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Méthode d’aide à la décision pour le développement de systèmes de production d’électricité renouvelable couplés à de la flexibilité.

Méthode d’aide à la décision pour le développement de systèmes de production d’électricité renouvelable couplés à de la flexibilité.

Decision making method for development of systems coupling renewable production and flexibility in a market environment.

Proposition de thèse

Spécialité

Energétique et génie des procédés

Ecole doctorale

ISMME - Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique

Directeur de thèse

GIRARD Robin

Unité de recherche

Energétique et Procédés

Contact
Date de validité

01/10/2021

Site Web
Mots-clés

Transition énergétique, Optimisation, Planification, Prédiction, Modélisation, Flexibilité

Energy transition, Optimisation, Planing, Prediction, Modeling, Flexibility

Résumé

*Contexte et enjeux* : Les sources d’électricité d’origine renouvelable prennent une part de plus en plus importante dans les mix énergétiques. La dépendance de la production correspondante aux conditions météorologiques (ensoleillement, régimes hydrologiques, vents, etc.) est un frein important à leur développement vis-à-vis duquel il existe plusieurs types de solutions dites de flexibilité. Celles-ci agissent à différentes échelles d’espace et de temps, parfois de manière concurrente : pilotage de la demande, pilotage à la baisse de la production renouvelable, interconnexions à grande échelle des réseaux, stockage d’électricité sous forme mécanique ou chimique, conversion de l’électricité sous forme de méthane, d’hydrogène ou de chaleur. Dans le même temps, les développeurs de projet de production renouvelable doivent s’adapter à la disparition des tarifs d’achat garantis, et valoriser leur production à travers différents marchés. Ceci renforce le besoin de nouvelles méthodes quantitatives d’aide à la décision pour le développement de projets renouvelables couplés à de la flexibilité, notamment hydrogène.

La liste exacte des éléments clés que doivent intégrer ces modèles est encore à déterminer, mais c’est cette intégration qui constitue l’*objectif principal de cette thèse*. Celle-ci pourrait inclure les options de dimensionnement liés au contextes local et assez classiques déjà aujourd’hui, comme la ressource en vent, en soleil, la place disponible, le type de consommateurs proches, ou les contraintes locales du réseau. Il s’agira d’y ajouter un modèle du cadre opérationnel dans lequel les revenus seront obtenus, à la fois vis-à-vis de l’intégration sur les différents marchés (PPA, J-1, infra-journalier, …) sur lesquels seront valorisés les éléments, ou vis à vis de contraintes opérationnelles liées à la consommation locale, aux contraintes réseau éventuelles, ou aux contraintes de fonctionnement des flexibilités. Enfin, il faudra intégrer l’impact des évolutions structurelles à venir sur le système énergétique, comme l’augmentation de la production renouvelable qui impacte la dynamique des prix, l’évolution des coûts et performances des différentes options technologiques, les mécanismes réglementaires propres aux appels d’offre envisagés si le projet n’est pas monté en pur marché, ou encore comme l’impact des autres éléments du portefeuille du développeur sur l’usage et les bénéfices qui seront fait à partir des nouveaux investissements. Sur le plan scientifique, la difficulté sera de définir et valider une stratégie d’investissement qui soit à la foi capable d’intégrer toute la richesse du problème (multi échelle sur le plan temporel et spatial, multi-marché, sous plusieurs incertitudes, adaptable à différents contextes) sans une complexité superflue, souvent source d’erreur.

La première étape de ces travaux de thèse sera une recherche bibliographique intégrant entre autre les travaux précédents développés au centre PERSEE sur des sujets périphériques : la modélisation de l’évolution de la dynamique des prix de marché dans un contexte de transition énergétique [Sim], la prédiction à court terme de la production renouvelable [Pred], sur l’optimisation pour la gestion, le positionnement et le dimensionnement de stockage [Sto], sur l’optimisation de la flexibilité dans la planification du système électrique [Flex] et sur l’optimisation de systèmes énergétiques incluant de l’hydrogène [H2]. L’étudiant pourra ensuite proposer une méthode innovante permettant l’aide à la décision en augmentant progressivement la complexité du modèle et en cherchant à quantifier l’intérêt de chaque ajout.

