plus ambitieux de réduction des émissions, il est plus rentable d'augmenter à la fois la taxe carbone et la part des subventions allouées aux technologies visant à rendre propre les sources fossiles. / Climate change is one of the biggest challenges that the world is facing. In order to limit global warming, each political jurisdiction must implement a drastic climate policy to mitigate anthropogenic greenhouse gases (GHGs). In this challenge, the electricity generation sector has a central role to play. On the one hand, it is a major contributor to the total GHG emissions, and on the other hand, this sector offers several alternatives for generating electricity without emissions, such as renewable sources or fossil fuel generators equipped with carbon capture and sequestration (CCS) capacity. In three essays, this thesis examines cost-efficient solutions to reducing GHG emissions and promoting climate-friendly technologies in the electricity sector. The first essay compares an emissions tax and a clean energy standard using a calibrated general equilibrium model of electricity generation. The structure of electricity production features two plants: one that generates its output based on renewable sources and the other based on fossil source emitting CO2. The model is calibrated to match selected macroeconomic aggregates of the economy of British Columbia. The calibrated model is then used to conduct conceptual experiments that pit the overall cost of achieving the optimal emissions reduction target with a given policy instrument against the counterfactual cost of achieving the same target with an alternative policy instrument. The experiments lead to the conclusion that an emissions tax is more environmentally effective as well as more cost-effective than a clean energy standard. The second essay extends the comparison between a clean electricity standard and a carbon tax on cost-effectiveness grounds by adding innovation and market power. In our model, a two-stage competition in the electricity sector between a clean plant and its "dirty" rival anchors a two-sector general equilibrium model of climate change intervention. The dirty plant can innovate to reduce its emissions, and the clean plant can innovate to reduce its pre-existing cost-disadvantage. The model is calibrated to selected US macroeconomics aggregates. Results in this essay overturn those obtained in the first, where perfect competition was the feature of the electricity industry. The second essay thus shows cost-effective choice of climate policy instruments depends on the industrial organization of the electricity sector, as well as on the mechanisms plants use to respond to climate policy. Whereas the first two essays are only concerned with abatement incentives the third, by contrast, considers a climate policy action aimed, not only at incentivizing abatement, but also at promoting clean electricity solutions to climate change. These solutions have two competing sources. On the one hand, there are climate change solutions consisting of technological innovations that mitigate the intermittency and variability problems associated with renewable sources of electricity. Such solutions, when adequate, reduce the cost-disadvantage of renewable sources at reaching large-scale deployment. On the other hand, there are climate change solutions consisting of carbon abatement technologies that mitigate the trade-off between abatement effort and electricity output among fossil fuel generators. CCS technologies are an essential component of these fossil fuel-based climate change solutions. The main contribution of this essay is to show that, in countries with an abundant supply of fossil fuels, subsidizing fossil fuel-based climate change solutions can be an integral part of a cost-effective climate policy action aimed at achieving ambitious emissions reductions.

Le souhait d’augmenter la part des énergies renouvelables dans le mix énergétique entraine une augmentation des parts des énergies volatiles et non pilotables, et rend donc l’équilibre offre-demande difficile à satisfaire. Une façon d’intégrer ces énergies dans le réseau électrique actuel est d’utiliser de petits moyens de production, de consommation et de stockage répartis sur tout le territoire pour compenser les sous ou sur productions. Afin que ces procédés puissent être intégrés dans le processus d’équilibre offre-demande, ils sont regroupés au sein d’une centrale virtuelle d’agrégation de flexibilité, qui est vue alors comme une centrale virtuelle. Comme pour tout autre moyen de production du réseau, il est nécessaire de déterminer son plan de production. Nous proposons dans un premier temps dans cette thèse une architecture et un mode de gestion pour une centrale d’agrégation composée de n’importe quel type de procédés. Dans un second temps, nous présentons des algorithmes permettant de calculer le plan de production des différents types de procédés respectant toutes leurs contraintes de fonctionnement. Et enfin, nous proposons des approches pour calculer le plan de production de la centrale d’agrégation dans le but de maximiser son gain financier en respectant les contraintes réseau. / The desire to increase the share of renewable energies in the energy mix leads to an increase inshare of volatile and non-controllable energy and makes it difficult to meet the supply-demand balance. A solution to manage anyway theses energies in the current electrical grid is to deploy new energy storage and demand response systems across the country to counter balance under or over production. In order to integrate all these energies systems to the supply and demand balance process, there are gathered together within a virtual flexibility aggregation power plant which is then seen as a virtual power plant. As for any other power plant, it is necessary to compute its production plan. Firstly, we propose in this PhD thesis an architecture and management method for an aggregation power plant composed of any type of energies systems. Then, we propose algorithms to compute the production plan of any types of energy systems satisfying all theirs constraints. Finally, we propose an approach to compute the production plan of the aggregation power plant in order to maximize its financial profit while complying with all the constraints of the grid.