Soutenance de Stefano CASSANO

Contrôle et gestion optimale des centrales hybrides hydroélectriques couplées aux batteries pour une meilleure flexibilité dans les systèmes électriques du futur

										Stefano CASSANO Stefano CASSANO

Control and scheduling of hybrid hydropower plants with batteries for enhanced flexibility in future power systems

Date de soutenance : mercredi 27 septembre 2023 à 09h30
Adresse de soutenance : Mines Paris-PSL Bâtiment A 1 Rue Claude Daunesse 06904 Sophia Antipolis - Salles I/R014-I/R015
Directeur de thèse : Georges Kariniotakis
Maître de thèse : Fabrizio Sossan

Langue de soutenance: Anglais

devant le jury composé de :

Mario PAOLONE Full Professor EPFL  Rapporteur
Seddik BACHA Full Professor Grenoble Alpes University  Rapporteur
Elena VAGNONI Lecturer EPFL  Examinateur
Weijia YANG Associate Professor Wuhan University  Examinateur
Joao Pecas LOPES Full Professor INESC TEC  Examinateur
Georges KARINIOTAKIS Directeur de Recherche Mines Paris - PSL - Centre PERSEE Directeur de thèse
Fabrizio SOSSAN Associate Professor HES-SO Maître de thèse

Mots clés en français : Centrales hydroélectriques hybrides, Système de stockage d'énergie par batteries, Optimisation, Réduction de la fatigue, Model predictive control, Modélisation des centrales hydroélectriques, Penstock

Mots clés en anglais : Hybrid hydropower plants, Battery Energy Storage System, Optimisation, Fatigue reduction, Model predictive control, Hydropower plant's modelling, Penstock

Résumé de la thèse en français
La transition de la génération conventionnelle vers les ressources renouvelables pose des défis au réseau électrique. La mise hors service des unités de génération conventionnelle nécessite l'identification de nouvelles ressources flexibles pour les services de régulation.
En France, les centrales hydroélectriques (HPP) sont essentielles pour produire de l'électricité et fournir des services critiques au réseau. Cependant, une augmentation des niveaux de régulation due à la génération renouvelable peut entraîner des coûts de maintenance plus élevés en raison de l'usure accrue. La proposition consiste à hybrider les HPP avec des systèmes de stockage d'énergie par batteries (BESS) pour accroître leur flexibilité et réduire l'usure des composants hydrauliques. Un défi majeur est de déterminer la stratégie optimale de répartition des points de consigne entre la HPP et la batterie.
Cette thèse de doctorat propose une méthodologie formelle pour contrôler les HPP hybrides, en tenant compte explicitement de la contrainte mécanique et de la réduction de la fatigue. La méthodologie comprend des couches de contrôle en temps réel et de planification, en utilisant des modèles linéarisés traitables des HPP. L'accent est mis sur la réduction de la fatigue des conduites forcées (penstock) dans les HPP à moyenne et haute chute, mais la méthodologie peut être étendue à d'autres types de HPP et d'unités de génération conventionnelles

Résumé de la thèse en anglais
The shift from conventional generation to renewable resources challenges the electric power grid. Decommissioning conventional generation units requires identifying new flexible assets for balancing the grid and providing ancillary services. Hydropower Plants (HPPs) are important sources of electricity production and supply critical ancillary services to the grids. However, increased regulation duties to balance the intermittency of renewables (e.g., frequency control and start-stop sequences) may lead to higher wear-and-tear and maintenance costs. Hybridizing HPPs with Battery Energy Storage Systems (BESSs) has been proposed as a possible solution to increase the plants' flexibility and reduce the wear-and-tear of the hydraulic components. A key challenge of operating a hybrid HPP is to design the power set-points for the hydraulic turbine and the BESS (i.e., the power set-point splitting problem). This Ph.D. thesis proposes a formal methodology based on Model Predictive Control (MPC) for controlling hybrid HPPs that models the mechanical stress on the hydraulic components with the objective of accounting for fatigue constraints in the power set-point splitting problem explicitly. The proposed methodology includes a real-time control and a scheduling layer. In order to derive a tractable formulation of the optimization problem underlying the MPC, this thesis also develops linearized models of HPPs. The application of the proposed methodology refers to reducing penstock fatigue in medium- and high-head HPPs and can be extended to other types of HPPs and conventional generation units.

 

 

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