Dans de proches années, les véhicules électriques (VEs) vont faire leur apparition massive sur les marchés. Cela peut avoir un impact important sur le fonctionnement des réseaux d’électricité actuels qui devront ajuster leur fonctionnement à la nouvelle demande massive d'électricité provenant des VEs. Par contre, les VEs peuvent aussi être vus comme une nouvelle opportunité dans le futur marché d’électricité. En effet, une décharge/recharge intelligente peut permettre aux VEs d’être un support de stockage d’électricité important, valable, et permanent dont la capacité croit en fonction du nombre des VEs. Ce projet a comme objectifs de : (1) proposer un schéma d’interaction V2G (Vehicle-to-Grid) intégrant des techniques permettant de : (a) adapter le fonctionnement de la grille aux contraintes temporelles et spatiales relatives au processus de recharge des VEs dans un milieu résidentiel. On cherchera à satisfaire de différentes demandes en puissance des VEs branchés au secteur sans trop stresser la grille intelligente, (b) optimiser les opérations de chargement/déchargement entre les VEs et la grille dans les deux sens. (2) Proposer de nouveaux schémas de communication sans fil, entre les VEs et la grille intelligente loin des bornes de recharge, qui soient basés sur les standards de communications véhiculaires (VANETs) ainsi que sur d’autres standards de communication à grande échelle. On introduira des techniques d’accès à la grille intelligente pour négocier le coût de recharge/décharge des batteries, le temps d’attente du service, les emplacements et aussi pour planifier la motivation du consommateur afin de favoriser la stabilité de la grille.

La modernisation des réseaux électriques via ce que l'appelle aujourd'hui les réseaux intelligents (ou smart grids) promet des avancées pour permettre de faire face à une augmentation de la demande mondiale ainsi que pour faciliter l'intégration des ressources décentralisées. Grâce à des moyens de communication et de calcul avancés, les smart grids offrent de nouvelles possibilités pour la gestion des ressources des consommateurs finaux, y compris pour de petits éléments comme de l'électroménager. Cependant, ce type de gestion basée sur des décisions prises indépendamment peuvent causer des perturbations tels qu'un rebond de consommation, ou des instabilités sur le réseau. La prise en compte des interactions entre les décisions de gestion énergétique de différentes maisons intelligentes est donc une problématique naissante dans les smart grids. Cette thèse vise à évaluer l'impact potentiel de mécanismes de coordination entre consommateurs résidentiels au niveau de quartiers, et ce à travers trois études complémentaires. Tout d'abord, une première stratégie pour la gestion coordonnée de maisons est proposée avec l'objectif d'augmenter l'utilisation locale d'énergie renouvelable à travers la mise en place d'échanges d'énergie électrique entre voisins. Les participants reçoivent en échange une compensation financière. L'algorithme de gestion est étudié dans une configuration centralisée et une configuration décentralisée en faisant appel au concept de système multi-agents, chaque maison étant représentée par un agent. Les résultats de simulation montrent que les deux approches sont efficaces pour augmenter la consommation locale d'énergie renouvelable et réduire les coûts énergétiques journaliers des consommateurs. Bien que l'approche décentralisée retourne des résultats plus rapidement, l'approche centralisée a une meilleure performance concernant les coûts. Dans une seconde étude, deux algorithmes de gestion énergétiques à J-1 sont proposés pour un quartier résidentiel. Un modèle de tarification dynamique est utilisé, où le prix dépend de la consommation agrégée du quartier ainsi que d'une forme de tarification heures creuses-heures pleines. L'objectif est ici de concevoir un mécanisme de coordination plus avancé (par rapport au précédent), en permettant des échanges d'énergie renouvelable résiduelle au sein du quartier. La performance des algorithmes est étudiée sur une période d'une journée puis d'une année, en prenant ou non en compte les erreurs de prévision. D'après les résultats de simulation, les deux algorithmes proposés montrent de meilleurs performances que les méthodes de référence (sans contrôle, et algorithme égoïste), même en considérant les erreurs de prévision. Enfin, dans une troisième étude, l'impact de l'introduction de production photovoltaïque résidentielle sur la performance d'un agrégateur est évaluée, dans une configuration centralisée. L'agrégateur interagit avec le marché spot et le gestionnaire de réseau, de façon à proposer un nouveau modèle de tarification permettant d'influencer les consommateurs à agir sur leur consommation. Les résultats de simulation montrent quand le taux de pénétration de photovoltaïque résidentiel augmente, le profit de l'agrégateur diminue, du fait de l'autoconsommation dans le quartier. / Grid modernization through philosophies as the Smart Grid has the potential to help meet the expected world increasing demand and integrate new distributed generation resources at the same time. Using advanced communication and computing capabilities, the Smart Grid offers a new avenue of controlling end-user assets, including small units such as home appliances. However, with such strategies, decisions taken independently