Soutenance de these de Thomas CARRIERE

Prévision et valorisation de la production photovoltaïque par méthodes orientées données

								Thomas CARRIERE Thomas CARRIERE

 

Titre anglais :     Towards seamless value-oriented forecasting and data-driven market valorisation of photovoltaic production.
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 Jeudi 27 Février 2020 à 14h00
Adresse de la soutenance : MINES ParisTech, PSL University, Centre PERSEE, 1 Rue Claude Daunesse 06904 Sophia Antipolis Cedex, France. - salle Amphi Léonard de Vinci

devant le jury composé de :

Pierre PINSON  Professeur Technical University of Denmark Rapporteur
Anastasios BAKIRTZIS Professeur Aristotle University of Thessaloniki  Rapporteur
Julio USAOLA Professeur  University Carlos III de Madrid  Rapporteur
Elke LORENZ Ingénieur de recherche    Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems ISE   Examinateur
Stefano ALESSANDRINI  Ingénieur de recherche National Center for Atmospheric Research (NCAR)   Examinateur
Lars LANDBERG   Ingénieur de recherche  DNV GL  Examinateur
Georges KARINIOTAKIS Directeur de recherche   MINES ParisTech - PSL - Centre PERSEE  Examinateur
François-Pascal NEIRAC Professeur Mines Paristech - PSL - Centre PERSEE Examinateur

Mots clés en français :    Energies renouvelables,Stockage,Optimisation,Photovoltaïque,Marché de l'électricité,Smart grids
Mots clés en anglais :       Renewable energies,Electricity markets,Photovoltaics,Optimization,Storage,Smart grids

Résumé de la thèse en français :  

La décarbonation de la production d’électricité à échelle mondiale est un élément de réponse clé face aux pressions exercées par les différents enjeux environnementaux. Par ailleurs, la baisse des coûts de la filière photovoltaïque (PV) ouvre la voie à une augmentation significative de la production PV dans le monde. L’objectif principal de cette thèse est alors de maximiser le revenu d’un producteur d’énergie PV sous incertitude des prix de marché et de la production. Pour cela, un modèle de prévision probabiliste de la production PV à court (5 minutes) et moyen (24 heures) terme est proposé. Ce modèle est couplé à une méthode de participation au marché maximisant l’espérance du revenu. Dans un second temps, le couplage entre une centrale PV et une batterie est étudié, et une analyse de sensibilité des résultats est réalisée pour étudier la rentabilité et le dimensionnement de tels systèmes. Une méthode de participation alternative est proposée, pour lequel un réseau de neurones artificiel apprend à participer avec ou sans batterie au marché de l’électricité, ce qui permet de simplifier le processus de valorisation de l'énergie PV en diminuant le nombre de modèles requis.
 
Résumé de la thèse en anglais:  

The decarbonation of electricity production on a global scale is a key element in responding to the pressures of different environmental issues. In addition, the decrease in the costs of the photovoltaic (PV) sector is paving the way for a significant increase in PV production worldwide. The main objective of this thesis is then to maximize the income of a PV energy producer under uncertainty of market prices and production. For this purpose, a probabilistic forecast model of short (5 minutes) and medium (24 hours) term PV production is proposed. This model is coupled with a market participation method that maximizes income expectation. In a second step, the coupling between a PV plant and a battery is studied, and a sensitivity analysis of the results is carried out to study the profitability and sizing of such systems. An alternative participation method is proposed, for which an artificial neural network learns to participate with or without batteries in the electricity market, thus simplifying the process of PV energy valuation by reducing the number of models required.


 

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