Commande prédictive désynchronisée pour le contrôle d'une grande population de systèmes thermostatiques

RÉSUMÉ Ce mémoire porte sur la modélisation et sur le contrôle d’une grande population de systèmes thermostatiques (TCLs) contrôlés individuellement par une commande prédictive. Le contrôle d’une grande population de systèmes o˙re beaucoup d’opportunités telles que le contrôle en fréquence, le suivi de charges, l’équilibrage énergétique qui peut contribuer à l’amélioration de la stabilité du réseau électrique. Les TCLs sont aussi un moyen d’absorber la production fluctuante d’énergie renouvelable générée par des éoliennes, fermes de panneaux solaires. De plus, la plupart des TCLs, comme les chau˙ages, les climatiseurs, les chau˙e-eaux, les réfrigé-rateurs, ont une consommation d’énergie flexible et élastique en termes de performances. Les TCLs sont considérés comme des éléments importants pour gérer la régulation de la charge, et plus particulièrement peuvent jouer un rôle majeur pour réduire la consommation de pointe et combler les creux de consommation. Ils sont aussi des éléments d’ajustement dans le cadre d’une tarification dynamique de l’énergie dans un réseau électrique intelligent. Le contrôle d’une grande population de systèmes thermostatiques est un problème qui est abordé depuis longtemps et qui continue d’attirer l’attention des chercheurs dans la littérature actuelle. Un des défis majeurs du contrôle d’une grande population de TCLs est la synchronisation des appareils entre eux. Un tel phénomène peut apparaître après une panne de courant, et cela implique des pics de puissance et des oscillations de puissance dans le réseau. Pour aborder ce problème, ce mémoire développe deux méthodes décentralisées qui vont hétérogénéiser individuellement le processus de prise de décision des MPC. Ces deux méthodes consistent à ajouter un délai aléatoire dans la trajectoire de référence et pénaliser aléatoirement la fonction objectif du MPC. Ces méthodes ont été validées dans le contexte du contrôle des ventilateurs de serveurs dans les centres de données. Typiquement, un centre de données est construit à des fins commerciales et abritent des centaines voire des milliers d’étagères pour stocker les serveurs informatiques, qui elles-mêmes peuvent contenir des dizaines de serveurs, ce qui représente une grande population homogène de TCLs. Un modèle thermique dynamique permet de représenter le comportement thermique à l’intérieur des serveurs, et un contrôleur MPC décentralisé permet le contrôle de la température de ceux-ci. Pour ca-ractériser la désynchronisation des TCLs contrôlés par MPC, un modèle composé d’une paire d’équations de transport semi-linéaires couplées est utilisé, en plus des simulations de Monte-Carlo. Les simulations numériques montrent que le comportement global obtenu grâce à cette paire d’équations di˙érentielles correspond aux résultats générés par les simulations de Monte-Carlo. Ceci confirme la validité de l’approche utilisée.----------ABSTRACT This thesis addresses the modeling and control of large populations of thermostatically con-trolled loads (TCLs) operated by model predictive control (MPC) schemes at the level of each TCL. Aggregates of large populations of TCLs can be managed to offer auxiliary services, such as frequency control, load following, and energy balancing, which can contribute to maintaining the overall stability of power networks. TCLs can also provide a means for absorbing the fluctuations of renewable energy generated by, e.g., wind turbines and solar photovoltaic plants. Moreover, due to the fact that most of the TCLs, including space heaters, air conditioners, hot water tanks, and refrigerators, exhibit flexibilities in power demand for their operation and elasticities in terms of performance restrictions, they are considered to be one of the most important Demand Response (DR) resources that can provide such features as power peak shaving and valley filling and enable dynamic pricing schemes in the context of the Smart Grid. Indeed, control of aggregated TCL populations is a long-time standing problem, which continues to attract much attention in the recent literature. A critical issue in the operation of a large population of TCLs is the occurrence of synchronization due to the phenomenon of cold load pickup, which may result in high power demand peaks and load oscillations. To tackle this problem, this thesis developed two fully decentralized schemes that would randomize the decision-making process of the MPC individually by each TCL, namely adding random delays in reference signal and extra penalizations on MPC objective functions. The proposed control schemes are validated in the context of the operation of fans in server enclosures in datacenters. Typically, data centers are built from general purpose commercially available o˙-the-shelf (COTS) processors. A data center may have hundreds or even thousands of server racks; each may host several tens of server enclosures, which represents a large population of homogenous TCLs. The thermal dynamics of the fans has been established, and a decentralized MPC control scheme has been designed for the control of a large population of fans. To characterize desynchronized MPC-based TCLs control schemes, a model governed by a pair of coupled semi-linear transport equations for describing the dynamic behavior of the population has been developed, in addition to Monte-Carlo simulations. Numerical simulation studies show that the aggregate behavior derived from this partial differential equation (PDE) model fits well with the results generated by the Monte-Carlo simulation. This confirmed the validity of the proposed approach

Contributions to energy-aware demand-response systems using SDN and NFV for fog computing

