Contribution à la Gestion et à la Commande des Micro-Réseaux par les Systèmes Multi Agents.

179 p.A la hora del desarrollo sostenible y del notable agotamiento de los recursos fósiles, las energías renovables se utilizan cada vez más. Es toda una política de desarrollo de fuentes de energía renovables que se está difundiendo internacionalmente.Como resultado, la integración de las energías renovables en la red eléctrica ha aumentado la complejidad de la red, por un lado, y ha cambiado su estructura por el otro. De hecho, dada su dispersión en diferentes sitios, los recursos de energía renovable han hecho posible la producción de energía distribuida y la bi-direccionalidad del flujo de energía en las redes eléctricas. Las mismas líneas eléctricas se utilizan para que la red absorba la energía renovable producida por los clientes y para abastecer a estos mismos clientes. La integración de esta producción distribuida en la red se puede facilitar mediante el establecimiento de micro-redes (MR) basadas en la ubicación geográfica.Concomitantemente, hay un importante desarrollo de las técnicas de Inteligencia Artificial inspiradas en el razonamiento humano (Lógica Difusa), la selección natural (Algoritmos Genéticos), el funcionamiento del sistema nervioso de los seres humanos (Redes Neuronales) y los comportamientos sociales de ciertas especies (sistemas multiagente). La idea principal de este trabajo es aprovechar el desarrollo y las ventajas de estas técnicas inteligentes para garantizar el funcionamiento de una micro-red instalada en un barco de carreras. De hecho, el patrón vasco Amaiur Alfaro tiene un gran desafío para la Vendée Globe 2020. Le gustaría ser el primer patrón en terminar la carrera utilizando solo fuentes renovables como turbinas eólicas, paneles fotovoltaicos, un hidro-generador y un sistema de recuperación de energía.Este desafío requiere el diseño de un sistema avanzado de gestión de la energía que garantice el equilibrio entre la producción y el consumo, teniendo en cuenta, entre otras cosas, la estimación de la energía eléctrica diaria disponible, a fin de determinar el momento y la cantidad de energía a almacenar.Este trabajo de investigación se estructura en dos fases principales. En la primera se busca obtener un predictor de alto rendimiento de la irradiación solar directa en una superficie horizontal utilizando la técnica de Redes Neuronales Artificiales Dinámicas, con el objetivo de utilizar los resultados para la predicción de la producción de energía fotovoltaica en el velero.El primer capítulo de la tesis presenta un estado del arte sobre la gestión de la energía en micro-redes y los otros dos capítulos describen todo el trabajo de investigación realizado y los diferentes resultados obtenidos.Dividimos el primer capítulo en dos partes. La primera parte fue dedicada a la gestión de la energía en las MRs. Para este propósito, hemos definido el concepto de MR y hemos expuesto los diversos problemas relacionados con él mediante la presentación de las técnicas de gestión utilizadas en la literatura. El objetivo era poder elegir la técnica más adecuada para la gestión de la MR implementada en nuestro trabajo. Teniendo en cuenta el aspecto descentralizado de la MR y la gran variación de las condiciones de su funcionamiento para nuestro caso, optamos por utilizar la técnica de los sistemas múltiagente (SMA). Para esto, definimos un SMA, un agente general, un agente de software y un agente físico. Además, presentamos las propiedades y las características importantes relacionadas con el funcionamiento de un SMA.En la segunda parte del primer capítulo, nos hemos interesado a la predicción, un paso necesario que debe preceder la gestión de la energía en las MR. Dada la intermitencia de la producción fotovoltaica, que es una parte importante de la producción en la MR implementada, nos centramos en la predicción de la radiación solar, la