*Résultats* : Le résultat de cette thèse sera un ensemble de méthodologies innovantes pour l’aide à la décision, ainsi que des prototypes informatiques sous python mettant en œuvre ces méthodologies.

Bibliographie
[Sim] Simulation long terme de la dynamique des prix sur le marché de l’électricité.
Thèse de Valentin Mahler, soutenance décembre 2021. Article de conférence :
[Sim-1] Valentin Mahler, Robin Girard, Sébastien Billeau, Georges Kariniotakis. Simulation of day-ahead electricity market prices using a statistically calibrated structural model. 16th European Energy Market Conference (EEM 2019), IEEE PES, Sep 2019, Ljubljana, Slovenia.
[Pred] Prédiction à court terme de la production d’électricité. Il y a des dizaines d’articles et plusieurs thèses passées sur ce sujet au centre PERSEE. Exemples d'articles :
[Pred-1] Xwégnon Ghislain Agoua, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Short-Term Spatio-Temporal Forecasting of Photovoltaic Power Production. IEEE Transactions on Sustainable Energy , IEEE, 2018, 9 (2), pp. 538 - 546.
[Pred-2] Alexis Gérossier, Robin Girard, Alexis Bocquet, Georges Kariniotakis. Robust Day-Ahead Forecasting of Household Electricity Demand and Operational Challenges. Energies, MDPI, 2018, 11 (12), pp.3503.
[Sto] Plusieurs articles ici sur les sujet de la gestion (avec ou sans contraintes réseau)
[Sto-1] Etta Grover-Silva, Miguel Heleno, Salman Mashayekh, Gonçalo Cardoso, Robin Girard, et al.. A Stochastic Optimal Power Flow for Scheduling Flexible Resources in Microgrids Operation. Applied Energy, Elsevier, 2018,
[Sto-2] Robin Girard, Vincent Barbesant, Fiona Foucault, Georges Kariniotakis. Fast dynamic programming with application to storage planning. 2014 IEEE PES T&D Conference and Exposition, IEEE, Apr 2014, Chicago, IL, United States.
[Sto-3] Andrea Michiorri, Jesus Lugaro, Nils Siebert, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Storage sizing for grid connected hybrid wind and storage power plants taking into account forecast errors autocorrelation. Renewable Energy, Elsevier, 2018, 117, pp.380-392.
[Sto-4] Etta Grover-Silva, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Optimal sizing and placement of distribution grid connected battery systems through an SOCP optimal power flow algorithm. Applied Energy, Elsevier, 2018, 219, pp.385-393.
[H2] These de Anaelle Jodry débutée en octobre 2020.
[FLEX] Thèse de Thomas Heggarty, “Optimisation technico-économique du mix de flexibilité du système électrique”. Soutenance prévue en septembre 2021.
[FLEX-1] Thomas Heggarty, Jean-Yves Bourmaud, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Multi-temporal assessment of power system flexibility requirement. Applied Energy, Elsevier, 2019, 238, pp.1327-1336.
[FLEX-2] Thomas Heggarty, Jean-Yves Bourmaud, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Quantifying power system flexibility provision. Applied Energy, Elsevier, 2020, 279, pp.115852.
[Potentiel]
[Potentiel-1] Antoine Rogeau, Robin Girard, Georges Kariniotakis. A generic GIS-based method for small Pumped Hydro Energy Storage (PHES) potential evaluation at large scale. Applied Energy, Elsevier, 2017, 197, pp.241 - 253.
[Potentiel-2] Arthur Bossavy, Robin Girard, Georges Kariniotakis, George Kariniotakis. Sensitivity analysis in the technical potential assessment of onshore wind and ground solar photovoltaic power resources at regional scale. Applied Energy, Elsevier, 2016, 182, pp.145-153.