Ever-increasing energy consumption, the depletion of non-renewable resources, the climate impact associated with energy generation, and finite energy-production capacity are important concerns worldwide that drive the urgent creation of new energy management and consumption schemes. In this regard, by leveraging the massive connectivity provided by emerging communications such as the 5G systems, this thesis proposes a long-term sustainable Demand-Response solution for the adaptive and efficient management of available energy consumption for Internet of Things (IoT) infrastructures, in which energy utilization is optimized based on the available supply. In the proposed approach, energy management focuses on consumer devices (e.g., appliances such as a light bulb or a screen). In this regard, by proposing that each consumer device be part of an IoT infrastructure, it is feasible to control its respective consumption. The proposal includes an architecture that uses Network Functions Virtualization (NFV) and Software Defined Networking technologies as enablers to promote the primary use of energy from renewable sources. Associated with architecture, this thesis presents a novel consumption model conditioned on availability in which consumers are part of the management process. To efficiently use the energy from renewable and non-renewable sources, several management strategies are herein proposed, such as the prioritization of the energy supply, workload scheduling using time-shifting capabilities, and quality degradation to decrease- the power demanded by consumers if needed. The adaptive energy management solution is modeled as an Integer Linear Programming, and its complexity has been identified to be NP-Hard. To verify the improvements in energy utilization, an optimal algorithmic solution based on a brute force search has been implemented and evaluated. Because the hardness of the adaptive energy management problem and the non-polynomial growth of its optimal solution, which is limited to energy management for a small number of energy demands (e.g., 10 energy demands) and small values of management mechanisms, several faster suboptimal algorithmic strategies have been proposed and implemented. In this context, at the first stage, we implemented three heuristic strategies: a greedy strategy (GreedyTs), a genetic-algorithm-based solution (GATs), and a dynamic programming approach (DPTs). Then, we incorporated into both the optimal and heuristic strategies a prepartitioning method in which the total set of analyzed services is divided into subsets of smaller size and complexity that are solved iteratively. As a result of the adaptive energy management in this thesis, we present eight strategies, one timal and seven heuristic, that when deployed in communications infrastructures such as the NFV domain, seek the best possible scheduling of demands, which lead to efficient energy utilization. The performance of the algorithmic strategies has been validated through extensive simulations in several scenarios, demonstrating improvements in energy consumption and the processing of energy demands. Additionally, the simulation results revealed that the heuristic approaches produce high-quality solutions close to the optimal while executing among two and seven orders of magnitude faster and with applicability to scenarios with thousands and hundreds of thousands of energy demands. This thesis also explores possible application scenarios of both the proposed architecture for adaptive energy management and algorithmic strategies. In this regard, we present some examples, including adaptive energy management in-home systems and 5G networks slicing, energy-aware management solutions for unmanned aerial vehicles, also known as drones, and applicability for the efficient allocation of spectrum in flex-grid optical networks. Finally, this thesis presents open research problems and discusses other application scenarios and future work.El constante aumento del consumo de energía, el agotamiento de los recursos no renovables, el impacto climático asociado con la generación de energía y la capacidad finita de producción de energía son preocupaciones importantes en todo el mundo que impulsan la creación urgente de nuevos esquemas de consumo y gestión de energía. Al aprovechar la conectividad masiva que brindan las comunicaciones emergentes como los sistemas 5G, esta tesis propone una solución de Respuesta a la Demanda sostenible a largo plazo para la gestión adaptativa y eficiente del consumo de energía disponible para las infraestructuras de Internet of Things (IoT), en el que se optimiza la utilización de la energía en función del suministro disponible. En el enfoque propuesto, la gestión de la energía se centra en los dispositivos de consumo (por ejemplo, electrodomésticos). En este sentido, al proponer que cada dispositivo de consumo sea parte de una infraestructura IoT, es factible controlar su respectivo consumo. La propuesta incluye una arquitectura que utiliza tecnologías de Network Functions Virtualization (NFV) y Software Defined Networking como habilitadores para promover el uso principal de energía de fuentes renovables. Asociada a la arquitectura, esta tesis presenta un modelo de consumo condicionado a la disponibilidad en el que los consumidores son parte del proceso de gestión. Para utilizar eficientemente la energía de fuentes renovables y no renovables, se proponen varias estrategias de gestión, como la priorización del suministro de energía, la programación de la carga de trabajo utilizando capacidades de cambio de tiempo y la degradación de la calidad para disminuir la potencia demandada. La solución de gestión de energía adaptativa se modela como un problema de programación lineal entera con complejidad NP-Hard. Para verificar las mejoras en la utilización de energía, se ha implementado y evaluado una solución algorítmica óptima basada en una búsqueda de fuerza bruta. Debido a la dureza del problema de gestión de energía adaptativa y el crecimiento no polinomial de su solución óptima, que se limita a la gestión de energía para un pequeño número de demandas de energía (por ejemplo, 10 demandas) y pequeños valores de los mecanismos de gestión, varias estrategias algorítmicas subóptimos más rápidos se han propuesto. En este contexto, en la primera etapa, implementamos tres estrategias heurísticas: una estrategia codiciosa (GreedyTs), una solución basada en algoritmos genéticos (GATs) y un enfoque de programación dinámica (DPTs). Luego, incorporamos tanto en la estrategia óptima como en la- heurística un método de prepartición en el que el conjunto total de servicios analizados se divide en subconjuntos de menor tamaño y complejidad que se resuelven iterativamente. Como resultado de la gestión adaptativa de la energía en esta tesis, presentamos ocho estrategias, una óptima y siete heurísticas, que cuando se despliegan en infraestructuras de comunicaciones como el dominio NFV, buscan la mejor programación posible de las demandas, que conduzcan a un uso eficiente de la energía. El desempeño de las estrategias algorítmicas ha sido validado a través de extensas simulaciones en varios escenarios, demostrando mejoras en el consumo de energía y el procesamiento de las demandas de energía. Los resultados de la simulación revelaron que los enfoques heurísticos producen soluciones de alta calidad cercanas a las óptimas mientras se ejecutan entre dos y siete órdenes de magnitud más rápido y con aplicabilidad a escenarios con miles y cientos de miles de demandas de energía. Esta tesis también explora posibles escenarios de aplicación tanto de la arquitectura propuesta para la gestión adaptativa de la energía como de las estrategias algorítmicas. En este sentido, presentamos algunos ejemplos, que incluyen sistemas de gestión de energía adaptativa en el hogar, en 5G networkPostprint (published version