Coordinated control of dispersed battery energy storage systems for services to network operators

International audienceDistributed Battery Energy Storage Systems, controlled either per resource or in coordination, can provide many services to the network operators. The present study emphasizes the contributions of dedicated scheduling applications in order to enhance the reliability, performance and life expectation of the storage assets, based on the Nice Grid case, a Smart Grid pilot project

Pilotage Optimal de Système Multi-sources pour le Bâtiment

This thesis studies the optimal energy management of residential and tertiary multisources systems, within a current context of research of energy consumption reductions and a perspective of deregulation of electrical market. Chapter I describes this context and defines the framework of the study and its models. The energy system is seen as a particular case of electrical microgrid, with a topic of dispatching of the interconnected existing generators, dealing with an uncertain environment. Chapter II describes the identified functions, by proposing a set of solving methods for each: provisional dispatching (by MILP and dynamic programming), load forecasting, anticipative unit commitment (by multi-layer perceptrons), corrective strategies, adaptative strategies. The limits of some methods are shown, especially the problems linked with artificial learning. The Chapter III develops some application cases: the case of a residential heating installation with a network-connected micro-cogenerator unit; and the case of residential photovoltaic installation with energy storage by lead-acid battery.Cette thèse est consacrée au pilotage optimal de systèmes multi-sources pour le bâtiment, dans un contexte de recherche d'économies d'énergie et de dérégulation des tarifs. Le chapitre I expose le contexte et définit le cadre d'étude et les modèles. Le système est considéré comme un cas particulier de micro-réseau résidentiel, avec une problématique d'exploitation de sources installées, dans un environnement incertain. La partie II détaille les fonctions identifiées, en proposant un ensemble de méthodes de résolution pour chacune : pilotage prévisionnel (par PLVM ou programmation dynamique), prédiction de charges, anticipation de consignes (par perceptron multicouches ), stratégies réactives, stratégies adaptatives. Les limites de certaines méthodes sont mises à jour, notamment les problèmes liés à l'apprentissage artificiel. La partie III détaille enfin des cas d'application : le cas d'une installation résidentielle avec chauffage par micro-cogénération raccordée au réseau ; le cas d'une installation résidentielle photovoltaïque avec stockage par batterie Plomb

Impacts sur le réseau de l'insertion massive de production décentralisée

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Analyse du dispositif et services rendus par l'effacement diffus.

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L'agrégation de production pour une valorisation commerciale (CVPP) sur le secteur de Belledonne

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Optimisation de pilotage d'installation résidentielle de chauffage par micro-cogénération

International audienceLes systèmes à base de micro-cogénération pour le résidentiel sont une des clefs technologiques pour la réduction des besoins en énergie, en combinant une production énergétique locale et rendement total élevé. Ces systèmes nécessitent des stratégies de contrôle énergétiques adaptées, pour prendre en compte une tarification variable de l'énergie. Le problème de plan de production et de stratégie de stockage thermique est traité par optimisation : Programmation Linéaire en Variables Mixtes (PLVM) et Programmation Dynamique. Les deux méthodes sont comparées sur un cas d'application

From general finite element simulation software to engineering-focused software. Example for brushless permanent magnet motors design

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Innovating engineering focused software solution for rotating electrical machines

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From General Finite Element Software to Engineering-focused Software

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