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Modélisation générique d’un
Smart Grid Séminaire Recherche
26 mai 2016
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Activités de recherche
2
Projet Energy Positive IT 2.0, 2012 - 2014 • Dirigé par EMBIX, en collaboration avec Alstom, Bouygues, CEA, Dotvision,
Fondaterra, Renault, Supelec, Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (Prism et Econoving/REEDS), Zamiren.
• Contrat financé dans le cadre du FUI11, avec un effort total de 10 millions d’euros • Projet labellisé par les Pôles de Compétitivité : Systematic, Tenerrdis et Advancity. • Activité : gestion d’un bâtiment intelligent / gestion d’un réseau énergétique
intelligent.
Chaire Econoving dans le projet V2G Renault, 2012 • Collaboration avec Yann Hermans, doctorant à l’UVSQ. • Activité : gestion des charges d’un parc de véhicules électriques.
Chaire Econoving dans le projet GARE Versailles Chantiers 2012 – 2013 • Collaboration avec Mourat Arat, post-doctorant à l’UVSQ. • Activité : modélisation d’un gare intelligente, gestion de l’énergie, l’eau, le gaz et les
déchets.
- Novembre 2014 : Doctorat en informatique – mention très Honorable
Université de Versailles Saint-Quentin, dirigé par Ider Tseveendorj.
Guérard Guillaume - smart--grid.net Séminaire 26 mai 2016
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Modélisation générique d’un Smart Grid
Introduction
Système complexe
3
Système intelligent
Modélisation
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Introduction
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Qu’est ce qu’un Smart Grid ?
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Le réseau énergétique est principalement basé sur les travaux de Nikola Tesla de 1888.
Problèmes actuels : - Production : intégration et gestion des
EnRs (production erratique), gestion des stockages (V2G, froid, etc.).
- Consommation : congestion, latence, efficacité des centrales locales, DSM, demande-réponse, sécurité des données.
Pourquoi un Smart Grid ?
5
Objectifs du Smart Grid :
- Aplanir la courbe de consommation.
- Gérer l’offre et la demande.
- Garantir la QoS.
Source: ABB
Smart Grid : réseau intégrant le comportement des utilisateurs.
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Un système de systèmes
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• Self-Healing • Flexible • Prédictif • Interactif • Optimal • Sécurisé
Un Smart Grid est composé de :
Agit et réagit aux actions et paramètres internes et externes.
Image: Siemens
smart infrastructure
smart management
smart protection
Smart Grid
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Modèles existants
7
Modèles actuelles sont basés sur une
technologie, un produit, des règles spécifiques.
Inconvénients :
- Temps de calcul trop grand pour un modèle à
grande échelle.
- Données non compatibles inters-modèles.
- Les modèles ne sont pas “plug-and-play” ni
“user-friendly”.
Objectif : modéliser un modèle générique de Smart Grid.
Brandon Palacio
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Modélisation : - Programmation : représentation des
entités et des relations entre elles. - Logique : ensemble pourvu d’une
collection d’opérations finies, et de relations, satisfaisant un ensemble d’axiome.
représentation d’un système à l’aide de théories provenant du domaine scientifique.
Un modèle générique?
8
Modélisation générique : Représentation généraliste d’un système à l’aide d’outils scientifiques
Générique : - Médical : se réfère à un contenu chimique
et non à une marque. - Programmation : méthodes ayant le
même nom par surcharge. - Linguistique : processus pour effectuer
une généralisation. qui n’est pas propre à une particularité,
une instance concrète.
Avantages : Apporte des résultats sans problématiques temporelle et monétaire du modèle réel.
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Les problèmes de modélisation
Difficultés : • Trouver un modèle
mathématique représentant le système dans son entièreté.
• Trouver les fonctions objectifs
et les contraintes de milliers de paramètres.
Réponses : • Trouver des algorithmes
pour une application locale et harmoniser le système.
• Standardiser les données dans tout le système.
9
Comment analyser un système aussi complexe qu’un Smart Grid ?
Risque : problème d’émergence (complexité globale plus grande que la somme des complexités des sous-systèmes) exemple fourmi de Langton, flocking etc.
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Analyse des systèmes complexes
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Analyse systémique adaptative
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Les systèmes complexes
11 Guérard Guillaume - smart--grid.net
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Analyse des systèmes adaptatifs complexes
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Évolution
Auto-organisation
Composant
• Rétroactions
• Apprentissage
• Optimisation
• Communication
• Agents/Structure
Des « agents » ?
