Belgana, Ahmed (2015). Génération distribuée dans un réseau électrique intelligent: une approche suivant la théorie des jeux. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en télécommunications, 77 p.
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Résumé
Le réseau électrique actuel évolue pour devenir une combinaison de plusieurs microsources interconnectées, combinant des sources d'énergie solaire, des sources d'énergie éolienne, ainsi que d'autres
sources d'énergie renouvelable. L'utilisation de telles microsources dans le réseau électrique pose
encore des problèmes vu leur nature intermittente et stochastique. Les énergies renouvelables promettent
de répondre à la demande croissante en énergie tout en réduisant les émissions de carbone.
L'utilisation des énergies renouvelables pour satisfaire toute la demande d'électricité au même coût
que la parité réseau n'est pas encore possible à cause du coût élevé d'investissement, d'où la nécessité
de trouver un compromis entre l'utilisation de deux sources d'énergie, l'une renouvelable et l'autre
non renouvelable, ce qui permettrait aux consommateurs d'avoir l'électricité à un coût abordable
tout en réduisant les émissions de carbone. La théorie des jeux a fait ses preuves dans différents
champs d'application et commence de plus en plus à être vue comme un des cadres mathématiques
les plus prometteurs pour résoudre ce type de problèmes dans le contexte des réseaux électriques
intelligents. Les approches évolutionnaires ont été largement déployées comme des méthodes de
recherche heuristiques pour résoudre et optimiser des problèmes scientifiques complexes.
L'utilisation des microsources devient une nécessité non seulement pour répondre à la demande
en électricité, mais aussi pour réduire les émissions de carbone. Pourtant, il n'existe pas encore un
mécanisme efficace de distribution de l'électricité. Cette thèse propose deux algorithmes de distribution
d'électricité en supposant l'existence d'un marché libre où plusieurs microsources peuvent
alimenter plusieurs consommateurs. Le premier est un mécanisme de tarification basé sur la théorie
des jeux de potentiel. Le deuxième est un modèle analytique basé sur le modèle de Stackelberg avec
plusieurs meneurs et plusieurs suiveurs, chacun avec plusieurs fonctions objectives. Nous avons développé
un algorithme basé sur les algorithmes évolutionnaires pour trouver les stratégies Pareto
optimales pour maximiser le profit des meneurs tout en minimisant les émissions de carbone. Nous
avons implémenté différents scénarios de distribution et de marchés par le biais des simulations
pour les deux mécanismes. Nous avons aussi examiné plusieurs paramètres de performance tels que
les pertes de ligne, le profit des producteurs d'électricité et le niveau des émissions de carbone.
Les résultats obtenus suggèrent que l'utilisation d'un mécanisme de distribution d'électricité en
temps réel améliore l'efficacité du réseau. Ils démontrent que notre modèle prend en compte les
pertes de ligne, le coût en temps réel et le niveau de production pour optimiser le coût global de
la production, maximiser les profits et minimiser les émissions de carbone. Le modèle proposé sera
très utile pour la gestion de la demande en temps réel.
Future power grids are anticipated to be a combination of interconnected microsources leveraging
solar, wind, and plug-in electrical vehicles. However, connecting microsources to the power grid
entails the issue of tradability due to their sporadic and stochastic nature, as typically witnessed
with renewable energy sources. The emergence of microsource holds promise to reduce the carbon
emissions and exploit more renewables in order to meet the worldwide growing electrical energy
demands. However, there exist several challenges such as optimizing the tradeoff between the use of
renewable and non renewable energy sources to leverage affordable electric power, while minimizing
carbon emissions. On the other hand, game theory is viewed as one of the promising analytical
frameworks to deal with the aforementioned issues in the context of smart grids. Game theoretic
approaches have been widely used in various scientic domains and recently also increasingly in
smart grids, whereby evolutionary paradigms have been widely deployed as a popular heuristic
search method to solve and optimize complex real-life scientic problems. A promising approach is
the development of such evolutionary algorithms and game theoretic approaches in the context of
open energy markets.
The need for microsource becomes a necessity in order to meet the growing demand of electricity.
However, there is still much debate on how the electricity trading should be coordinated in Smart
Grid and the use of renewable energy sources (RESs). This thesis proposes two trading schemes
for an anticipated open energy market where multiple utility companies feeding multiple consumers coexist. The fist mechanism is a pricing mechanism for interconnected smart microsources
based on potential game theory. The second algorithm is an analytic model of a multi-leader and
multi-follower Stackelberg game approach based on a bi-level hybrid multi-objective evolutionary
algorithm (BL-HMOEA) to find optimal strategies that maximize the profit of utilities and minimize
carbon emissions in an open energy market among interconnected microsources.We implement
different scenarios of trading mechanism and markets by mean of analysis and simulation of both
models. This study examines several performance metrics, such as total power losses, profit of
utilities and carbon emissions.
The obtained results suggest that the adoption of a real-time decentralized electricity trading
mechanism is proved to be more effective and shows that our model captures the energy losses,
real-time cost, and production to optimize the overall losses and total production costs in an open
energy market. The proposed models will be most beneficial for handling demand side management
in real time.
Type de document: | Thèse Mémoire |
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Directeur de mémoire/thèse: | Maier, Martin |
Mots-clés libres: | algorithme évolutionnaire; microsource; marché libre d'électricité; réseau électrique intelligent; jeu de Stackelberg; tarification en temps réel; énergie |
Centre: | Centre Énergie Matériaux Télécommunications |
Date de dépôt: | 17 mars 2015 20:07 |
Dernière modification: | 01 oct. 2021 15:36 |
URI: | https://espace.inrs.ca/id/eprint/2630 |
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