* Context and challenges *: Renewable electricity sources play an increasingly important role in energy mixes. The dependence of the corresponding production on meteorological conditions (sunshine, hydrological regimes, winds, etc.) is a major obstacle to their development, with respect to which there are several kinds of so-called flexibility solutions. These act at different spatial and temporal scales, sometimes concurrently: demand management, curtailment of renewable production, large-scale interconnections, mechanical or chemical storage, electricity conversion to methane, hydrogen or heat. At the same time, production project developers have to adapt to the end of feed-in tariffs, and sell their production across different markets. This reinforces the need for new quantitative decision-support methods for the development of renewable projects coupled with flexibility, such as hydrogen or batteries.

The exact list of key elements that have to be integrated in models is still to be determined, and it is this integration that constitutes the *main objective of this thesis *. This could include sizing options linked to the local context and which are already fairly standard today, such as the wind and sun resource, the space available, the categories of nearby consumers, or the local constraints of the network. A challenge will be to integrate a model reflecting the complex and uncertain operational framework in which the revenues are to be obtained, both with regard to the integration in the different markets (PPA, D-1, intraday, ...) where the production is sold, or with respect to operational constraints linked either to local consumption, network congestions, or flexibilities operation. Finally, it will be necessary to integrate the impact of future structural changes on the energy system, such as the increase in renewable production which impacts the price dynamics, the evolution of the costs and performance of the various technological options, the regulatory mechanisms specific to calls for tenders considered if the project is not set up on a pure market, or even the impact of developer's portfolio on the use and the benefits which will be made from the new investments. From a scientific point of view, the difficulty will be to define and validate an investment strategy which is indeed capable of integrating all the richness of the problem (multi-scale in terms of time and space, multi-market, under several uncertainties, adaptable to different contexts) without unnecessary complexity, which is often a source of error.

The first step in this thesis will be a bibliographic research integrating, among other things, the previous work developed at the PERSEE center on peripheral subjects: modeling of market price dynamics evolution in a context of energy transition [Sim], short-term prediction of renewable production [Pred], optimization for the management, positioning and sizing of storage [Sto], and more generally optimization of flexibility in the planning of the electrical system [Flex], or optimization of energy systems including hydrogen [H2]. The student will then be able to propose an innovative method allowing decision support by gradually increasing the complexity of the model and seeking to quantify the value of each addition.

