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Optimisation de la planification et l'opération du réseau de distribution dans le contexte d'une forte pénétration des énergies renouvelables / Optimization of the planning and operations of electric distribution grids in the context of high renewable energy penetration

Dans le contexte de la transition énergétique, il existe des inconnues liées à la fonctionnalité du réseau électrique futur avec l’augmentation de la consommation et l’introduction de nouvelles formes de production. L’adaptation du système actuel est inévitable, néanmoins, les solutions efficaces sont difficiles à définir. Les stratégies actuelles de la planification du réseau de distribution ne répondent pas précisément aux problématiques des nouvelles productions décentralisées, le changement du profil de la consommation, l’automation du réseau de distribution avec de nouvelles stratégies de gestion du réseau ainsi que la déréglementation du marché de l’électricité. De plus, la visibilité et la contrôlabilité du réseau de distribution est limité, l’implémentation d’une gestion active optimale n’est pas à présent une réalité. L’évaluation du réseau intelligent est critique pour comparer aux solutions traditionnelles.L’objectif principal de cette thèse est d’explorer les barrières technico-économiques pour l’intégration massive des énergies renouvelables sur le réseau de distribution. Cette thèse explore plusieurs solutions au travers d’algorithmes d’optimisation de type flux de puissance qui utilisent des relaxations convexes. Pour le cas du réseau électrique basse tension, des systèmes triphasés déséquilibrés sont considérés. Pour analyser les incertitudes associées avec la génération et la demande, des algorithmes stochastiques sont abordés. Ces outils sont utilisés pour i) l’optimisation de l’emplacement et le dimensionnement des batteries, ii) l’optimisation des stratégies de gestion de la demande, iii) l’évaluation des stratégies d’opération de flexibilité du réseau centralisé et aussi décentralisé et iv) étudier l’impact de différents scénarios de pénétration des énergies renouvelables sur les réseaux existants. / In the context of the energy transition, there are many unknowns related to the required capabilities of future electric distribution systems to meet the growing electric load and new forms of electric production. The transformation of current electric distribution systems is inevitable, however, the most cost-effective investments are difficult to evaluate. Current electric distribution grid planning strategies are inadequate to take into account the accommodation of massive decentralized production, increased electric load with higher volatility, automation of distribution grids and unbundling of electricity markets. Due to a lack of observability and controllability in the distribution grid, the feasibility of optimal power flow management is not currently a reality. The quantification of smart distribution grids is critical to evaluate the added benefit of this solution in comparison to infrastructure upgrades.The primary objective of my PhD is to explore the techno-economical barriers of massive renewable energy integration into the distribution grid. This thesis will explore different solutions through convex relaxations of optimal power flow analysis. For the low voltage distribution grid case, three-phase unbalanced power flow analysis is considered. In order to consider realistically the uncertainties related to renewable generation and demand, stochastic optimal power flow (OPF) algorithms are proposed. These tools are used among others to i) optimize placement and sizing of grid connected storage, ii) optimize demand response strategies, iii) study different operation strategies for storage devices including centralized and decentralized ones and iv) study the impact of different renewable energy integration scenarios into real-world distribution grids.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2017PSLEM074
Date14 December 2017
CreatorsGrover silva, Etta
ContributorsParis Sciences et Lettres, Kariniotakis, Georges, Girard, Robin
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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