variable meteorológica responsable de la producción fotovoltaica. Un estado del arte de lo que se ha hecho en la literatura ha demostrado que la predicción de una serie temporal en general, y la de la radiación solar en particular, requiere el uso de técnicas no lineales. El aspecto estadístico de la radiación solar y la falta de información suficiente que conduzca a su modelado nos ha llevado a optar por una técnica que utiliza un modelo de "caja negra", con una buena capacidad de aprendizaje: la de las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Para esto, en el último párrafo de este capítulo, hemos desarrollado las características de los diferentes modelos de RNA enfocando en los principales parámetros que nos permitieron usarlos más adelante.Dedicamos el segundo capítulo a la predicción de la radiación solar directa en una superficie horizontal a medio plazo utilizando la técnica de RNA dinámica. El modelo de RNA que elegimos es el modelo NARX.Al estudiar la fuente y las transformaciones que sufre la radiación solar para alcanzar la superficie de la Tierra, la hemos descompuesto en un componente determinista y un componente estadístico. En la primera sección del capítulo, hemos definido los parámetros necesarios para calcular el modelo de "cielo despejado" de radiación solar directa en una superficie horizontal, que modela el componente determinista de la radiación. También realizamos un estudio comparativo para determinar tres parámetros constructivos de la radiación solar: la declinación solar, la ecuación del tiempo E y el factor de corrección de la distancia tierra-sol KD.En cuanto a la segunda sección del capítulo, se dedicó a la predicción de la radiación solar. Comenzamos con la definición del modelo NARX de la RNA e insistimos en las propiedades que explotamos en nuestro trabajo. Posteriormente, presentamos la base de datos utilizada para la predicción y los criterios de evaluación, que son el error cuadrático medio ¿Mean Square Error¿ MSE y el promedio diario del error de potencia ¿Daily Mean of the Power Error¿ DMPE. La salida deseada de la red neuronal es la radiación solar global medida por la estación meteorológica de ESTIA-Bidart, y las entradas son el modelo de "radiación de cielo despejado" de radiación directa que se ha definido en la primera sección y la cubierta de nubes que se presenta más adelante y representa el componente estadístico de la radiación solar. Los datos de salida de la cubierta de nubes son pronósticos espaciados con una diferencia de 0.25° en latitud y longitud, con un intervalo de tiempo de 3 horas, y se descargan desde el sitio web www.zygrib.org. Por lo tanto, hemos propuesto dos interpolaciones que se aplicarán para estos datos de previsión, uno geográfico y otro temporal, y esto para poder construir la entrada de la red neuronal.Posteriormente, presentamos los resultados obtenidos y el modelo propuesto. La idea principal de nuestra solución es realizar un aprendizaje regular una vez al día (a medianoche), para tener en cuenta varios parámetros, como la cubierta de nubes, las características solares y la movilidad del barco. Después de presentar de forma sintética los resultados de las simulaciones, hemos preparado una base de datos adecuada que consta de una base de datos de prueba y aprendizaje de 10 días, cuyos datos se filtran en un intervalo de tiempo de 30 minutos en un intervalo de una hora La red NARX final contiene 15 neuronas en las dos capas ocultas y una neurona en la capa de salida. La función de activación de las capas ocultas es sigmoidal y la de la capa de salida es tangente hiperbólica. La generación de los pesos iniciales es aleatoria. El MSE y el DMPE son los criterios utilizados para elegir los parámetros óptimos.Al final de la segunda sección del segundo capítulo, realizamos el procesamiento de datos necesario para aplicar el aprendizaje a bordo. De hecho, la nubosidad y la radiación