* Results *: The result of this thesis will be a set of innovative methodologies for decision support, as well as computer prototypes implemented in python.
Bibliography
[Sim] Simulation long terme de la dynamique des prix sur le marché de l’électricité.
Thèse de Valentin Mahler, soutenance décembre 2021. Article de conférence :
[Sim-1] Valentin Mahler, Robin Girard, Sébastien Billeau, Georges Kariniotakis. Simulation of day-ahead electricity market prices using a statistically calibrated structural model. 16th European Energy Market Conference (EEM 2019), IEEE PES, Sep 2019, Ljubljana, Slovenia.
[Pred] Short term forecasting of electricity, there are several papers and past PhD in our center PERSEE. A recent one : Ghislain Agoua
[Pred-1] Xwégnon Ghislain Agoua, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Short-Term Spatio-Temporal Forecasting of Photovoltaic Power Production. IEEE Transactions on Sustainable Energy , IEEE, 2018, 9 (2), pp. 538 - 546.
[Pred-2] Alexis Gérossier, Robin Girard, Alexis Bocquet, Georges Kariniotakis. Robust Day-Ahead Forecasting of Household Electricity Demand and Operational Challenges. Energies, MDPI, 2018, 11 (12), pp.3503.
[Sto-1] Etta Grover-Silva, Miguel Heleno, Salman Mashayekh, Gonçalo Cardoso, Robin Girard, et al.. A Stochastic Optimal Power Flow for Scheduling Flexible Resources in Microgrids Operation. Applied Energy, Elsevier, 2018,
[Sto-2] Robin Girard, Vincent Barbesant, Fiona Foucault, Georges Kariniotakis. Fast dynamic programming with application to storage planning. 2014 IEEE PES T&D Conference and Exposition, IEEE, Apr 2014, Chicago, IL, United States.
[Sto-3] Andrea Michiorri, Jesus Lugaro, Nils Siebert, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Storage sizing for grid connected hybrid wind and storage power plants taking into account forecast errors autocorrelation. Renewable Energy, Elsevier, 2018, 117, pp.380-392.
[Sto-4] Etta Grover-Silva, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Optimal sizing and placement of distribution grid connected battery systems through an SOCP optimal power flow algorithm. Applied Energy, Elsevier, 2018, 219, pp.385-393.
[H2] PhD thesis of Anaelle Jodry started in octobre 2020.
[FLEX] Thèse de Thomas Heggarty, “Optimisation technico-économique du mix de flexibilité du système électrique”. Soutenance prévue en septembre 2021.
[FLEX-1] Thomas Heggarty, Jean-Yves Bourmaud, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Multi-temporal assessment of power system flexibility requirement. Applied Energy, Elsevier, 2019, 238, pp.1327-1336.
[FLEX-2] Thomas Heggarty, Jean-Yves Bourmaud, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Quantifying power system flexibility provision. Applied Energy, Elsevier, 2020, 279, pp.115852.
[Potentiel]
[Potentiel-1] Antoine Rogeau, Robin Girard, Georges Kariniotakis. A generic GIS-based method for small Pumped Hydro Energy Storage (PHES) potential evaluation at large scale. Applied Energy, Elsevier, 2017, 197, pp.241 - 253.
[Potentiel-2] Arthur Bossavy, Robin Girard, Georges Kariniotakis, George Kariniotakis. Sensitivity analysis in the technical potential assessment of onshore wind and ground solar photovoltaic power resources at regional scale. Applied Energy, Elsevier, 2016, 182, pp.145-153.

Contexte

Les sources d’électricité d’origine renouvelable prennent une part de plus en plus importante dans les mix énergétiques. La dépendance de la production correspondante aux conditions météorologiques (ensoleillement, régimes hydrologiques, vents, etc.) est un frein important à leur développement vis-à-vis duquel il existe plusieurs types de solutions dites de flexibilité. Celles-ci agissent à différentes échelles d’espace et de temps, parfois de manière concurrente : pilotage de la demande, pilotage à la baisse de la production renouvelable, interconnexions à grande échelle des réseaux, stockage d’électricité sous forme mécanique ou chimique, conversion de l’électricité sous forme de méthane, d’hydrogène ou de chaleur. Dans le même temps, les développeurs de projet de production renouvelable doivent s’adapter à la disparition des tarifs d’achat garantis, et valoriser leur production à travers différents marchés. Ceci renforce le besoin de nouvelles méthodes quantitatives d’aide à la décision pour le développement de projets renouvelables couplés à de la flexibilité, notamment hydrogène.

Encadrement

Simon Camal, centre PERSEE groupe ERSEI

Profil candidat

Ingénieur et/ou Master recherche - Bon niveau de culture générale et scientifique. Très bon niveau de pratique du français et de l'anglais. Bonnes capacités d'analyse, de synthèse, d’innovation et de communication. Qualités d’adaptabilité et de créativité. Capacités pédagogiques. Motivation pour l'activité de recherche. Projet professionnel cohérent.

Outils de simulation informatique (Python ou R), optimisation, approche multicritères, analyse de données, énergie, économie.

Engineer and / or Master - Good level of general and scientific culture. Very good English level. Good analytical, synthesis, innovation and communication skills. Qualities of adaptability and creativity. Educational capacities. Motivation for research activity. Coherent professional project.

