Microgrid agent-based modelling and optimization under uncertainty

Résumé : Le travail de recherche est axé sur la gestion de l’énergie dans les micro réseaux électriques. La contribution scientifique est ici basée sur: (i) des approches de modélisation d’intelligence individuelle pour la gestion d’énergie sous incertitudes et (ii) la gestion de l’énergie dans un micro réseau intégrant différents acteurs avec des objectifs conflictuels. Les acteurs de micro réseaux, opérant sous un accès limité aux informations et en présence d’incertitudes opérationnelles et environnementales, sont modélisés par une approche orientée agent (Agent-Based Modelling). Les approches considérées pour la modélisation de l’intelligence individuelle dans cette thèse, i.e. l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et l’optimisation robuste (Robust Optimization), attribuent à chaque agent des capacités de prise de décision, d’adaptation à leur environnement stochastique et d’interactions avec d’autres agents. Les méthodes de modélisation développées ont été testées sur des micro réseaux urbains impliquant différents consommateurs d’énergie, des sources d’énergie renouvelable et des moyens de stockage, afin d’optimiser la gestion de l’énergie en termes de fiabilité et des aspects économiques, sous incertitudes opérationnelle, environnementale et de défaillances des composants.
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https://hal-supelec.archives-ouvertes.fr/tel-01109990
Contributeur : Yanfu Li <>
Soumis le : mardi 27 janvier 2015 - 11:57:12
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:14
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 septembre 2015 - 09:40:39

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  • HAL Id : tel-01109990, version 1

Citation

Elizaveta Kuznetsova. Microgrid agent-based modelling and optimization under uncertainty. Electric power. Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, 2014. English. 〈tel-01109990〉

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