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Soutenance de thèse de Simon CAMAL

Prévision et optimisation de l'offre de services système par des énergies renouvelables

Titre anglais :     Forecasting and optimization of ancillary services provision by renewable energy sources
Ecole Doctorale :     Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique
Spécialité :     Energétique et génie des procédés
Etablissement :     Université Paris Sciences et Lettres préparé à MINES ParisTech
Unité de recherche :     Energétique et Procédés


Cette soutenance a eu lieu Mardi 25 Février 2020 à 14h00
Adresse de la soutenance : Mines ParisTech 1 Rue Claude Daunesse 06940 SOPHIA ANTIPOLIS - salle Amphi De VINCI

devant le jury composé de :

Mots clés en français :    Prévision,Optimisation,Energies renouvelables,Services système,Agrégation,Flexibilité
Mots clés en anglais :       Prévision,Optimisation,Renewable energy,Ancillary services,Aggregation,Flexibility

Résumé de la thèse en français : 

Les énergies renouvelables intermittentes prennent une part croissante de la production raccordée aux réseaux. Par conséquent, elles doivent s'intégrer aux mécanismes de services système qui assurent l'équilibre entre production et consommation de puissance sur les réseaux électriques. Toutefois la forte incertitude de la production intermitttente est un obstacle à la fourniture de ces services qui requièrent une fiabilité élevée. L'agrégation de centrales renouvelables dispersées et contrôlées par une centrale virtuelle permet de diminuer cette incertitude en profitant du foisonnement entre les sources d'énergie. Cette thèse propose plusieurs modèles de prévision probabiliste afin d'évaluer la capacité d'une centrale virtuelle renouvelable intermittente à offrir des services système avec une fiabilité maximale. Une attention particulière est portée à la combinaison entre sources multiples d'énergie intermittente (photovoltaïque, éolien, hydraulique au fil de l'eau). Ensuite, des stratégies d'offre optimale de réserve par une agrégation renouvelable sont établies en utilisant les prévisions de production agrégée et en considérant les incertitudes associées aux marchés des services systèmes et de l'énergie.
 
Résumé de la thèse en anglais: 

As variable renewable energy plants penetrate significantly the electricity generation mix, they are expected to contribute to the supply of reserve power, albeit the high uncertainty levels on their production. A solution to reduce the uncertainty consists in aggregating renewable plants dispersed over several climates to obtain a smoother production profile and operate them within a Virtual Power Plant control system. In this thesis, a series of probabilistic forecasting models are proposed to assess the capacity of a variable renewable Virtual Power Plant to provide ancillary services with maximum reliability. Special care is taken in considering the combinations of multiple sources of variable energy (Photovoltaics, Wind, Run-of-river Hydro). Strategies for the optimal offer of ancillary services by a variable renewable Virtual Power Plant are later defined, based on forecasts of aggregated renewable production and integrating uncertainties relative to the markets for ancillary services and energy.