can cause undesired effects such as rebound peaks, contingencies, and instabilities in the network. Therefore, the interaction between the energy management actions of multiple smart homes is a challenging issue in the Smart Grid. Under this purpose, in this work, the potential of coordination mechanisms established among residential customers at the neighborhood level is evaluated through three studies. Firstly, coordinative home energy management is presented, with the aim to increase local renewable energy usage in the neighborhood area by establishing energy trading among smart homes, which are compensated by incentives. The control algorithm is realized in both centralized and decentralized manners by deploying a multi-agent system, where neighborhood entities are modeled as agents. Simulations results show that both methods are effective on increasing local renewable energy usage and decreasing the daily electricity bills of customers. However, while the decentralized approach gives results in shorter time, the centralized approach shows a better performance regarding costs. Secondly, two decentralized energy management algorithms are proposed for day-ahead energy management in the neighborhood area. A dynamic pricing model is used, where price is associated to the aggregated consumption and grid time-of-use scheme. The objective of the study is to establish a more advanced coordination mechanism (compared to previous work) with residual renewable energy is shared among smart homes. In this study, the performance of the algorithms is investigated with daily and annual analyses, with and without considering forecasting errors. According to simulations results, both coordinative control models show better performance compared to baseline and selfish (no coordination) control cases, even when considering forecasting errors. Lastly, the impact of photovoltaic systems on a residential aggregator performance (in a centralized approach) is investigated in a neighborhood area. In the proposed model, the aggregator interacts with the spot market and the utility, and proposes a novel pricing scheme to influence customers to control their loads. Simulation results show that when the penetration level of residential photovoltaics (PV) is increased, the aggregator profit decreases due to self-consumption ability with PV in the neighborhood.

La configuration des réseaux manufacturiers constitue de nos jours une problématique industrielle majeure, plus particulièrement dans un contexte " on demand production ", caractérisé par des relations logistiques à court terme en vue de répondre rapidement à des opportunités de marché. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans cette optique et ont pour objectif d'étudier la dynamique des flux de production et l'évaluation de la performance des chaînes logistiques constituées. On s'intéresse plus précisément au potentiel d'une entreprise à se connecter à un réseau manufacturier, que nous appelons aussi la connectivité des flux. Ce potentiel dépend en grande partie de la maturité organisationnelle des entreprises impliquées dans le réseau. Cette maturité organisationnelle peut être caractérisée par un certain nombre d'attributs décrivant le système opérant et le système de pilotage de l'entreprise. Ces attributs permettent de définir des profils types d'entreprise et de modéliser de façon générique des systèmes manufacturiers. Notre démarche de recherche consiste à évaluer la performance de chaînes logistiques constituées de différents profils d'entreprises, et ce en utilisant une simulation en laboratoire " in vitro ". L'objectif de cette démarche est le benchmark de différents scénarios logistiques et la détection de configurations peu performantes et la mise en oeuvre de mécanismes de coordination pour améliorer leur performance. A partir des résultats expérimentaux, il est alors possible de constituer un guide méthodologique permettant une aide à la décision, sans repasser par des simulations. A partir d'un état de l'art sur la configuration et la modélisation des chaînes logistiques, nous avons développé un modèle conceptuel d'entreprise en vue de son intégration dans un réseau manufacturier. Ce modèle est instancié selon le type de processus de production, le mode de pilotage des flux et le niveau de capabilité de l'entreprise. Ce dernier est défini en se basant sur le taux de rendement synthétique des process. Les profils d'entreprises obtenus à partir du modèle sont alors incorporés dans une chaîne logistique. Le modèle logistique est ensuite implémenté sous un outil de simulation à événements discrets. Nous avons réalisé des campagnes de simulation de chaînes logistiques en se focalisant sur les niveaux de capabilité des entreprises de la chaîne et leurs stratégies de réponse à la demande. Plus précisément, nous nous sommes intéressés une stratégie de production sur stock et une stratégie d'assemblage à la commande en amont de la chaîne. Les résultats de simulation nous ont permis de réaliser un benchmark de différentes configurations logistiques et de déduire quelques mécanismes de comportement de ces chaînes. Nous avons notamment montré l'impact de l'homogénéité des échelons, de la position de l'entreprise la moins performante sur la performance globale de la chaîne, ainsi que les gains potentiels d'une stratégie de production à la commande.

