Avec le développement de la production décentralisée d'électricité à partir de sources renouvelables, il est fort probable que les micro-réseaux joueront un rôle central dans les réseaux du futur, non seulement pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et maximiser l'utilisation d'énergie produite localement, mais également pour améliorer la résilience du système global. Du fait de l'intermittence et de l'incertitude sur la production renouvelable (par exemple, photovoltaïque ou éolien), des systèmes de stockage de l'énergie doivent être intégrés. Cependant, déterminer leur dimensionnement et comment les contrôler pose plusieurs défis, en particulier parce que le dimensionnement optimal dépend de la stratégie de gestion utilisée, ou encore lorsque différents types d'énergie sont utilisés. Cette thèse contribue à résoudre les problèmes de dimensionnement et de gestion de micro-réseaux électriques et multi-énergies (électricité, gaz, chaleur, froid et/ou hydrogène) intégrant du stockage. Tout d'abord, à l'aide des caractéristiques des différents composants, un modèle mathématique de micro-réseau est développé. Le problème de sa gestion est ensuite formulé comme un problème de programmation linéaire (MILP), utilisant une fonction objectif (minimiser le coût de fonctionnement) et différentes contraintes (puissance maximum, durée de démarrage/arrêt, limites d'état de charge, etc.). Ensuite, une structure permettant une co-optimisation est présentée pour résoudre le problème du dimensionnement à l'aide d'un algorithme génétique. Cette structure permet de explorer l'espace des valeurs de dimensionnement en fonction des résultats de la stratégie de gestion, ce qui permet de tendre vers le meilleur dimensionnement possible pour la stratégie sélectionnée. A l'aide de la méthode ci-dessus, quatre problèmes spécifiques sont étudiés. Le premier s'intéresse au dimensionnement d'un micro-réseau îloté entièrement électrique, combinant stockage par batteries et hydrogène-énergie pour du stockage à court et long terme, respectivement. Les résultats pour deux stratégies de gestion sont comparés : l'approche proposée (MILP) et une stratégie basée sur des règles. Une simulation à horizon glissant d'une heure sur un an est ensuite utilisée pour vérifier la validité du dimensionnement obtenu. Un second problème s'intéresse un à micro-réseau multi-énergies îloté avec différents types de charges. L'influence de trois facteurs sur les résultats du dimensionnement est en particulier étudiée : la stratégie de gestion, la précision des prévisions de consommation et de production renouvelable, ainsi que la dégradation des moyens de stockage. Une troisième partie de la thèse traite du dimensionnement d'un micro-réseau connecté aux réseaux de gaz, électricité et chaleur. La résilience du réseau est étudiée de façon à maximiser la résistance à une panne ou un défaut. La notion de centralité intermédiaire est utilisée pour déterminer le cas le plus défavorable pour une contingence et analyser son impact sur le dimensionnement. Deux systèmes de test de tailles différentes sont utilisés pour valider l'application de la méthode proposée et sa sensibilité à différents paramètres. / With the development of distributed, renewable energy sources, microgrids can be expected to play an important role in future power systems, not only to reduce emissions and maximize local energy use, but also to improve system resilience. Due to the intermittence and uncertainty of renewable sources (such as photovoltaics or wind turbines), energy storage systems should also be integrated. However, determining their size and how to operate them remains challenging, especially as the adopted control strategy impacts sizing results, and for systems considering multiple, interdependent forms of energy. This thesis therefore contributes to solving the sizing and operation problems of full-electric and multi-energy (electricity, gas, heat, cooling and/or hydrogen) microgrids integrating storage systems.First, based on the characteristics of different components, a mathematical model of a microgrid is built. Then, the operation problem is formulated as a mixed integer linear problem (MILP), based on an objective function (minimize the operation cost) and different constraints (maximum power, startup/shutdown times, state-of-charge limits, etc.). Next, a co-optimization structure is presented to solve the sizing problem using a genetic algorithm. This specific structure enables to search for sizing values based on the operation results, which enables determining the best sizing for the selected operation strategy.Using the above method, four specific problems are then studied. The first one focuses on sizing a full-electric islanded microgrid combining battery and hydrogen storage systems for short and long-term storage, respectively. Results for two types of operation strategies are compared: the MILP approach and a rule-based strategy. A one-hour one-year rolling horizon simulation is used to check the validity of the sizing results.Second, a multi-energy islanded microgrid with different types of loads is studied. Specifically, the influence of three factors on sizing results is analyzed: the operation strategy, the accuracy of load and renewable generation forecasts, and the degradation of energy storage systems.Third, the work focuses on a grid-connected microgrid attached to a gas, electricity and heat hybrid network. Specifically, the resilience of the network is considered in order to maximize resistance to contingency events. Betweenness centrality is used to find the worst case under contingency events and analyze their impact on sizing results. Two test systems of different sizes are used with the proposed method and a study of its sensitivity to various parameters is carried out.Fourth, a structure with multiple grid-connected multi-energy-supply microgrids is considered, and an algorithm for determining electricity prices is developed. This price is used for energy exchanges between microgrids and load service entities interacting with the utility. The proposed co-optimization method is deployed to search for the best price that maximizes benefits to all players. Simulations on a large system show that the obtained price returns better results than a basic time-of-use price and helps reduce the operation cost of the whole system. To reduce the computation time, a neural network is presented to estimate the operation of the whole system and enable obtaining results faster with a limited impact on performance. At last, a sizing algorithm for grid-connected multi-energy supply microgrids operating under different prices is presented.The obtained results on these different applications show the usefulness of the proposed method, which is a promising contribution toward the creation of advanced design tools for such microgrids.

