A bottom-up approach to energy management in a Smart Grid : adaptive and reactive model using a decentralized architecture for a generic user-centered system enabling large scale deployments
Une approche ascendante pour la gestion énergétique d'une Smart-Grid : modèle adaptatif et réactif fondé sur une architecture décentralisée pour un système générique centré sur l'utilisateur permettant un déploiement à grande échelle
Résumé
The field of Energy Management Systems for Smart Grids has been extensively explored in recent years, with many different approaches being described in the literature. In collaboration with our industrial partner Ubiant, which deploys smart homes solutions, we identified a need for a highly robust and scalable system that would exploit the flexibility of residential consumption to optimize energy use in the smart grid. At the same time we observed that the majority of existing works focused on the management of production and storage only, and that none of the proposed architectures are fully decentralized. Our objective was then to design a dynamic and adaptive mechanism to leverage every existing flexibility while ensuring the user's comfort and a fair distribution of the load balancing effort ; but also to offer a modular and open platform with which a large variety of devices, constraints and even algorithms could be interfaced. In this thesis we realised (1) an evaluation of state of the art techniques in real-time individual load forecasting, whose results led us to follow (2) a bottom-up and decentralized approach to distributed residential load shedding system relying on a dynamic compensation mechanism to provide a stable curtailment. On this basis, we then built (3) a generic user-centered platform for energy management in smart grids allowing the easy integration of multiple devices, the quick adaptation to changing environment and constraints, and an efficient deployment
Le domaine de la gestion de l'énergie dans les smart grids a été largement exploré ces dernières années, de nombreuses approches différentes étant proposées dans la littérature. En collaboration avec notre partenaire industriel Ubiant, qui déploie des solutions d'optimisation énergétique du bâtiment, nous avons mis en évidence le besoin d'un système vraiment robuste et évolutif exploitant la flexibilité de la consommation résidentielle pour optimiser l'utilisation de l'énergie au sein d'une smart grid. Dans le même temps, nous avons observé que la majorité des travaux existants se concentraient sur la gestion de la production et du stockage et qu'aucune des architectures proposées n'étaient véritablement décentralisées. Notre objectif était alors de concevoir un mécanisme dynamique et adaptatif permettant de tirer parti de toute la flexibilité existante tout en garantissant le confort de l'utilisateur et une répartition équitable des efforts d'équilibrage ; mais aussi de proposer une plate-forme ouverte et modulaire avec laquelle une grande variété d'appareils, de contraintes et même d'algorithmes pourraient être interfacés. Dans cette thèse, nous avons réalisé (1) une évaluation des techniques actuelles de prévision de la consommation individuelle en temps réel, dont les résultats nous ont amenés à suivre (2) une approche ascendante et décentralisée pour l'ajustement diffus résidentiel reposant sur un mécanisme de compensation pour assurer un effacement stable. Sur cette base, nous avons ensuite construit (3) une plate-forme générique centrée sur l'utilisateur pour la gestion de l'énergie dans les réseaux intelligents, permettant une intégration aisée de plusieurs périphériques, une adaptation rapide à l'évolution de l'environnement et des contraintes, ainsi qu'un déploiement efficace
Domaines
Intelligence artificielle [cs.AI]
Origine : Version validée par le jury (STAR)