Les défis environnementaux et l’augmentation de la population viennent en preuve de l’importance de réfléchir à d’autres moyens de production tout en maintenant la sécurité et la fiabilité du système électrique. La sûreté du système électrique exige à tout moment que la production soit égale à la demande des consommateurs, pour ça, différentes solutions sont déjà mises en place, ces solutions consistent à mettre en marche des moyens de pointes couteux et polluants pendant les périodes de pointes, mais comme les moyens de production son insuffisants et vue la difficulté d’exploitation de nouveaux moyens de production, une nouvelle réflexion sur la gestion de la demande est apparue; celle-ci se base sur la possibilité à gérer la demande du consommateur final au lieu de la satisfaire.L’objectif de la thèse est d’étudier la possibilité à rendre des services au système électrique en appliquant des actions de contrôle dites de DR (Demand Response), sur différents types de charges électriques. Ces actions de DR représentent des interruptions partielles appliquées sur les charges électriques de type thermique. Notre choix s’est basé sur ces types de charges parce que celles-ci emmagasinent de la chaleur respectivement dans l’air et dans l’eau; qui peut être restituée pendant la période de contrôle ou d’interruption. Néanmoins, il existe un effet négatif qui suit le contrôle de ces charges car l’énergie effacée de ces charges est reportée à l’instant de reconnexion de celles-ci; ce report prend la forme d’un pic de consommation nommé CLPU (Cold Load Pick-Up) et qui apparait au moment de la reconnexion. Le CLPU représente un problème qui doit être géré, et sa magnitude dépend des types d’actions de contrôle qu’on veut implanter et aussi des conditions du système électrique (contingence, défaillance d’une unité de production ou besoin de réserve de puissance). Pendant la thèse, le CLPU est contrôlé et optimisé ainsi que la puissance effacée. Un cas d’étude est présenté sur la contribution des actions de gestion de la demande à l‘ajustement entre la demande et la production et l’effet généré sur le réglage secondaire de fréquence. / Environmental challenges and the increasing in electric demand show the importance of considering other form of production while maintaining the safety and reliability of the electrical system. The electrical power systems stability lays on a fundamental constraint: supply and demand must be equal at each instant, so, different solutions are already in place, these solutions include controlling generators’ production during peak periods. But, power units (mainly nuclear, thermal, hydro) capacities are not always sufficient and flexible to follow the demand variations during these periods; an alternative solution to this insufficiency is to make the demand following the electrical power generation by providing bulks of electrical power to the power system by curtailing consumer’s electric load consumption. Such a solution that represents a new organization in the power system industry can be done by Demand Side Management (DSM) actions. The aim of the thesis is to study the possibility to offer services to the electrical system by applying control actions called DR (Demand Response) on different types of electric loads. These DR actions represent partial interruptions of electrical loads’ consumption and especially thermal loads’ consumption.Our choice was based on the thermal electric loads because they store heat respectively in air and water, which can be restored during the control period or interruption. However, there is a negative effect that follows the control of these type of loads because the reduced energy during curtailment period is deferred at the time of reconnection, this deferred power takes the form of a power peak named CLPU (Cold Load Pick-Up), which appears at the time of reconnection. The CLPU is a problem that must be managed, and its magnitude depends on the type of control actions and on the electric system conditions (ie: contingency or failure of a generating unit). In the thesis, the CLPU is controlled and optimized as well as the load reduction during curtailment period. The contribution of control actions in balancing mechanisms and the effect produced on the secondary control of frequency are analyzed.