solar global medida son datos fácilmente recuperables incluso durante la navegación, ya que la descarga del archivo GRIB se realiza de antemano y la medición de la radiación global se realiza mediante una estación meteorológica portátil. Sin embargo, el cálculo del modelo de "radiación de cielo despejado" de la radiación solar directa requiere la recuperación de la fecha y la hora, la latitud y la longitud. Un procesamiento de los datos recibidos de los instrumentos a bordo por la red de veleros permitió una decodificación de las tramas que circulan en esta red y la recuperación de los parámetros necesarios.La segunda fase de este trabajo se centra en la gestión de MRs mediante los SMA. Este es el tema del tercer capítulo. De hecho, la complejidad de la gestión de MRs varía según la composición de las MRs, las condiciones en las que operan y las restricciones estudiadas por el gerente. Las características y especificidades de la MR estudiada en este trabajo de investigación son particulares ya que:¿ La MR estudiada está alimentada solo con energías renovables,¿ La MR es móvil, instalada en un velero cuyo recorrido depende en gran medida de las condiciones meteorológicas (velocidad y dirección del viento),¿ Es un yate de carreras, por lo que la velocidad y la continuidad del servicio son dos limitaciones principales en la gestión.Para eso, al principio, presentamos el modelo global de la MR estudiada describiendo su estructura. Luego modelamos cada elemento con un modelo en el entorno de Matlab-Simulink que se basa en las ecuaciones de la electricidad y el principio de funcionamiento del elemento.Una vez que se modeló la MR, pasamos a la presentación del SMA propuesto. Así definimos su estructura:¿ un agente ha sido asociado con cada productor de energía,¿ el cargador se ha combinado con el agente asociado con él,¿ con respecto a las cargas, basándose en su repartición en cargas prioritarias, secundarias e inerciales, les asignamos un agente para cada categoría,¿ se han implementado tres agentes de software adicionales para garantizar la gestión adecuada de la MR, un agente "supervisor", un agente de "predicción" y un agente de "interfaz gráfica".Posteriormente, identificamos la estructura y el principio de operación e interacción de cada agente con su entorno. Al final, presentamos los resultados obtenidos al mostrar varios escenarios relacionados con las condiciones de navegación y encontramos que el uso del SMA para la gestión de la MR estudiada ofrece una ganancia en términos de eficiencia energética. De hecho, el carácter distribuido del SMA y la interacción entre los agentes hacen posible:¿ suministrar todo tipo de carga lo más posible, lo que garantiza la continuidad del servicio en la MR,¿ controlar la variación del estado de carga (¿state of charge¿, SOC) de la batería de forma permanente y eficiente, lo que contribuye a proteger la batería y aumentar su vida útil,¿ maximizar la disponibilidad de la producción fotovoltaica minimizando el lanzamiento del hidro-generador al agua y mejorando así la velocidad de navegación del barco.¿ promover el uso de recursos renovables, que, a pesar de su naturaleza intermitente, son una fuente confiable de electricidad incluso en un caso extremo (yate de carreras), cuando su uso está bien estudiado de antemano (tamaño de los elementos de la MR, optimización del peso para una buena navegación).En conclusión, los resultados obtenidos durante este trabajo de investigación han demostrado tanto la efectividad de las RNA en la predicción de la producción fotovoltaica como la de los SMA para la gestión de la energía. Esto es prometedor para el estudio de MRs en general y para la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la gestión de MRs en particularUniversité de Tunis El Manar; École Nationale d'Ingénieurs de Tunis; Grupo de Investigación Sistemas Integrales y Energía; Laboratoire de Systèmes Électrique

