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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/144666 |
| Date | 04 June 2024 |
| Creators | Salinas Herrera, Kleber Fernando |
| Contributors | Kamwa, Innocent, Moeini, Ali |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xvi, 173 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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