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Analyse de performance des algorithmes de contrôle du G2V / V2G des véhicules électriques dans les réseaux électriques intelligents.

Harrabi, Intissar (2014). Analyse de performance des algorithmes de contrôle du G2V / V2G des véhicules électriques dans les réseaux électriques intelligents. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en télécommunications, 97 p.

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Résumé

Les réseaux d'accès à large bande FiWi (fiber-wireless) peuvent être déployés non seulement dans le secteur des télécommunications, mais aussi dans d'autres secteurs économiques pertinents, y compris l'énergie et le transport. Dans ce cadre, le concept du réseau électrique intelligent (Smart Grid) vise à intégrer ces trois différents secteurs: les communications, l'énergie et les transports. En effet, les centres de distribution d'électricité sont devenus capables d'améliorer l'efficacité du réseau électrique en se servant des technologies d'accès à large bande. Dans ce contexte, l'une des préoccupations majeures est l'intégration des véhicules électriques (plug-in electric vehicles (PEV s)) et des sources d'énergie renouvelables (renewable energy sources (RESs)) au sein des réseaux électriques intelligents. Le déploiement des PEVs joue un rôle important dans la transformation des systèmes électriques actuels vers un nouveau système à faibles émissions de carbone. Grâce à cette mobilité électrique (E-Mobility), le système de transport devient plus économique en termes d'énergie que lorsqu'on utilise les moteurs à combustion interne. En outre, les PEVs assurent même un transport à zéro émission de carbone lorsqu'ils se rechargent à partir des RESs. Les réseaux de communications deviennent une nécessité pour l'intégration des PEY s dans le réseau électrique intelligent afin de garantir l'échange bidirectionnel de l'information entre les PEVs et les centres de distribution d'électricité. Cependant, il y a encore un débat vis à vis des stratégies de coordination et de contrôle des algorithmes de recharge/décharge des PEVs qui combinent simultanément le Grid-To- Vehicle (G 2V), le Vehicle-To- Grid (V2G), et les RESs. Ce mémoire propose une méthodologie décentralisée qui contrôle l'ordonnancement de la recharge (G2V)/décharge (V2G) des PEY s dans les réseaux électriques intelligents. À cette fin, nous avons combiné un système de distribution d'énergie et une infrastructure de communication du réseau électrique intelligent qui permettent l'échange en temps réel d'informations entre les PEVs et les centres de distribution d'électricité pour réussir la coordination des algorithmes du G2V/V2G. Nous implémentons différents scénarios du G2V/V2G dans une approche multidisciplinaire basée sur la co-simulation et les analyses des performances de notre système en termes de puissance et de communication, à travers une infrastructure de communications FiWi du réseau électrique intelligent. Ces différentes stratégies sont décrites ainsi qu'une comparaison entre les performances d'algorithmes de contrôle du G2V/V2G pour des systèmes de distribution électrique centralisés et décentralisés est établie. Cette étude examine plusieurs métriques de performance, tels que la demande de puissance du système et les pertes totales en puissance, et du point de vue communication, le throughput et le délai de transmission. Les résultats obtenus montrent que l'adoption de l'algorithme de contrôle du G2V/V2G pour un système de distribution électrique décentralisé est considérée plus efficace et donne des performances de puissance et de communication supérieures à celles réalisées avec l'algorithme de contrôle du G2V/V2G pour un système de distribution électrique centralisé. En effet, l'adoption de ce dernier algorithme est capable d'optimiser le profil de recharge des PEVs au prix d'une connaissance globale des paramètres de tous les PEVs connectés. Nous prouvons également que l'intégration des panneaux solaires photovoltaïques pour recharger localement les PEY s joue un rôle majeur dans la réduction des effets de l'énorme charge qu'ajoutent les PEVs au réseau électrique, ce qui permet de minimiser le pic de la demande d'énergie et d'équilibrer la charge totale du système.

Abstract

Emerging high capacity fiber-wireless (FiWi) broadband access networks may not only be deployed in the telecommunications sector, but also in other relevant economic sectors, including energy and transport. As a matter of fact, emerging Smart Grid concept aims at integrating these three different sectors : communications, energy, and transportation. Relying on advanced communications and broadband access technologies, power utilities are moving towards grid modernization to optimize energy utilization. One of the main concerns is the integration of plug-in electric vehicles (PEV s) and renewable energy sources (RESs) within Smart Grids. The deployment of PEY s plays a key role in the transformation of the today's energy systems towards an emerging low-carbon society. With an electricity-based mobility model, the transportation system becomes more energy efficient compared to internaI combustion engines. PEVs even enable zero carbon transport when coupled with RESs. The need for communication networks becomes a necessity in supporting a two-way flow of information for PEY integration in the Smart Grid. However, there is still much debate on how PEY charging should be coordinated in Smart Grids by combining vehicle-to-grid (V2G), grid-to-vehicle (G2V), and RESs as well as real-time exchange of information between PEVs and utilities. This thesis proposes a decentralized methodology for the planning and scheduling of the charging (G2V)/discharging (V2G) activities of PEVs within the Smart Grids framework. Toward this end, we combined a power distribution system with a Smart Grid communications infrastructure in order to enable real-time exchange of information between PEVs and utilities for the coordination of charging algorithms, which allow PEY s to intelligently consume or send back stored power to the grid (V2G capability). We implement different scenarios of coordinated PEY charging algorithms in a multidisciplinary approach by means of analysis and powerful co-simulation of both power and communication perspectives, over a converged broadband FiWi Smart Grid communications infrastructure. The different types of PEY charging strategies are described, as well as a detailed comparison between the performance of centralized and decentralized PEY charging algorithms is provided. This study examines several performance metrics, such as system power demand and total power losses, and from the communication perspective, the required channel bandwidth and delay. The obtained results suggest that the adoption of coordinated decentralized PEY charging algorithm is proved to be more effective and shows superior communication and power performance than that realized with the centralized scheme. In fact, the adoption of a centralized charging algorithm is able to optimize the PEY charging profile based on global knowledge about all connected PEVs. Further, we prove that the integration of photovoltaic solar panels to locally charge PEVs throughout the Smart Grid plays a major role in limiting the impact of PEY charging on the utility grid, thereby minimizing peak energy demand and achieving load balancing.

Type de document: Mémoire
Directeur de mémoire/thèse: Maier, Martin
Mots-clés libres: réseau FiWi; réseau électrique intelligent; véhicules électriques; automobile électrique
Centre: Centre Énergie Matériaux Télécommunications
Date de dépôt: 23 sept. 2014 20:57
Dernière modification: 20 nov. 2015 15:58
URI: http://espace.inrs.ca/id/eprint/2373

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