Avec l'importance que prend le parc de véhicules électriques rechargeable (VER) depuis ces dix dernières années et au vu de l'important taux de croissance le caractérisant, se pose alors la question de l'infrastructure de recharge y inhérente. Une manière d'en tirer bénéfice et d'en minimiser l'impact consistera en l'agrégation en flotte et de gérer cette dernière en conséquence. L'objectif général de la thèse est de proposer et de développer des algorithmes décentralisés qui permettront de minimiser les impacts les plus critiques attendus d'une forte pénétration de VERs. La prise en compte de la réversibilité des chargeurs actuels et de leur fonctionnement sur les quatre quadrants, les algorithmes proposés, rendent également possible la fourniture de services système au réseau ; cependant il faut aussi tenir compte du caractère aléatoire de plusieurs variables telles que les heures d'arrivée te de départ des véhicules considérés, de l'état de charge initial entre autres. Cette thèse introduit d'abord une approche globale et une optimisation locale afin d'établir un benchmark solide à des fins d'évaluation des techniques développées dans ce travail. Vient ensuite ce qui est la contribution majeure représentée par deux méthodologies d'optimisation lesquelles sont basées sur la théorie des jeux évolutionniste. Toutes les deux techniques introduisent la notion d'équité dans la répartition des tâches et des ressources entre VERs et donnent plus de poids aux contraintes liées au rôle de l'usager/propriétaire du véhicule et de son implication dans la gestion de la demande. En outre, l'une de ces méthodes comprend des solutions de rechange pour intégrer la charge rapide dans le processus de planification, tandis que l'autre méthode permet au VER de fournir des services auxiliaires comme le remplissage des creux de demande, l'effacement de la pointe le pic de rasage, active, d'équilibrer la puissance active ou encore de fournir de l'énergie réactive. / With a stock of Plug-in electric vehicles (PEVs) under continuous grow during the last ten years, concerns have been raised in terms of their charging infrastructure and their integration into the electricity distribution systems. If PEVs are considered as a fleet, both their impact and benefit for the electrical power system can be substantial. The general objective of this thesis is to propose and develop decentralized algorithms allowing to mitigate the most critical impacts expected to occur with the integration of PEVs. Taking into account the reversibility of chargers, the proposed algorithms are intended to consider re-injection of energy, in order to provide ancillary services to the grid. Moreover, algorithms are supposed to consider the stochastic nature of variables like the arrival and departure of PEVs, their initial state of charge, among others. Under these premises and taking into account earlier contributions, this thesis introduces a centralized approach and a distributed optimization approach in order to have a solid benchmark for the justification of the most elaborate contributions of the last part of this work. After these first experiences, the most important contribution of this thesis is represented in two decentralized optimization methodologies that were developed in details based on concepts of evolutionary game theory. Both of them introduce the concept of fairness in the allocation of tasks and resources among PEVs, and give more weight to social constraints represented on the role of PEV owners in the load managing process. Furthermore, one of these methodologies includes alternatives to integrate fast charging rates in the scheduling process, while the other methodology allows PEVs to provide ancillary services like valley filling, peak shaving, active and reactive power balancing, and reactive power supply.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAT101 |
| Date | 14 December 2016 |
| Creators | Ovalle villamil, Andres |
| Contributors | Grenoble Alpes, Bacha, Seddik |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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