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Smart Grid : agents/structure
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Différents agents en compétition : • Minimiser les coûts (production,
consommation, distribution, etc). • Éviter les congestions, sur ou
sous-production. • Maximiser l’utilisation des EnR,
batteries, DSM. • Être neutre dans la chaîne
énergétique. Source: Siemens
Structure d’un réseau électrique :
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Un réseau à trois organes
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Niv
eau
loca
l
• Arbre de distribution.
• Gestion :
• Domotique
• EnR locale
• V2G
• Distribution et gestion de l’énergie parmi les appareils.
Mic
rogr
id
• Racine de l’arbre.
• DSM
• Équilibre de l’offre et la demande
• Comportement des utilisateurs
• Consensus entre offres du marché et les consommateurs gérés.
T&D
• Graphe 2-connexe
• Demande-réponse:
• Gestion de la production
• Schéma de routage
• Comportement futur
• Production, transport et distribution de l’énergie dans le grid.
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Modélisation : armature d’un Smart Grid
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De l’analyse à la modélisation
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Processus général
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• Bottom-up – Schéma de consommation
prévisionnel
– Suivi des directives DSM et D-R précédentes
• Top-down – Recherche d’un équilibre
– Création des schémas futurs.
Bottom - up
Top - down
Itération: toutes les 5min.
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Processus général
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Processus général
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Gestion locale
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Update
• Maj. des données.
Allocation I
• Comparaison aux prévisions.
Allocation II
• Schéma de consommation.
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Priorité de consommation
Maison 1 Maison 2 Maison 3 Maison 4 Maison 5
1/0/81 1/1/80 3/0/83 5/2/75 20/4/20 Précision : 4 FOS : 5
1/0/16 1/0/16 2/1/15 3/0/18 4/3/7 5/3/5 Précision : 6 FOS: 7
1/0 1/0 10/0 Précision : 12 FOS: 12
1/0/33 1/1/32 3/0/35 3/2/29 4/1/32 8/4/8 Précision : 8 FOS: 9
1/0 3/0 Précision : 6 FOS: 6
20
Calcul de la fonction d’utilité : ui=(weightmax*prioritymax)-(weighti*priorityi) + weighti
Résolution par programmation dynamique : mémorisation de schémas de consommation. DSM : seule la domotique a une priorité de consommation variable.
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Processus général
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Gestion microgrid
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Enchère
• DSM.
• Demand-Response.
• Jeu d’enchère.
Consensus
• Rétroaction.
• Punitions et récompenses.
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Stratégies
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Stratégie basée sur une consommation des appareils.
DSM Le comportement du consommateur impactera sa consommation future.
Ensemble d’appareils 1 l/r Response 1 … Response i
Ensemble d’appareils 2 l/r DSM 1 l/r l/r l/r
Ensemble d’appareils 3 l/r DSM 2 l/r l/r l/r
… l/r … l/r l/r l/r
Ensemble d’appareils m l/r DSM j l/r l/r l/r
- l : utilité de la stratégie pour le consommateur. - r : utilité de la stratégie pour l’offre du producteur.
La stratégie avec la plus grande somme l+r est choisie.
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Processus général
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Gestion T&D
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Maj. •Maj. du graphe.
Max flow, min cost
•Trouver une solution optimale.
Équilibre
•Identifier les zones à risque.
•Rétroaction avec le microgrid.
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T&D : du réseau au graphe
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• Prétopologie : principe de “proximité”
1. Un graphe par critère. 2. Le graphe final est une association logique de ces derniers.
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T&D : mise-à-jour du routage
• Mise-à-jour du routage: Busacker&Gowen
- Maj du réseau. - Détermination des
nouveaux arcs. - Détermination du
graphe d’écart (prix inverse).
- Maj du routage. - Calcul du routage
optimal.
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T&D : principe de rétroaction
28
• Rétroaction
- Calcul sans contrainte pour les microgrids.
- Calcul sans contrainte pour les producteurs.
choix des récompenses et punitions en fonction de la stratégie choisie.
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Processus général
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Application de la stratégie choisie.
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Smart Grid: résumé.
30
1. Mise-à-jour des données. 2. Schémas de consommation. 3. Enchères. 4. Rétroaction. 5. Consensus: distribution à l’échelle.
