Promotions

Dhekra BOUSNINA

Promotion 2017

Diplomé de :	EPT
CV :	Télécharger
Courriel :	Dhekra.BOUSNINA@mines-paris.org

Mission OSE

Organisation/ Entreprise : Schneider-Electric

Lieu de la mission : GRENOBLE

Mission : Prise en compte des incertitudes dans l’optimisation de la réserve pour le contrôle de fréquence

Résumé de la mission :
La pénétration de plus en plus accrue des énergies renouvelables en Europe, motivée par les stratégies bas-carbone et par la décision de certains pays de sortir du nucléaire, apporte de nombreux défis au réseau électrique. Un de ces principaux défis est le besoin de réglage de fréquence afin de maintenir l’équilibre entre production et consommation. Les systèmes de stockage par batterie, grâce à leur variation de puissance rapide, sont capables de fournir un tel service de façon efficace, en contrebalançant les faibles déviations de la fréquence du réseau par rapport à sa valeur nominale. Cependant, ces déviations de fréquence étant fortement imprévisibles, force est donc de prendre en compte les incertitudes lors de l’élaboration d’une stratégie de contrôle optimale d’un système de stockage par batterie participant au marché de contrôle de fréquence. Dans cette mission industrielle, nous avons développé une approche d’optimisation stochastique du type two-stage pour calculer le planning day-ahead optimal pour la réserve de contrôle de fréquence, et pour ensuite trouver la stratégie de contrôle optimale de la batterie, étant donné ce planning. Il ressort de notre étude que l’approche d’optimisation stochastique permet de réduire les coûts énergétiques, comparés à ceux obtenus par une approche déterministe classique. L’étude de l’influence du nombre de scénarios considérés pour la variable stochastique sur la solution obtenue a montré que plus on augmente le nombre de scénarios, moins les coûts énergétiques fluctuent d’une simulation à une autre, atténuant ainsi l’impact des incertitudes. Mots-clés : réglage de fréquence, planification de réserve, stockage par batterie, contrôle, optimisation stochastique.