Au cours de la dernière décennie, nous avons pu assister à l’expérimentation de plusieurs nouvelles filières pour contribuer aux objectifs nationaux de décarbonation du système énergétique français : biométhane, méthane de synthèse produit par du Power-to-Gas, hydrogène, Capture et Séquestration du Carbone (CSC)… Dans quels contextes ces filières pourraient-elles se développer ? Quelles seraient le cas échéant leurs perspectives de compétition/coopération ?Ce travail de thèse évalue le positionnement de ces nouvelles filières technologiques au sein des systèmes gaz et électrique. Il propose une estimation technico-économique des choix de long terme à l’horizon 2050 dans le cadre d’un paradigme d’optimalité. L’analyse de l’équilibre offre-demande pluriannuel est complétée par celle des dynamiques de production à une échelle intra-journalière et des enjeux de flexibilité associés.Pour ce faire, le modèle TIMES-FR-GAZEL développé dans cette thèse décrit le couplage des systèmes gaz et électrique à travers une représentation explicite des chaînes technologiques. Il permet une optimisation conjointe des deux systèmes sous contraintes environnementales.A l’aide de ce modèle, le positionnement des nouvelles filières gazières et électriques en France est étudié en prenant en compte les trajectoires pour parvenir à l’horizon 2050. Les analyses sont réalisées sur la base de scénarios de demande finale qui intègrent des jeux d’hypothèses contrastés concernant la disponibilité des technologies, les stratégies de décarbonation et la demande. / Over the past decade, several new technological pathways have been experimented with a view to reaching national decarbonization targets in France. These include biomethane, synthetic methane from Power-to-Gas, hydrogen, and Carbon Capture and Sequestration (CCS). The potential contributions of these technologies could make it more difficult for stakeholders and public authorities to choose the appropriate solution. In what contexts could these technologies be developed and what are their potential competition/cooperation perspectives?This research analyzes the role of these new technological pathways within the French gas and electricity systems. We propose a long-term, techno-economic assessment of the options at a 2050 horizon applying an optimal paradigm. We analyze the systems balance over several years while addressing the issue of intraday flexibility constraints.To this end, the bottom-up TIMES-FR-GAZEL model has been developed in order to study joint gas and electricity systems optimization with explicit representation of technologies (biomethane production, Power-to-Gas, CCS, etc.).This model allows us to embed trajectory constraints to reach the 2050 horizon. Assessments are conducted based on final energy demand scenarios with contrasted hypotheses on technology availability, decarbonization strategies and energy demand.

Cette thèse porte principalement sur la coordination des systèmes distribués, avec une attention particulière pour les systèmes de production d'électricité multi-énergiques. Aux fins de l'optimalité, ainsi que l'application des contraintes, la commande prédictive (MPC-Model Predictive Control) est choisi comme l'outil sous-jacent, tandis que les éoliennes, piles à combustible, panneaux photovoltaïques et les centrales hydroélectriques sont considérés comme les sources d'énergie a être contrôlées et coordonnées. En premier lieu, une application de la commande MPC dans un microréseau électrique est proposée, illustrant comment assurer une performance appropriée pour chaque unité de génération et de soutien. Dans ce contexte, une attention particulière est accordée à la production de puissance maximale par une éolienne, en prenant une commande basée sur un observateur quand la mesure de la vitesse du vent est disponible. Ensuite, les principes de contrôle distribué coordonnés, en considérant une formulation à base de la commande MPC, sont pris en considération pour le contexte des systèmes à grande taille. Ici, une nouvelle approche pour la coordination par prix avec des contraintes est proposée pour la gestion des contrôleurs MPC locaux, chacun d'eux étant typiquement associé à une unité de génération. En outre, le calcule des espace invariants a été utilisé pour l'analyse de la performance pour le système à boucle fermée, à la fois pour les schémas MPC centralisée et coordination par prix. Finalement, deux cas d'études dans le contexte des systèmes de génération d'électricité sont inclus, en illustrant la pertinence de la stratégie de commande coordonnée proposée. / This thesis is mainly about coordination of distributed systems, with a special attention to multi-energy electric power generation ones. For purposes of optimality, as well as constraint enforcement, Model Predictive Control (MPC) is chosen as the underlying tool, while wind turbines, fuel cells, photovoltaic panels, and hydroelectric plants are mostly considered as power sources to be controlled and coordinated. In the first place, an application of MPC to a micro-grid system is proposed, illustrating how to ensure appropriate performance for each generator and support units. In this context, a special attention is paid to the maximum power production by a wind turbine, via an original observer-based control when no wind speed measurement is available. Then, the principles of distributed-coordinated control, when considering an MPC-based formulation, are considered for the context of larger scale systems. Here, a new approach for price-driven coordination with constraints is proposed for the management of local MPC controllers, each of them being associated to one power generation unit typically. In addition, the computation of invariant sets is used for the performance analysis of the closed- loop control system, for both centralized MPC and price-driven coordination schemes. Finally, a couple of case studies in the field of power generation systems is included, illustrating the relevance of the proposed coordination control strategy.