Rubén LOPEZ RODRIGUEZ, nouveau Docteur à ESTIA Recherche

Nous tenons à féliciter Rubén LOPEZ RODRIGUEZ pour cette soutenance de thèse, et l'obtention de son grade de Docteur.

Sujet

Optimisation de la gestion de l'énergie d'une centrale hybride ferme éolienne-stockage connectée à un réseau électrique insulaire

Jury

M. Jean-Paul GAUBERT, Professeur, Université de Poitiers (Examinateur)

M. Cristian NICHITA, Professeur émérite, Université du Havre (Rapporteur)

M. Abdelkrim BENCHAIB, Ingénieur HDR, Supergrid Institute (Rapporteur)

Mme. Adriana AGUILERA GONZALEZ, Enseignante-Chercheuse, ESTIA, (Examinatrice)

M. Edris POURESMAEIL, Associate Professor, Aalto University (Invité)

M. Seddik BACHA, Professeur, Université Grenoble-Alpes (Directeur de thèse)

M. Ionel VECHIU, Professeur, ESTIA (Directeur de thèse)

Résumé 
Les îles sont des endroits propices au développement de l’énergie éolienne, mais les réseaux insulaires sont plus fragiles que les réseaux interconnectés et l’augmentation du taux de pénétration éolienne peut avoir des impacts sur la qualité de l’énergie et la stabilité du réseau. Dans un contexte d’augmentation de la part de l'énergie éolienne dans les DOM-TOM, les parcs éoliens sont de plus en plus confrontés aux exigences d’engagement sur la production malgré le caractère stochastique des ressources renouvelables. 

Cette thèse porte sur la modélisation, la simulation et la gestion optimisée de l’énergie produite par une centrale hybride éolien/stockage électrochimique connectée sur le réseau insulaire de Guadeloupe. La centrale doit être capable d’injecter l’énergie dans le réseau en considérant plusieurs conditions de fonctionnement, y-compris le respect d’un engagement pris un jour à l’avance. Comme le non-respect du profil engageant entraine des pénalités, la maximisation des revenus de la centrale exige une stratégie optimisée pour la gestion du système de stockage.

Pour y parvenir, la solution mise au point pendant cette thèse est basée sur une stratégie de commande prédictive à base de modèle (Model Predictive Control) et un algorithme d’optimisation quadratique. Cette stratégie permet de maximiser les revenus et en même temps de préserver la durée de vie du système de stockage. La méthodologie intègre les prévisions de production et peut être adaptée à plusieurs types d’énergies renouvelables et technologies de stockage.

Les performances de la centrale hybride éolien/stockage Lithium-ion pilotée par cette stratégie de commande innovante ont été analysées et validées dans le contexte du réseau insulaire de Guadeloupe grâce à l’environnement de co-simulation Matlab/PowerFactory.

Mots-clés 
réseau insulaire, réseau faible, éolienne, stockage, centrale hybride, gestion d’énergie, EMS, contrôle optimal, contrôle prédictif par modèle, programmation quadratique, garantie d’injection, énergies renouvelables.

Laboratoire d’accueil 

ESTIA-Recherche et G2Elab

Ecoles doctorales

École doctorale Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)

Soutiens