Intégration optimale des sources et gestion intelligente des charges dans le contexte communautaire des réseaux autonomes en région isolée

点击翻译按钮获取中文摘要

Le coût d'exploitation des réseaux électriques autonomes dans les communautés isolées, en particulier dans les régions nordiques éloignées au Québec, est environ 20 fois plus élevé que celui du réseau principal. Les centrales alimentées par des génératrices au diesel très polluantes sont généralement rependues et les solutions intégrant les sources d'énergie renouvelable n'ont pas encore atteint leur plein potentiel à cause des modes d'opération, de gestion et de stockage déficients. L'évolution de ces réseaux autonomes vers un réseau plus efficace à faible impact environnemental pousse à des changements importants dans le mode d'opération des sources locales de production, des systèmes de stockage, des habitudes de consommation et des technologies utilisées dans les charges électriques dites intelligentes ou communicantes. L'objectif de ce programme de recherche est d'étudier et de développer des systèmes distribués, pour une gestion optimale de l'énergie résidentielle dans des réseaux autonomes à forte pénétration de sources renouvelables, en considérant les systèmes multi-agents (charges, sources, agrégat de système de contrôle et d'opération) comme des mécanismes adaptés pour résoudre des problèmes de coordination dans des environnements complexes. Afin de garantir une flexibilité suffisante pour la production intermittente stochastique des sources d'énergie, l'intégration d'éléments distribués (à proximité ou sur le lieu d'utilisation) de stockage thermique et sous forme d'hydrogène sont considérés. Des modèles détaillés sur les habitudes de consommation et leur dépendance aux facteurs temporels et météorologiques seront considérés. Stratégie de gestion intelligente, en tenant compte des besoins des exploitants du réseau ainsi que les intérêts des utilisateurs, principalement le confort et l'économie de l'énergie et la réduction de gaz à effet de serre (GES), seront développés. Ainsi, des techniques d'optimisation multi-objectifs et des algorithmes distribués de coordination seront testés et évalués afin d'assurer une gestion globale efficace et fiable.