Dans le domaine de l’internet des objets, nos recherches se sont focalisées sur l’étude des corrélations entre les données générées par des réseaux de capteurs. Ces données sont généralement collectées par des systèmes d’acquisition et se caractérisent par une grande vélocité et un fort volume. Les décideurs ont besoin d’outils permettant de détecter les situations d’intérêt au meilleur moment pour la prise de décision. Nous partons des travaux de doctorat de F.Barouni (2016) qui a proposé une extension du modèle et des outils de traitement d’événements complexes (CEP) pour répondre aux enjeux relatifs à la vélocité et au volume de ces données. Barouni a proposé une approche de représentation et de détection de patrons spatiotemporels pour représenter les situations d’intérêt. Notre but est de concevoir un outil destiné à gérer ces données et à fouiller des corrélations potentielles entre elles, en tenant compte des données contextuelles. Dans ce mémoire, nous proposons une approche théorique qui utilise les graphes conceptuels afin d’améliorer l’approche de Barouni en permettant de modéliser plusieurs types de relations spatiales. Dans ce contexte, nous avons proposé une extension des relations spatiales en tenant compte des éléments composant un réseau en lien avec l’espace géographique sous-jacent. En effet, notre modèle prend en compte, la représentation spatiale du réseau, la projection du réseau dans l’espace géographique sous-jacent et toutes les relations spatiales qui en découlent. Nous proposons aussi une extension au formalisme de représentation des patrons en ajoutant une structure du résumé et de contraintes du patron (graphes conceptuels) pour pouvoir modéliser des relations spatiales entre des patrons de complexité croissante. Nous avons développé un outil de détection de patrons en utilisant une approche de CEP itérative. Notre outil utilise plusieurs CEPs pour pouvoir détecter des patrons de différents degrés de complexité. Nous avons démontré la pertinence de notre approche par l’étude des événements de reconfiguration dans un réseau de distribution électrique. Notre approche est assez générique pour être applicable dans d’autres domaines d’application, tels que les réseaux de fibres optiques.

