Optimisation Stochastique Distribuée pour la Gestion de Centrales Virtuelles Complexes : Valorisation de la Flexibilité d'une Chaîne de Centrales Hydrauliques au Fil de l'Eau pour l'Intégration des Énergies Renouvelables

Abstract

The inherent stochasticity of variable renewable energy sources (vRES) challenges their widespread integration, prompt-ing the emergence of the virtual power plant (VPP) paradigm, which reduces vRES variability through their combined operation with flexible, dispatchable units. As vRES penetration continues to grow, VPPs are expected to expand in portfolio size. However, the portfolio dimension represents only one aspect of the complexity of modern VPPs. These systems also involve factors such as hard nonlinear dynamics, multiple sources of uncertainty, and intricate coupling constraints between aggregated units. Together, these challenges contribute to the evolution of VPPs into large-scale, dynamic systems with complex internal dynamics—referred to here as complex VPPs. A major challenge in the devel-opment of complex VPPs is the need for fast, scalable decision-making tools that can maintain both solution quality and accuracy. To address this, this thesis introduces a two-level, scenario-based, fully stochastic decision-making framework designed to optimize VPP participation in the electricity markets across multiple time stages. The framework is then fully decomposed along both the scenario and spatial dimensions, enabling the creation of a scalable distributed algorithm that guarantees performance, even for mixed-integer VPP models. This methodology is validated through a real-world case study from the French aggregator Compagnie Nationale du Rhône, which manages a complex VPP combining run-of-the-river cascaded hydropower plants, wind, and solar assets. The results show that this complex VPP can enhance vRES integration without relying on conventional storage solutions. Furthermore, the proposed distributed methods effectively address system complexities, providing reliable performance guarantees and scalability for complex VPP operations.La nature stochastique des sources d’énergie renouvelable variables (vRES) pose des défis importants pour leur inté-gration à grande échelle dans les systèmes électriques. Cela a conduit au développement du paradigme des centrales électriques virtuelles (VPP), qui atténue l’intermittence et la variabilité des vRES en les agrégeant avec des unités pilota-bles. À mesure que la pénétration des vRES continue de croître, les VPP devraient se développer en taille de portefeuille. Cependant, la dimension du portefeuille ne représente qu’un aspect de la complexité des VPP modernes. Ces systèmes impliquent également des facteurs tels que des dynamiques non linéaires difficiles, plusieurs sources d’incertitude et des contraintes de couplage complexes entre les unités agrégées. Ensemble, ces défis contribuent à l’évolution des VPP en systèmes à grande échelle et dynamiques, avec des dynamiques internes complexes — que l’on désigne ici sous le nom de VPP complexes. Un défi majeur dans le développement des VPP complexes est la nécessité d’outils de prise de décision rapides et évolutifs capables de maintenir à la fois la qualité de la solution et la précision. Pour y répondre, cette thèse introduit un cadre de prise de décision entièrement stochastique à deux niveaux, conçu pour optimiser la participa-tion des VPP aux marchés de l’électricité sur plusieurs étapes temporelles. Le cadre est ensuite entièrement décomposé selon les dimensions des scénarios et spatiale, permettant la création d’un algorithme distribué évolutif garantissant la performance, même pour les modèles VPP à variables entières mixtes. La méthodologie est validée par une étude de cas réelle de l’agrégateur français Compagnie Nationale du Rhône, qui gère un VPP complexe combinant des centrales hydroélectriques à cours d’eau, des actifs éoliens et solaires. Les résultats montrent que ce VPP complexe peut améliorer l’intégration des vRES sans recourir à des solutions de stockage conventionnelles. De plus, les méthodes distribuées proposées répondent efficacement aux complexités du système, offrant des garanties de performance fiables et une évolutivité pour les opérations des VPP