Soutenance de thèse de NAFKHA Wafa

Résumé de la thèse

Cette thèse de doctorat se concentre sur l'optimisation des centrales électriques virtuelles commerciales (VPP) en comparant les modèles centralisés et distribués à l'aide de la méthode des multiplicateurs en sens alternatif (ADMM). Les centrales électriques virtuelles commerciales sont des composants essentiels des systèmes énergétiques modernes, regroupant des ressources énergétiques distribuées (DER) telles que des panneaux solaires, des éoliennes et des batteries de stockage pour opérer collectivement sur les marchés de l'énergie. L'optimisation efficace des VPP est essentielle pour maximiser les rendements économiques, assurer la fiabilité du réseau et faciliter l'intégration des sources d'énergie renouvelables.

Le modèle d'optimisation centralisée des centrales de production d'énergie, dans lequel une seule entité coordonne toutes les opérations de production d'énergie renouvelable, offre une perspective holistique à l'échelle du système qui peut conduire à des décisions optimales à l'échelle mondiale. Toutefois, cette approche est confrontée à des problèmes d'évolutivité à mesure que le nombre de DER augmente, ce qui accroît la complexité des calculs et les difficultés de gestion des données. À l'inverse, le modèle distribué décentralise le processus d'optimisation, permettant à plusieurs agents de gérer indépendamment des sous-ensembles de DER. Bien que cette approche atténue les problèmes d'évolutivité grâce au traitement parallèle, elle nécessite une coordination efficace entre les agents pour garantir l'optimisation globale du système.
La méthode ADMM est particulièrement bien adaptée pour relever ces défis en décomposant le problème d'optimisation en sous-problèmes plus petits et gérables qui peuvent être résolus de manière itérative.

Cela fait de l'ADMM une méthode idéale pour l'optimisation distribuée dans les VPP, permettant aux agents de parvenir à un consensus tout en maintenant l'efficacité de calcul.Cette étude évalue deux mesures de performance clés : l'extensibilité, qui reflète la capacité des modèles à gérer un nombre croissant de DER, et le temps d'optimisation total, qui est essentiel pour la gestion de l'énergie en temps réel.La thèse postule que si le modèle centralisé peut offrir une convergence plus rapide et une mise en œuvre plus simple dans les petits systèmes, le modèle distribué, optimisé à l'aide d'ADMM, présentera une évolutivité supérieure et des temps d'optimisation réduits dans les systèmes plus grands et plus complexes.Cette recherche fournit une analyse approfondie des compromis entre les approches d'optimisation centralisées et distribuées pour les centrales électriques virtuelles (VPP), offrant des indications précieuses pour la conception et l'exploitation futures des systèmes énergétiques décentralisés.