La transition énergétique mondiale en cours incite à l'exploration et au développement d'approches holistiques incluant la modélisation et la simulation des ressources énergétiques distribuées (RED) et des charges flexibles modernes de manière intégrée, tout en évaluant leurs impacts sur le réseau de distribution. Avec le déploiement croissant de ces technologies dites vertes ces dernières décennies, caractérisées principalement par des dispositifs intelligents et un marché énergétique transactionnel en croissance, le système énergétique a acquis une dynamique significative, en particulier du côté de la distribution. Le comportement des consommateurs intelligents et la variabilité des RED changent radicalement les paradigmes traditionnels de planification et d'opération. Cette recherche contribue au domaine de la co-simulation distribution et client (D&C) en introduisant FlexSimNet, une plateforme de simulation innovante open-source, construite autour des technologies de flexibilité et des ressources énergétiques distribuées qui seront cruciales pour fournir de l'électricité Décarbonée, Numérisée et Décentralisée (3D) de manière rentable pour permettre l'émergence de systèmes énergétiques plus verts. FlexSimNet est une plateforme de simulation multi-sectorielle conçue comme un repère pour la recherche et l'analyse de systèmes de distribution et de clients intégrés à grande échelle. FlexSimNet est développé dans un environnement Python et utilise des solveurs de systèmes tels qu'OpenDSS et EnergyPlus en co-simulation. Il comprend plusieurs modules, chacun exécutant des fonctions spécifiques avec des entrées et des sorties distinctes, et conçu pour offrir une flexibilité dans le contrôle de l'opération des charges flexibles et des RED. Ces modules incluent : - Un outil Générique Tierme-Series Pow Flow (GTSPF), qui tire parti d'OpenDSS et de Python pour la simulation dynamique des réseaux de distribution, qui est également intégré à la plateforme d'Énergie Transactionnelle ETSim, permettant un examen détaillé des échanges d'énergie transactionnelle et de leur impact sur les opérations et l'efficacité du réseau. - Un module de Modélisation de l'Énergie Domestique qui utilise EnergyPlus pour une modélisation précise de l'énergie des bâtiments, facilitant une analyse plus approfondie des modèles de consommation tels que les niveaux de confort et leur influence sur le système énergétique global. - La mise en œuvre de simulation de Monte Carlo pour explorer la nature stochastique de la charge et de la décharge des VE, fournissant des aperçus sur la flexibilité et les défis posés par une forte pénétration des VE. - Et, l'application de techniques d'apprentissage machine pour la prévision précise de l'irradiance solaire et de la température, démontrant le potentiel des approches basées sur les données pour améliorer la précision prédictive. Le potentiel et les capacités de FlexSimNet sont évalués de manière approfondie à travers une variété de scénarios et de configurations de simulation. Les résultats confirment l'efficacité et la fiabilité de la plateforme comme cadre robuste pour simuler les interactions entre les RED, les charges flexibles et les réseaux de distribution, offrant un nouveau repère pour l'analyse techno-économique. Les simulations démontrent la complexité supplémentaire introduite dans le réseau par la haute pénétration des ressources énergétiques distribuées et des charges flexibles. Bien que ces ressources offrent des avantages tels que l'intégration des énergies renouvelables et les services de soutien potentiels au réseau, elles défient également l'efficacité du réseau. Cela souligne l'importance d'optimiser l'opération et la coordination de ces ressources au sein du réseau de distribution pour exploiter pleinement leurs avantages tout en maintenant ou en améliorant la performance du réseau. Cela impose également des défis pour la stabilité de la tension. La gestion de ces fluctuations devient cruciale, surtout à mesure que les niveaux de pénétration de ces technologies augmentent. Les opérateurs de système doivent employer des stratégies de régulation de tension avancées et exploiter la flexibilité de ces ressources énergétiques distribuées pour maintenir la stabilité du réseau. / The ongoing global energy transition urges the exploration and development of holistic approaches that include the modelling and simulation of distributed energy resources (DER) and modern flexible loads in an integrated manner while evaluating their impacts on the distribution network. With the increasing deployment of these so-called green technologies in recent decades, characterized primarily by smart devices and a growing transactional energy market, the power system has gained significant dynamism, especially on the distribution side. The behaviour of smart consumers and the variability of DER drastically change traditional planning and operational paradigms. This research contributes to the distribution and client (D&C) co-simulation field by introducing FlexSimNet, an innovative open-source simulation platform, built around flexibility technologies and distributed energy resources that will be crucial for delivering cost-effective Decarbonized, Digitized and Decentralized (3D) electricity to enable emerging greener energy systems. FlexSimNet is a multi-sector simulation platform designed as a benchmark for the research and analysis of large-scale integrated distribution and customer systems. FlexSimNet is developed in a Python environment and employs system solvers such as OpenDSS and EnergyPlus in co-simulation. It comprises several modules, each performing specific functions with distinct inputs and outputs, and designed to offer flexibility in controlling the operation of flexible loads and DER. These modules include: - A Generic Time-Series Power Flow (GTSPF) tool, which leverages OpenDSS and Python for dynamic simulation of distribution networks which is also integrated with the transactive energy ETSim platform, enabling detailed examination of transactive energy exchanges and their impact on network operations and efficiency. - A Home Energy Modelling module which utilizes EnergyPlus for accurate building energy modelling, facilitating a deeper analysis of consumption patterns such as comfort levels and their influence on the overall energy system. - The implementation of Monte Carlo simulations to explore the stochastic nature of EV charging and discharging, providing insights into the flexibility and challenges posed by high EV penetration. - And, the application of machine learning techniques for precise forecasting of solar irradiance and temperature, demonstrating the potential of data-driven approaches inenhancing predictive accuracy. FlexSimNet's potential and capabilities are thoroughly assessed through a variety of scenarios and simulation setups. The results confirm the platform's effectiveness and reliability as a robust framework for simulating the interactions between DER, flexible loads, and distribution networks, offering a new benchmark for techno-economic analysis. The simulations demonstrate the additional complexity introduced into the network by the high penetration of distributed energy resources and flexible loads. While these resources offer benefits such as renewable integration and potential grid support services, they also challenge network efficiency. This underscores the importance of optimizing the operation and coordination of these resources within the distribution network to harness their full benefits while maintaining or enhancing network performance. It also imposes challenges for voltage stability. Managing these fluctuations becomes crucial, especially as the penetration levels of such technologies grow. System operators need to employ advanced voltage regulation strategies and leverage the flexibility of these distributed energy resources to maintain grid stability.

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.

