Gestion active de la demande basée sur l'habitat connecté

• Main Author: Kaddah, Rim
• Other Authors: Paris, ENST
• Language: en; fr
• Published: 2016
• Subjects: Gestion active de la demande; Contrôle direct des équipements; Réseau électrique intelligent; Internet des objets; Recherche opérationnelle; Demand response; Direct load control; Smart grids; Internet of things; Operations research
• Online Access: http://www.theses.fr/2016ENST0025/document

L’Internet des Objets (IdO) et le déploiement des équipements connectés permettent la mise en place de solutions de Gestion Active de la Demande(GAD) avancées. En effet, il devient possible d’avoir plus de visibilité et un contrôle fin sur différents équipements qui consomment, stockent ou produisent de l’énergie dans une maison. Dans cette thèse, nous considérons des solutions ayant la capacité de produire des décisions de contrôle direct à différents niveaux de granularité en fonction des variables mesurées dans les habitats. Le contrôle est basé sur une optimisation d’utilité perçue. Des fonctions utilité sont définies à travers une approche générique qui considère la flexibilité de la charge et l’impact des décisions de contrôle sur les utilisateurs. L’approche proposée n’impose pas de restrictions sur le type des équipements contrôlés ni sur la granularité des décisions de contrôle. Ceci permet un contrôle joint d’équipements hétérogènes. Nous considérons trois types d’architectures de contrôle à savoir: des solutions centralisées, partiellement distribuées et entièrement distribuées. Ces architectures diffèrent dans la distribution de la prise de décision entre les entités impliquées dans le contrôle et les données qui sont mis à disposition de ces entités. L’analyse numérique montre les compromis des solutions proposées du point de vue de la performance, de l’extensibilité et de la complexité. === The Internet of Things (IoT) paradigm brings an opportunity for advanced Demand Response (DR) solutions. Indeed, it enables visibility and control on the various appliances that may consume, store or generate energy within a home. In this thesis, we consider solutions having the capability to produce direct control decisions at different granularities based on variables measured at homes. Control schemes are driven by an optimization based on utility functions. These functions are defined based on a generic approach that considers load’s flexibility and the impact of control decisions on users. The proposed approach does not impose any restrictions on the type of controlled appliances nor on the granularity of control decisions. This enables joint control of heterogeneous loads. We consider three types of control architectures, namely centralized, partially distributed and fully distributed solutions. Schemes based on these architectures differ in the distribution of decision making among entities involved in the control and data that is made available to these entities. Numerical analysis shows the trade-offs of proposed solutions from a performance, scalability and complexity perspectives.