L'accumulation de gaz à effet de serre dans l'atmosphère, produite par des activités anthropiques notamment dans le secteur de l’énergie est une des causes principales du changement climatique. Par conséquent, réaliser une véritable transition énergétique par une décarbonisation des réseaux électriques est devenue un besoin urgent pour atténuer les effets du réchauffement climatique. Dans cette transition, l’introduction des énergies renouvelables a été initiée depuis plusieurs années, principalement en raison de la participation de nouveaux acteurs à ce marché. Aujourd’hui, l’un des grands défis est de maintenir l’équilibre et la sécurité du réseau électrique en tenant compte de la diversité et de la variabilité des ressources énergétiques renouvelables connectées au réseau. L’une des approches permettant de régler ce problème et d’accroître la flexibilité du réseau électrique par ce que l’on désigne comme la Réponse à la Demande (RD). Cette thèse examine précisément ces nouvelles approches et montre l’intérêt de repenser les relations entre les différentes partie-prenantes pour faire émerger des nouveaux modèles d’affaires afin de déployer de nouvelles innovations au service de la transition énergétique. La méthodologie de recherche mise en œuvre de cette thèse consiste en une revue systématique de la littérature et une étude des données empiriques de 15 jeunes entreprises européennes du secteur de l’énergie. En conséquence, la thèse fournit à la communauté de la recherche (1) une méthode de classification pour catégoriser les différents modèles d’affaires de l’énergie (MAEs) et présente une première synthèse des MAE identifiés dans la littérature; (2) un cadre d’analyse des start-ups dans le secteur de l’énergie, complété par l’analyse de 15 start-ups de ce domaine; (3) un outil conceptuel pour l'innovation en matière de RD, appelé Canevas de Modèle d'Affaires de Réponse de Demande (CMARD), qui comprend 12 éléments interreliés. Ce canevas vise à évaluer les activités des offres de RD et à soutenir l'émergence de nouveau modèles d'affaires de RD. Ces résultats permettent de proposer un cadre analytique simplifié des pratiques existantes et peuvent également aider des entrepreneurs ou décideurs à explorer et concevoir de nouvelles offres sur le marché de la réponse à la demande. / The accumulation of greenhouse gases in the atmosphere, produced by human activities in the energy sector is one of the main causes of climate change. Therefore, the decarbonization of power systems has become an urgent need the mitigate to the effects of climate change and achieve the energy transition. The share of renewable energy technologies has been increasing mainly due to the participation of new market players. Today, however, one of the great challenges is to maintain the electricity system’s balance and security despite the large amount of renewable energy resources connected to the grid. One of the approaches to deal with this issue and to increase power system flexibility is the Demand Response (DR). Moreover, scholars argue that business model innovation can act as an energy transition driver. This thesis examines business model innovations in the context of the energy transition by investigating emerging start-up business models. The implemented research methodology in this thesis consists of a systematic literature review and an investigation of empirical data of 15 European energy start-ups. As a result, the thesis provides the research community with (1) a grouping method to classify different Energy Business Models (EBMs) and an initial synthesis of the EBMs identified in the literature; (2) a framework to analyse start-ups in the energy sector, completed with the analysis of 15 energy start-ups; (3) and a conceptual tool for DR innovation, named as the Demand Response Business Model Canvas (DRBMC), which includes 12 interrelated elements. This canvas aims at evaluating DR activities and supporting the emergence of new DR business models. These results can also help entrepreneurs explore new demand response market opportunities, enabling a better understanding and providing a simplified analytic framework of existing business practices.

Cette thèse examine comment répondent des consommateurs aux mécanismes visant à réduire leur consommation d'énergie. Ce besoin de réduction découle de la nécessité d'atteindre les objectifs de réduction d'émissions de gaz à effet de serre, d'augmenter la production d'énergie à partir d'énergie renouvelables et de réaliser des économies d'énergie. Ces objectifs exigent que la demande résidentielle soit plus flexible face à l'évolution de l'offre et que des économies d'énergie soient réalisées par les ménages. Le premier chapitre explore les barrières à l'acceptation et à l'adoption des compteurs intelligents et des incitations qu'ils peuvent fournir. D'importantes barrières existent et les réductions de consommation sont loin d'être réalisées. Le manque de motivation, l'incompréhension de l'information sur la consommation et la rigidité de la vie quotidienne sont les principales barrières qui limitent la réponse des ménages aux incitations fournies par les compteurs intelligents. Le deuxième chapitre analyse les résultats d'expériences de terrain et d'études pilotes portant sur les impacts des différentes incitations sur la consommation résidentielle. Les résultats montrent qu'il existe de grandes variations et qu'en moyenne, une incitation entraînera une réduction de 2% de la consommation d'énergie. Les incitations de feedback en temps réel ainsi que l'information monétaire ont le plus grand effet. Enfin, les études plus robustes font état d'effets de réduction plus faibles. Dans le troisième chapitre, un jeu expérimental de ressources communes est utilisé pour explorer les réponses individuelles aux incitations basées sur le prix et les nudges. Les individus sont encouragés à réduire leur consommation, soit par une augmentation de prix, soit par des smiley évocant leur surconsommation. Le prix est le plus efficace pour encourager le niveau cible de consommation, mais