Dans un contexte de multiplication d’expérimentations de « réseaux électriques intelligents » (REI) et de « villes intelligentes » à travers le monde, cette thèse questionne les reconfigurations qui affectent l’action publique liée à l’énergie depuis l’émergence de ces innovations technologiques. À partir d’une analyse de l’instrumentation des politiques énergétiques et de la gouvernance de quatre démonstrateurs de « smart communities » au Japon, nous souhaitons saisir la reformulation du rôle de l’État et de ses modes d’interaction avec les collectivités territoriales et avec les acteurs privés. Nous défendons la thèse que la pratique de l’expérimentation tend à devenir un instrument privilégié de la conduite des politiques locales, en réponse à d’importantes transformations qui affectent les politiques énergétiques. En nous appuyant sur une analyse néo-institutionnaliste, nous montrons que l’introduction des REI est marquée par des permanences dans le processus d’élaboration des politiques publiques et dans les cadres cognitifs mobilisés, mais aussi par un « changement graduel transformateur » dans les instruments déployés. À travers l’étude des quatre premiers démonstrateurs de smart community mis en place entre 2010 et 2015 par le Ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie (METI) à Yokohama, Toyota, Kyōto Keihanna et Kitakyūshū, nous procédons à une analyse de l’influence de la pratique expérimentale sur la production de politiques énergétiques locales et sur les modes d’interaction entre l’État et les acteurs locaux. Il apparaît alors que la pratique expérimentale est appropriée par les acteurs locaux volontaristes comme un moyen de valoriser leurs « bonnes pratiques » et d’ériger leur territoire en vitrine de l’exemplarité. Cette démarche s’inscrit dans une perspective stratégique visant à capter les financements privés et publics, mais elle résulte aussi d’un repositionnement de l’appareil étatique visant à renforcer son contrôle au sein de politiques énergétiques territorialisées par la promotion d’expérimentations en phase avec ses stratégies. Nous mobilisons en particulier les notions de « méta-gouvernance » et de « gouvernement à distance » pour qualifier les dispositifs déployés par l’État pour conférer des marges de manœuvre aux acteurs locaux et accorder des concessions ponctuelles qui s’inscrivent dans ses perspectives stratégiques, tout en effectuant un contrôle sur ce processus afin de maintenir la structure du réseau. / As smart grids’ experiments and smart cities are spreading through the world, this doctoral thesis questions the reconfigurations that have been affecting public action about energy issues since the appearance of these technological innovations. Through an analysis of energy policy tools and case studies of the governance of four ‘smart communities’ demonstration projects in Japan, my goal is to understand how the State redefines its role and its process of interaction with local governments and private actors. My main contribution is to analyze the practice of experimentation as an emerging tool of local policies, in response to major transformation that affect energy policies. Based on a neo-institutionalist approach, I highlight that the introduction of smart grids is based on continuities in terms of policymaking process and cognitive frames, while the policy tools used to implement smart grids are characterized by a ‘gradual institutional change’. Through an analysis of the first ‘smart communities’ demonstration projects that have been implemented by the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) between 2010 and 2015 in Yokohama, Toyota, Kyōto Keihanna et Kitakyūshū, I study the influence of experimentations in the implementation of local energy policies and in the interactions between the State and local actors. My case studies show that proactive local actors took over experiment as a way of enhancing the exemplariness of their territory and “best practices”. From a strategic point of view, this approach aims at attracting public and private funding, but in an institutional perspective, it also reveals how the State positions itself in order to increase its control over territorialized energy policies by promoting experimentation projects according to its strategies. I use the notion of ‘meta-governor’ and ‘governing by distance’ as a way of describing the measures implemented by the METI and other ministries to give room for manoeuvre to local actors and to grant concessions that fits with their strategies, while controlling over this process in order to maintain the general structure of the grid.

Cette thèse s’intéresse à la gestion décentralisée des données récoltées par les réseaux de capteurs dans le contexte des réseaux électriques intelligents (smart grids). Nous proposons une architecture décentralisée basée sur les systèmes multi-agents pour la gestion des données et de l’énergie dans un smart grid. En particulier, nos travaux traitent de la gestion des données des réseaux de capteurs dans le réseau de distribution d’un smart grid et ont pour objectif de lever deux verrous essentiels : (1) l'identification et la détection de défaillances et de changements nécessitant une prise de décision et la mise en œuvre des actions correspondantes ; (2) la gestion des grandes quantités de données qui seront récoltées suite à la prolifération des capteurs et des compteurs communicants. La gestion de ces informations peut faire appel à plusieurs méthodes, dont l'agrégation des paquets de données sur laquelle nous nous focalisons dans cette thèse. Nous proposons d’agréger (PriBaCC) et/ou de corréler (CoDA) le contenu de ces paquets de données de manière décentralisée. Ainsi, le traitement de ces données s'effectuera plus rapidement, ce qui aboutira à une prise de décision rapide et efficace concernant la gestion de l'énergie. La validation par simulation de nos contributions a montré que celles-ci répondent aux enjeux identifiés, notamment en réduisant le volume des données à gérer et le délai de communication des données prioritaires / This thesis focuses on the decentralized management of data collected by wireless sensor networks which are deployed in a smart grid, i.e. the evolved new generation electricity network. It proposes a decentralized architecture based on multi-agent systems for both data and energy management in the smart grid. In particular, our works deal with data management of sensor networks which are deployed in the distribution electric subsystem of a smart grid. They aim at answering two key challenges: (1) detection and identification of failure and disturbances requiring swift reporting and appropriate reactions; (2) efficient management of the growing volume of data caused by the proliferation of sensors and other sensing entities such as smart meters. The management of this data can call upon several methods, including the aggregation of data packets on which we focus in this thesis. To this end, we propose to aggregate (PriBaCC) and/or to correlate (CoDA) the contents of these data packets in a decentralized manner. Data processing will thus be done faster, consequently leading to rapid and efficient decision-making concerning energy management. The validation of our contributions by means of simulation has shown that they meet the identified challenges. It has also put forward their enhancements with respect to other existing approaches, particularly in terms of reducing data volume as well as transmission delay of high priority data