Contribution à la Gestion et à la Commande des Micro-Réseaux par les Systèmes Multi Agents.

179 p.A la hora del desarrollo sostenible y del notable agotamiento de los recursos fósiles, las energías renovables se utilizan cada vez más. Es toda una política de desarrollo de fuentes de energía renovables que se está difundiendo internacionalmente.Como resultado, la integración de las energías renovables en la red eléctrica ha aumentado la complejidad de la red, por un lado, y ha cambiado su estructura por el otro. De hecho, dada su dispersión en diferentes sitios, los recursos de energía renovable han hecho posible la producción de energía distribuida y la bi-direccionalidad del flujo de energía en las redes eléctricas. Las mismas líneas eléctricas se utilizan para que la red absorba la energía renovable producida por los clientes y para abastecer a estos mismos clientes. La integración de esta producción distribuida en la red se puede facilitar mediante el establecimiento de micro-redes (MR) basadas en la ubicación geográfica.Concomitantemente, hay un importante desarrollo de las técnicas de Inteligencia Artificial inspiradas en el razonamiento humano (Lógica Difusa), la selección natural (Algoritmos Genéticos), el funcionamiento del sistema nervioso de los seres humanos (Redes Neuronales) y los comportamientos sociales de ciertas especies (sistemas multiagente). La idea principal de este trabajo es aprovechar el desarrollo y las ventajas de estas técnicas inteligentes para garantizar el funcionamiento de una micro-red instalada en un barco de carreras. De hecho, el patrón vasco Amaiur Alfaro tiene un gran desafío para la Vendée Globe 2020. Le gustaría ser el primer patrón en terminar la carrera utilizando solo fuentes renovables como turbinas eólicas, paneles fotovoltaicos, un hidro-generador y un sistema de recuperación de energía.Este desafío requiere el diseño de un sistema avanzado de gestión de la energía que garantice el equilibrio entre la producción y el consumo, teniendo en cuenta, entre otras cosas, la estimación de la energía eléctrica diaria disponible, a fin de determinar el momento y la cantidad de energía a almacenar.Este trabajo de investigación se estructura en dos fases principales. En la primera se busca obtener un predictor de alto rendimiento de la irradiación solar directa en una superficie horizontal utilizando la técnica de Redes Neuronales Artificiales Dinámicas, con el objetivo de utilizar los resultados para la predicción de la producción de energía fotovoltaica en el velero.El primer capítulo de la tesis presenta un estado del arte sobre la gestión de la energía en micro-redes y los otros dos capítulos describen todo el trabajo de investigación realizado y los diferentes resultados obtenidos.Dividimos el primer capítulo en dos partes. La primera parte fue dedicada a la gestión de la energía en las MRs. Para este propósito, hemos definido el concepto de MR y hemos expuesto los diversos problemas relacionados con él mediante la presentación de las técnicas de gestión utilizadas en la literatura. El objetivo era poder elegir la técnica más adecuada para la gestión de la MR implementada en nuestro trabajo. Teniendo en cuenta el aspecto descentralizado de la MR y la gran variación de las condiciones de su funcionamiento para nuestro caso, optamos por utilizar la técnica de los sistemas múltiagente (SMA). Para esto, definimos un SMA, un agente general, un agente de software y un agente físico. Además, presentamos las propiedades y las características importantes relacionadas con el funcionamiento de un SMA.En la segunda parte del primer capítulo, nos hemos interesado a la predicción, un paso necesario que debe preceder la gestión de la energía en las MR. Dada la intermitencia de la producción fotovoltaica, que es una parte importante de la producción en la MR implementada, nos centramos en la predicción de la radiación solar, la variable meteorológica responsable de la producción fotovoltaica. Un estado del arte de lo que se ha hecho en la literatura ha demostrado que la predicción de una serie temporal en general, y la de la radiación solar en particular, requiere el uso de técnicas no lineales. El aspecto estadístico de la radiación solar y la falta de información suficiente que conduzca a su modelado nos ha llevado a optar por una técnica que utiliza un modelo de "caja negra", con una buena capacidad de aprendizaje: la de las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Para esto, en el último párrafo de este capítulo, hemos desarrollado las características de los diferentes modelos de RNA enfocando en los principales parámetros que nos permitieron usarlos más adelante.Dedicamos el segundo capítulo a la predicción de la radiación solar directa en una superficie horizontal a medio plazo utilizando la técnica de RNA dinámica. El modelo de RNA que elegimos es el modelo NARX.Al estudiar la fuente y las transformaciones que sufre la radiación solar para alcanzar la superficie de la Tierra, la hemos descompuesto en un componente determinista y un componente estadístico. En la primera sección del capítulo, hemos definido los parámetros necesarios para calcular el modelo de "cielo despejado" de radiación solar directa en una superficie horizontal, que modela el componente determinista de la radiación. También realizamos un estudio comparativo para determinar tres parámetros constructivos de la radiación solar: la declinación solar, la ecuación del tiempo E y el factor de corrección de la distancia tierra-sol KD.En cuanto a la segunda sección del capítulo, se dedicó a la predicción de la radiación solar. Comenzamos con la definición del modelo NARX de la RNA e insistimos en las propiedades que explotamos en nuestro trabajo. Posteriormente, presentamos la base de datos utilizada para la predicción y los criterios de evaluación, que son el error cuadrático