il faut plus de temps pour qu'il fasse effet. Le nudge est compris rapidement mais tend à renforcer les comportements de surconsommation. Le quatrième chapitre examine l'effet du framing sur la disposition à l'effort. Les individus doivent accomplir une tâche simple et répétitive pour laquelle ils reçoivent un paiement à la pièce sous forme d'un gain ou d'une perte. Le framing sous forme de gains et de pertes est combiné à trois structures de paiement différentes : gain fixe, gain faible ou élevé avec une probabilité égale révélée avant ou après la réalisation de l'effort. Les résultats montrent que le framing n'a aucun effet sur la réalisation de l'effort, excepté pour un contexte de gain élevé annoncé avant de fournir l'effort. / This thesis examines how consumers respond to incentives used to encourage a reduction in their energy consumption. This necessary reduction stems from the need to reduce greenhouse gas emissions, increase energy production from renewable energy sources and achieve energy savings. These objectives require that residential demand be more flexible in response to changes in supply and that energy savings be achieved by households. The first chapter explores the barriers to consumer acceptance and adoption of smart meters and the incentives that they provide. Significant barriers exist and consumption reductions are far from being achieved. Limited motivation, lack of understanding of information on consumption and the rigidity of daily life are the main barriers preventing households from acting upon the incentives delivered via smart meters. The second chapter analyses the results of field experiments and pilot studies on the impacts of different incentives on residential consumption. The results show that there are large variations and that, on average, an incentive will result in a 2% reduction in energy consumption. Real-time feedback and monetary information have the greatest effect. Finally, more robust studies report lower reduction effects. In the third chapter, a common pool resource game is used to explore individual responses to price and nudge-based incentives. Individuals are encouraged to reduce their consumption either by price increases or by smilies that reflect their overconsumption. The price is most effective at encouraging the target level of consumption but takes longer to have an effect. The nudge is quickly understood but tends to reinforce overconsumption behaviours. The fourth chapter examines the effect of framing on effort provision. Individuals are asked to complete a simple and repetitive task for which they receive a piece-rate payoff in the form of a gain or loss. Framing in the form of gains and losses is combined with three different payment structures: fixed gain, low gain or high gain with an equal probability revealed before or after the effort is made. The results show that framing has no effect on effort provision, except for a high gain context announced before making the effort.

Cette thèse propose un concept d'optimisation de la consommation d'énergie dans les maisons intelligentes basées sur la gestion de la demande qui repose sur l'utilisation de système d e gestion de l'énergie à la maison (HEMS) qui est en mesure de contrôler les appareils ménagers. L'avantage de ce concept est l'optimisation de la consommation d'énergie sans réduire les utilisateurs vivant confort. Un mécanisme adaptatif pour une croissance intelligente système de gestion de l'énergie de la maison qui a composé des algorithmes qui régissent l'utilisation des différents types de charges par ordre de priorité pré-sélectionné dans la maison intelligente est proposé. En outre, une méthode pourl'optimisation de la puissance générée à partir d'un hybride de systèmes d'énergie renouvelables (HRES) afin d'obtenir la demande de charge. particules technique d'optimisation essaim (PSO) est utilisé comme l'optimisation algorithme de recherche en raison de ses avantages par rapport à d'autres techniques pour réduire le coût moyen actualisé de l'énergie (LCE) avec une plage acceptable de la production en tenant compte des pertes entre la production et la demande. Le problème est défini et la fonction objective est introduite en tenant compte des valeurs de remise en forme de sensibilité dans le processus d’essaim de particules. La structure de l'algorithme a été construite en utilisant un logiciel MATLAB et Arduino 1.0.5 du logiciel.Ce travail atteint le but de réduire la charge de l'électricité et la coupure du rapport pic-moyenne (PAR). / This thesis proposes a concept of power consumption optimization in smart homes based on demand side management that reposes on using Home Energy Management System (HEMS) that is able to control home appliances. The advantage of the concept is optimizing power consumption without reducing the users living comfort. An adaptive mechanism for smart home energy management system which composed of algorithms that govern the use of different types of loads in order of pre-selected priority in smart home is proposed. In addition a method for the optimization of the power generated from a Hybrid Renewable Energy Systems (HRES) in order to achieve the load demand. Particle Swarm Optimization Technique (PSO) is used as optimization searching algorithm due to its advantages over other techniques for reducing the Levelized Cost of Energy (LCE) with an acceptable range of the production taking into consideration the losses between production and demand sides. The problem is defined and the objective function is introduced taking into consideration fitness values sensitivity in particle swarm process. The algorithm structure was built using MATLAB software and Arduino 1.0.5 Software. This work achieves the purpose of reducing electricity expense and clipping the Peak-toAverage Ratio (PAR). The experimental setup for the smart meter implementing HEMS is built relying on the Arduino Mega 2560 board as a main controller and a web application of URL http://www.smarthome-em.com to interface with the proposed smart meter using the Arduino WIFI Shield.