Cette thèse s’intéresse à la gestion décentralisée à l’aide des systèmes multi-agents de l’énergie, notamment de sources renouvelables, dans le contexte des réseaux électriques intelligents (smart grids). Nos travaux de recherche visent à minimiser la facture énergétique des consommateurs en se focalisant sur deux verrous essentiels que nous nous proposons de lever : (1) résoudre le problème de l’intermittence des énergies renouvelables; (2) minimiser les pertes d’énergie. Pour pallier le problème d’intermittence des énergies renouvelables et dans le but de maintenir un coût énergétique peu onéreux même lors des pics d’utilisation, nous avons intégré un système de stockage intelligent. Nous avons, en effet, proposé des algorithmes permettant d’utiliser les systèmes de stockage intelligents et la négociation multi-agents pour réduire la facture énergétique tout en conservant un taux de décharge minimal de la batterie et une perte énergétique minimale. La validation par simulation de nos contributions a montré que celles-ci répondent aux enjeux identifiés, notamment en réduisant le coût de l’énergie pour les consommateurs en comparaison aux travaux de l’état de l’art. / This thesis focuses on the decentralized management using multi-agent systems of energy, including renewable energy sources, in the smart grid context. Our research aims to minimize consumers’ energy bills by answering two key challenges: (1) handle the problem of intermittency of renewable energy sources; (2) reduce energy losses. To overcome the problem of renewable resources intermittency and in order to minimize energy costs even during peak hours, we integrated an intelligent storage system. To this end, we propose many algorithms in order to use intelligent storage systems and multi-agent negotiation algorithm to reduce energy cost while maintaining a minimal discharge rate of the battery and minimal energy loss. The validation of our contributions has shown that our proposals respond to the identified challenges, including reducing the cost of energy for consumers, in comparison to the state of the art.

La démocratisation des véhicules hybrides branchables ainsi que des véhicules purement électriques implique un surplus de demande sur les réseaux de distribution. Le Vehicle-to-Grid (V2G) ou le Vehicle-to-Building (V2B) visent à répondre à cette demande accrue en utilisant les véhicules non plus comme de simples charges pour le réseau électrique mais comme des acteurs effectuant des échanges bidirectionnels. Les travaux présentés dans ce mémoire montrent, avec des données réelles du campus de l’Université Laval, une modélisation de flottes de véhicules et l’application d’un modèle d’optimisation linéaire que le V2B peut permettre de réaliser des gains financiers partagés entre les acteurs tout en rechargeant efficacement les véhicules participants. / The democratization of plug-in hybrid electric vehicles along with purely electric vehicles causes an increased electric demand on the power grid. Vehicle-to-Grid (V2G) or Vehicle-to-Building (V2B) aim to bring an appropriate response to this increased demand, by not simply considering vehicles as loads for the grid but as actors making bidirectionnal exchanges. The works presented in this master’s thesis show, with real data on the Université Laval campus, a modelling of vehicle fleets and the application of a linear optimization model, that V2B can provide financial gain shared between the actors of the system, while charging the vehicles efficiently.

L’apparition massive des véhicules électriques (VEs) sur les marchés 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 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. (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 (VANET) 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 et aussi pour planifier la motivation du consommateur afin de favoriser la stabilité de la grille / In the next years, electric vehicles (EVs) will make their appearance on the market. This even will have significant impact on the operation of the existing electricity networks which have to be updated to reach the new massive electricity demand. Moreover, EVs can also be seen as a new opportunity in the future electricity market. Indeed, a smart EV discharge / charge process can be enable a large power, valuable, and permanent storage media. The project's objectives are to: (1) propose a scheme integrating V2G interaction techniques: (a) adapt the grid functionality to the temporal and spatial constraints to the EV charging process in a residential setting. We seek to satisfy different power demands of EVs connected to the mains without stressing too smart grid, (b) optimizing the loading / unloading between EVs and the grid in both directions. (2) To propose new patterns of wireless communication between EVs and smart grid away from the charging stations, which are based on the standards of vehicle communications (VANET), as well as other communication standards on a large scale. Access to smart grid technologies will be introduced to negotiate the cost of charge / discharge, the waiting time of service, locations and also to plan consumer motivation to promote the grid stability