Simulation tools (Python or R), optimization, multi-criteria approach, data analysis, energy, economy.

Références

Bibliographie
[Sim] Simulation long terme de la dynamique des prix sur le marché de l’électricité.
Thèse de Valentin Mahler, soutenance décembre 2021. Article de conférence :
[Sim-1] Valentin Mahler, Robin Girard, Sébastien Billeau, Georges Kariniotakis. Simulation of day-ahead electricity market prices using a statistically calibrated structural model. 16th European Energy Market Conference (EEM 2019), IEEE PES, Sep 2019, Ljubljana, Slovenia.
[Pred] Prédiction à court terme de la production d’électricité. Il y a des dizaines d’articles et plusieurs thèses passées sur ce sujet au centre PERSEE. Exemples d'articles :
[Pred-1] Xwégnon Ghislain Agoua, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Short-Term Spatio-Temporal Forecasting of Photovoltaic Power Production. IEEE Transactions on Sustainable Energy , IEEE, 2018, 9 (2), pp. 538 - 546.
[Pred-2] Alexis Gérossier, Robin Girard, Alexis Bocquet, Georges Kariniotakis. Robust Day-Ahead Forecasting of Household Electricity Demand and Operational Challenges. Energies, MDPI, 2018, 11 (12), pp.3503.
[Sto] Plusieurs articles ici sur les sujet de la gestion (avec ou sans contraintes réseau)
[Sto-1] Etta Grover-Silva, Miguel Heleno, Salman Mashayekh, Gonçalo Cardoso, Robin Girard, et al.. A Stochastic Optimal Power Flow for Scheduling Flexible Resources in Microgrids Operation. Applied Energy, Elsevier, 2018,
[Sto-2] Robin Girard, Vincent Barbesant, Fiona Foucault, Georges Kariniotakis. Fast dynamic programming with application to storage planning. 2014 IEEE PES T&D Conference and Exposition, IEEE, Apr 2014, Chicago, IL, United States.
[Sto-3] Andrea Michiorri, Jesus Lugaro, Nils Siebert, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Storage sizing for grid connected hybrid wind and storage power plants taking into account forecast errors autocorrelation. Renewable Energy, Elsevier, 2018, 117, pp.380-392.
[Sto-4] Etta Grover-Silva, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Optimal sizing and placement of distribution grid connected battery systems through an SOCP optimal power flow algorithm. Applied Energy, Elsevier, 2018, 219, pp.385-393.
[H2] These de Anaelle Jodry débutée en octobre 2020.
[FLEX] Thèse de Thomas Heggarty, “Optimisation technico-économique du mix de flexibilité du système électrique”. Soutenance prévue en septembre 2021.
[FLEX-1] Thomas Heggarty, Jean-Yves Bourmaud, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Multi-temporal assessment of power system flexibility requirement. Applied Energy, Elsevier, 2019, 238, pp.1327-1336.
[FLEX-2] Thomas Heggarty, Jean-Yves Bourmaud, Robin Girard, Georges Kariniotakis. Quantifying power system flexibility provision. Applied Energy, Elsevier, 2020, 279, pp.115852.
[Potentiel]
[Potentiel-1] Antoine Rogeau, Robin Girard, Georges Kariniotakis. A generic GIS-based method for small Pumped Hydro Energy Storage (PHES) potential evaluation at large scale. Applied Energy, Elsevier, 2017, 197, pp.241 - 253.
[Potentiel-2] Arthur Bossavy, Robin Girard, Georges Kariniotakis, George Kariniotakis. Sensitivity analysis in the technical potential assessment of onshore wind and ground solar photovoltaic power resources at regional scale. Applied Energy, Elsevier, 2016, 182, pp.145-153.

Type financement

Convention CIFRE

Document PDF

https://www.adum.fr/script/downloadfile.pl?type=78&ID=37993

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