La demande en énergie dans les réseaux de téléphonie mobile augmente en raison de l’émergence de nouvelles technologies et de nouveaux services aux exigences de plus en plus élevées (débits de données, délais, etc.). Dans ce contexte, l'opérateur de réseau mobile (ORM) doit fournir d'avantage de ressources radio et de capacité de traitement dans son réseau, entraînant ainsi des coûts financiers plus élevés. L’ORM n’a pas d’autre choix que de mettre en œuvre des stratégies d’économie d’énergie sur plusieurs niveaux de son infrastructure, notamment au niveau du réseau d’accès radio (RAN).En parallèle, le réseau électrique devient plus intelligent, avec de nouvelles fonctionnalités pour équilibrer l'offre et la demande en faisant varier les prix de l'électricité, permettant ainsi à certains agrégateurs d'énergie de faire partie du processus d'approvisionnement et en signant des accords de réponse à la demande avec ses clients les plus important. Dans le contexte d'un réseau électrique intelligent et fiable, l'ORM, qui compte des milliers de evolved NodeB (eNB) répartis sur tout le pays, doit jouer un rôle majeur dans le réseau en agissant en tant que consommateur potentiel capable de vendre de l'électricité. Toutefois, dans les pays d'Afrique subsaharienne, le réseau peut ne pas être fiable, voire même inexistant, l'ORM n'a d'autre choix que de déployer une centrale électrique virtuelle (VPP) qui l'alimente partiellement ou totalement.Dans cette thèse, nous étudions les interactions entre l’opérateur de réseau et le réseau électrique, qu’il soit fiable ou non, dans les pays développés comme dans les pays en cours de développement. Nous étudions la gestion optimale de l'énergie à long et à court terme, dans le but de minimiser le coût total de possession (TCO) en énergie de l'opérateur par station de base, qui correspond à la somme de ses dépenses d'investissement (CAPEX) et de ses dépenses opérationnelles (OPEX), en assurant la satisfaction des besoins croissants en trafic de ses utilisateurs dans la cellule.L'étude à long terme nous permet de prendre des décisions d'investissement semestrielles pour le dimensionnement de la batterie et des sources énergies renouvelables, en tenant compte de la dégradation des performances des équipements, des prévisions de la croissance du trafic des utilisateurs et de l'évolution du marché de l'électricité sur une longue période de temps comptée en années.Dans le cas où elle est alimentée par un réseau intelligent fiable, la politique à court terme aide l’opérateur à définir quotidiennement une stratégie de gestion optimale de la batterie assurant l'arbitrage ou à le trading d’électricité tout en exploitant les fluctuations horaires des prix de l’électricité afin de minimiser la facture énergétique journalière de l'ORM tout en respectant certaines règles d'utilisation de ces équipements.Dans le cas d'un réseau électrique non fiable ou complètement inexistant, l'opérateur est alimenté par des sources hybrides couplant stockage (batteries), générateurs diesel, énergie solaire et le réseau électrique si ce dernier est opérationnel. Ici, nous définissons un ordre de priorité fixe sur l’utilisation de ces sources qui vise à étendre la durée de vie de la batterie et maintenir ses performances / The energy demand in mobile networks is increasing due to the emergence of new technologies and new services with higher requirements (data rates, delays, etc). In this context, the Mobile Network Operator (MNO) has to provide more radio and processing resources in its network leading for higher financial costs. The MNO has no choice but to implement energy saving strategies in all the parts of its infrastructure and especially at the Radio Access Network (RAN).At the same time, the electrical grid is getting smarter including new functionalities to balance supply and demand by varying the electricity prices, allowing some aggregators to be part of the supply process and signing demand response agreements with its clients. In the context of reliable smart grid, the MNO having thousands of evolved NodeB (eNB) spread over all the country, has to play major role in the grid by acting as a prosumer able to sell electricity. In African Sub-Saharan countries however, the grid may be not reliable or even non existent, the MNO has no choice but to deploy a Virtual Power Plant (VPP) and rely partially or totally on it.In this thesis, we study the interactions between the network operator and the grid either reliable or not in both developed and developing countries. We investigate both long term and short term optimal energy related management, with the aim of minimising the operator's Total Cost of Ownership (TCO) for energy per base station which is the sum of its Capital Expenditure (CAPEX) and Operational Expenditure (OPEX) while satisfying the growing needs of its user traffic in the cell.The long term study enables us to make semestral based investment decisions for the battery and renewable energy sources dimensioning considering equipment performance degradation, predictions on users traffic growth and electricity market evolution over a long period of time counted in years.In the case of being powered by a reliable smart grid, the short term policy helps the operator to set on a daily basis, an optimal battery management strategy by performing electricity arbitrage or trading that takes advantage of the electricity prices hourly fluctuations in order to minimize the MNO daily energy bill while respecting some rules on the usage of its equipments.In the case of a non reliable or off-grid environment, the operator is powered by hybrid sources coupling storage, diesel generators, solar power and the grid if the latter is operational. Here, we define a fixed order of priority on the use of these sources that extends the battery lifetime and maintain its performance
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019SACLL006 |
Date | 21 March 2019 |
Creators | Labidi, Wael |
Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Chahed, Tijani, El Ayoubi, Salah Eddine |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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