3
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Un système intelligent
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De l’analyse à la prédiction
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Processus général
32 Guérard Guillaume - smart--grid.net
Séminaire 26 mai 2016
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Comment paramétrer la domotique ?
• Modèle générique :
- Chauffage :
33
– Choix d’un mode de fonctionnement.
– Choix d’une stratégie DSM.
– Paramétrage des paramètres internes par l’automate.
– Possibilité de paramétrage manuel ou par apprentissage.
– Applicable à tout appareil communiquant avec le smart meter.
– Peu coûteux.
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Processus général
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Demand-Response
35
• Rétroaction actuelle : changement des enchères.
• Après consensus :
2 𝑗∗(𝑥𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡 𝑗 )𝑗𝑖=1
𝑗(𝑗−1)
• Moyenne pondérée par la rétroaction pour chaque microgrid.
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Processus général
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• Problème de sac à dos à l’échelle nationale :
• Calcul de borne proche rapide (<5min) :
Comment paramétrer les stratégies ?
37
max 𝑥𝑖
𝑛
𝑖=1
𝑢𝑖
s.t. 𝑥𝑖𝑛𝑖=1 𝑤𝑖 ≤ 𝑊
𝑗
𝑎𝑖𝑘𝑛
𝑖=1 𝑤𝑖 ≤ 𝑊𝑘
𝑎𝑖𝑘 = 𝑥𝑖
𝑚𝑖=1
𝑊𝑗 =𝑎𝑙𝑙(𝑗)𝑗=1
𝑊𝑘all(𝑘)𝑘=1
• j pour chaque microgrid. • k pour chaque flot. • Wj consommation d’un
microgrid.
• 𝑎𝑖𝑘 les flots pour l’appareil i.
• 𝑥𝑖 l’utilisation ou non de l’appareil i.
• 𝑢𝑖 l’utilité de l’appareil i.
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Séminaire 26 mai 2016
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Schéma de la production
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Contrôleur global
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• Pente et régularité
• K-Lipschitz
Aperçu général de la courbe de consommation
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Processus général
40
Quelles sont les gains économiques ?
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Bénéfices économiques et sociaux
• Pour les producteurs : – La production est
prédictive et contrôlée. – Courbe aplanie, moindre
recours aux énergies fossiles d’appoints.
• Pour le consommateur :
– DSM réduit la consommation de pic.
– Récompenses à envisager.
– Recours minimal au réseau.
– Domotique « plug-and-play » et « friendly ».
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Travaux futurs
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Système de gestion des variables : • Paramétrer les stratégies • Paramétrer les utilités Processus d’apprentissage.
• Paramétrage adaptatif Déploiement de « neurones ».
Modélisation du Smart Grid :
• Créer un framework « plug-and-play » • Autoriser une gestion « hors modèle » • Autoriser la compétition entre microgrid • Autoriser la compétition entre producteur • Améliorer les automates de la domotique Chaîne de Markov cachée
Multi-agent model
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Publications
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Journaux internationaux
Guérard, G., Amor, S. B., & Bui, A. (2012). Survey on smart grid modelling. International Journal of Systems, Control and Communications,
4(4), 262-279.
Ahat, M., Amor, S. B., Bui, M., Bui, A., Guérard, G., & Petermann, C. (2013). Smart grid and optimization. American Journal of Operations
Research, 3, 196.
Guérard, G., & Tseveendorj, I. (2014), Inscribed Ball and Enclosing Box for Convex Maximization Problems. Optimization Letters (2nd
revised edition).
Conférences internationales
Guérard, G., Amor, S. B., & Bui, A. (2012). A Complex System Approach for Smart Grid Analysis and Modeling. In KES (pp. 788-797).
MAGO14, Guérard, G., & Tseveendorj, I. (2014) Largest Inscribed Ball and Minimal Enclosing Box for Convex Maximization Problems.
IEEE/ACM'14, Guérard, G., Amor, S. B., & Bui, A. (2014). A Context-Free Smart Grid Model Using Complex System Approach.
À venir
1 journal, 2 conférences en attente.
Recherche d’une offre de thèse pour la partie multi-agents.
Recherche de stagiaire / projet PI² sur la domotique, le network simplex, autres.
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Quel message voulez-vous diffuser ?
Modélisation générique d’un
Smart Grid
44
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Merci pour votre attention
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La simulation
Module réseau de transport
Module consommation et production
Module distribution de l’énergie
Module gestion des pannes
Module réseau de communication
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