medio ¿Mean Square Error¿ MSE y el promedio diario del error de potencia ¿Daily Mean of the Power Error¿ DMPE. La salida deseada de la red neuronal es la radiación solar global medida por la estación meteorológica de ESTIA-Bidart, y las entradas son el modelo de "radiación de cielo despejado" de radiación directa que se ha definido en la primera sección y la cubierta de nubes que se presenta más adelante y representa el componente estadístico de la radiación solar. Los datos de salida de la cubierta de nubes son pronósticos espaciados con una diferencia de 0.25° en latitud y longitud, con un intervalo de tiempo de 3 horas, y se descargan desde el sitio web www.zygrib.org. Por lo tanto, hemos propuesto dos interpolaciones que se aplicarán para estos datos de previsión, uno geográfico y otro temporal, y esto para poder construir la entrada de la red neuronal.Posteriormente, presentamos los resultados obtenidos y el modelo propuesto. La idea principal de nuestra solución es realizar un aprendizaje regular una vez al día (a medianoche), para tener en cuenta varios parámetros, como la cubierta de nubes, las características solares y la movilidad del barco. Después de presentar de forma sintética los resultados de las simulaciones, hemos preparado una base de datos adecuada que consta de una base de datos de prueba y aprendizaje de 10 días, cuyos datos se filtran en un intervalo de tiempo de 30 minutos en un intervalo de una hora La red NARX final contiene 15 neuronas en las dos capas ocultas y una neurona en la capa de salida. La función de activación de las capas ocultas es sigmoidal y la de la capa de salida es tangente hiperbólica. La generación de los pesos iniciales es aleatoria. El MSE y el DMPE son los criterios utilizados para elegir los parámetros óptimos.Al final de la segunda sección del segundo capítulo, realizamos el procesamiento de datos necesario para aplicar el aprendizaje a bordo. De hecho, la nubosidad y la radiación solar global medida son datos fácilmente recuperables incluso durante la navegación, ya que la descarga del archivo GRIB se realiza de antemano y la medición de la radiación global se realiza mediante una estación meteorológica portátil. Sin embargo, el cálculo del modelo de "radiación de cielo despejado" de la radiación solar directa requiere la recuperación de la fecha y la hora, la latitud y la longitud. Un procesamiento de los datos recibidos de los instrumentos a bordo por la red de veleros permitió una decodificación de las tramas que circulan en esta red y la recuperación de los parámetros necesarios.La segunda fase de este trabajo se centra en la gestión de MRs mediante los SMA. Este es el tema del tercer capítulo. De hecho, la complejidad de la gestión de MRs varía según la composición de las MRs, las condiciones en las que operan y las restricciones estudiadas por el gerente. Las características y especificidades de la MR estudiada en este trabajo de investigación son particulares ya que:¿ La MR estudiada está alimentada solo con energías renovables,¿ La MR es móvil, instalada en un velero cuyo recorrido depende en gran medida de las condiciones meteorológicas (velocidad y dirección del viento),¿ Es un yate de carreras, por lo que la velocidad y la continuidad del servicio son dos limitaciones principales en la gestión.Para eso, al principio, presentamos el modelo global de la MR estudiada describiendo su estructura. Luego modelamos cada elemento con un modelo en el entorno de Matlab-Simulink que se basa en las ecuaciones de la electricidad y el principio de funcionamiento del elemento.Una vez que se modeló la MR, pasamos a la presentación del SMA propuesto. Así definimos su estructura:¿ un agente ha sido asociado con cada productor de energía,¿ el cargador se ha combinado con el agente asociado con él,¿ con respecto a las cargas, basándose en su repartición en cargas prioritarias, secundarias e inerciales, les asignamos un agente para cada categoría,¿ se han implementado tres agentes de software adicionales para garantizar la gestión adecuada de la MR, un agente "supervisor", un agente de "predicción" y un agente de "interfaz gráfica".Posteriormente, identificamos la estructura y el principio de operación e interacción de cada agente con su entorno. Al final, presentamos los resultados obtenidos al mostrar varios escenarios relacionados con las condiciones de navegación y encontramos que el uso del SMA para la gestión de la MR estudiada ofrece una ganancia en términos de eficiencia energética. De hecho, el carácter distribuido del SMA y la interacción entre los agentes hacen posible:¿ suministrar todo tipo de carga lo más posible, lo que garantiza la continuidad del servicio en la MR,¿ controlar la variación del estado de carga (¿state of charge¿, SOC) de la batería de forma permanente y eficiente, lo que contribuye a proteger la batería y aumentar su vida útil,¿ maximizar la disponibilidad de la producción fotovoltaica minimizando el lanzamiento del hidro-generador al agua y mejorando así la velocidad de navegación del barco.¿ promover el uso de recursos renovables, que, a pesar de su naturaleza intermitente, son una fuente confiable de electricidad incluso en un caso extremo (yate de carreras), cuando su uso está bien estudiado de antemano (tamaño de los elementos de la MR, optimización del peso para una buena navegación).En conclusión, los resultados obtenidos durante este trabajo de investigación han demostrado tanto la efectividad de las RNA en la predicción de la producción fotovoltaica como la de los SMA para la gestión de la energía. Esto es prometedor para el estudio de MRs en general y para la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la gestión de MRs en particularUniversité de Tunis El Manar; École Nationale d'Ingénieurs de Tunis; Grupo de Investigación Sistemas Integrales y Energía; Laboratoire de Systèmes Électrique

A Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) Neural Network Model for the Prediction of the Daily Direct Solar Radiation

The solar photovoltaic (PV) energy has an important place among the renewable energy sources. Therefore, several researchers have been interested by its modelling and its prediction, in order to improve the management of the electrical systems which include PV arrays. Among the existing techniques, artificial neural networks have proved their performance in the prediction of the solar radiation. However, the existing neural network models don't satisfy the requirements of certain specific situations such as the one analyzed in this paper. The aim of this research work is to supply, with electricity, a race sailboat using exclusively renewable sources. The developed solution predicts the direct solar radiation on a horizontal surface. For that, a Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) neural network is used. All the specific conditions of the sailboat operation are taken into account. The results show that the best prediction performance is obtained when the training phase of the neural network is performed periodically

Solar radiation prediction for a winter day using ARMA model

Solar radiation prediction has a great importance for many applications such as PV power forecasting and solar water heaters. The need of solar radiation prediction increase over time and certainly the accurate prediction can greatly improve the performance of these applications. In this paper a prediction of solar radiation for a winter day using ARMA model is performed. The performance of this model to predict the solar radiation has been validated for a real database. Simulations results show that the effectiveness of ARMA model is proven to predict especially the small variation of solar radiation

Multi-agent systems for the dependability and safety of microgrids

The electrical networks are very complex systems, presently in full evolution. With the increasing penetration and apportionment over large areas of the renewable energies, the centralized nature of the power production evolves toward a more distributed form. In this context, the interest of the microgrids, as subcomponents of the main grid, rises especially by the specific services that they can provide. To ensure the stability and the dependability of a microgrid is a difficult task particularly in islanded mode. The microgrid is a mix of different types of elements and its structure may evolve. The multi-agents systems technique, with its distributed and adaptive character, can be an interesting tool for the control of each microgrid component and for the real time decision making related to the microgrid management. The paper starts with a presentation of microgrids and their specific issues, and follows with some basic concepts on multi-agents systems. Then, a review of the proposed techniques and algorithms that implies multi-agents systems in microgrids management is presented, focusing on the safety and the dependability in microgrids

Wireless Sensors Networks Applications For Micro-Grids Management: State of Art

HAL is a multidisciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.The complexity and the decentralization of Micro-Grids have led to management and diagnosis issues because of using distributed power sources, especially the renewable energy sources. Wireless Sensor Networks can substitute part of the communication infrastructure of the Micro-Grid, it deploys between its elements in order to ensure data flow in real time. It allows energy management applications to have more interesting cost and efficiency. The present work discusses the Wireless Sensor Networks usage dedicated to energy management and default diagnosis in Micro-Grids

Photovoltaic energy sharing: Implementation and tests on a real collective self-consumption system

This research study analyses different types of photovoltaic (PV) energy sharing in a collective self-consumption (CSC) real-case in the Izarbel technological park in France. The analysis is carried out above all from the point of view of the self-consumption rate (SCR) and the savings. After explaining the emergence of the self-consumption concept for the integration of renewable energies, the study case is described. The PV energy is produced in ESTIA1 building and consumed in ESTIA1, 2 and 4 buildings. The main IoT components used to implement the CSC are smart meters and the Tecsol TICs; devices based on the LoRa protocol to retrieve production and consumption data. Then, the characteristics of PV energy sharing in France are explained, in particular the three possible types of energy sharing/allocation (static, dynamic by default and customised dynamic) and the structure of the electricity bill. Finally, the three types of sharing are compared in four scenarios (without and with a data centre, for low and high solar radiation). The results show that the dynamic allocations lead to increases of the SCR and that the customised dynamic sharing increases savings.This project was co-financed up to 65% by the European Regional Development Fund (ERDF) under the Interreg V-A Spain-France-Andorra Program (POCTEFA 2014-2020, grant number EFA312/19)

Multi Agent Architecture For Smart Building Energy Management

The aim of the work presented in this paper is the energy management in residential microgrids. The study focuses on Multi Agent System approach based on sensors and actuators network. The system operation requires a large amount of data both for its architectural description and for its real time control. Dealing with this, the fundamental step in the energy management is the organization of data in order to construct the suitable relational database model. The second step is to analyze the system architecture and identify the agents to use for the system. When data are structured and Multi Agent System is modelled, the energy management algorithms are developed and validated taking into account the data availability and the agents properties

Short-Term Load Forecasting of building electricity consumption using NARX Neural Networks model

Electric grid, as we nowadays know it, is undergoing a significant transformation. What we are now witnessing is an undoubted change of trend towards a decentralized and decarbonized electric grid, where the electric generation based on local resources will take on special relevance. In this context, the encouragement of collective selfconsumption becomes one of the key issues when it comes to taking steps forward to this end. One of the aspects that will contribute to this aim is the development of a consumptionforecasting tool. Hence, a load-forecasting model based on NARX Neural Network is proposed in the following paper. The prediction of the next day (24h) load profile of an individual building is carried out aiming an optimal management of the flexible loads so to achieve the maximum self-consumption. To ensure a consistent behavior of the NARX Neural Network model, identification and removing of outliers, together with data normalization and fixing common time interval has been carried out. The first results of the research are promising, being obtained a 17,6% MAPE in NARX and 25,19% with LSTM model, both evaluated during a regular week on winter in adverse conditions