Système de gestion de l’énergie dans les SHSERs

Système de Gestion d’énergie

Un système de gestion de l’énergie dans un SHSER à bus CA sert à gérer les flux des puissances actives et réactives dans le système en imposant à chaque source les valeurs de référence afin de garantir la stabilité du système en régulant la tension et la fréquence de ce dernier. Généralement, il existe trois configurations possibles pour les systèmes de gestion de l’énergie comme suit :

Contrôle décentralisé : Dans ce type de contrôles, la décision se prend au niveau de chaque contrôleur local en prenant en considération les informations provenant des autres contrôleurs locaux ainsi que de la charge dans le système pour assurer la gestion globale de l’énergie dans le système. . L’avantage de cette configuration réside dans sa facilité d’installation alors que son inconvénient est la nécessité d’avoir un système de communication entre les différents contrôleurs.

– Contrôle centralisé : Dans ce type de configurations, il y a un contrôleur central qui a pour rôle de définir les valeurs de références à suivre pour les contrôleurs locaux en se basant sur les informations collectées dans tout le système (Tensions, Puissances, État de charge des batteries…) en prenant en considération les contraintes de fonctionnement et les objectifs globaux du système (réduction des coûts, prolongation de durée de vie…).  Cette architecture nous permet un contrôle optimal et personnalisé de certains paramètres qu’on ne peut pas maîtriser avec un contrôle décentralisé. Néanmoins, elle présente des inconvénients tels que l’augmentation des coûts d’installation ainsi que la complexité d’installation et d’opération.

– Contrôle hybride : Cette architecture est une composition entre les deux architectures mentionnées précédemment. Elle est composée des communications horizontales (Contrôle décentralisé) et verticales (Contrôle centralisé). C’est une configuration où les sources sont regroupées dans des petits microréseaux avec des contrôles centralisés et des contrôles décentralisés qui sont appliqués sur ces SHSERs . Dans cette architecture, le contrôle centralisé dans chaque SHSERs assure localement son fonctionnement optimal alors que le contrôle décentralisé entre les microréseaux assure la coordination du système.

Revue de littérature : Contrôleur central du SHSER

Le contrôle secondaire, appelé aussi contrôle central, est défini comme le contrôle qui utilise les données système pour atteindre un objectif global, tel que la gestion de l’énergie, le maintient de la tension du réseau, la réduction du coût d’opération, etc. Le contrôle secondaire envoie les consignes et les valeurs de références aux contrôleurs locaux pour atteindre l’objectif global. les valeurs prédites de la charge, de la puissance fournie par les sources d’énergies renouvelables ainsi que les prix de l’électricité sont considérés comme les entrées de la stratégie. En outre, les objectifs d’opération économique, technique et environnementale sont fournis afin d’optimiser la gestion de l’énergie.

Une stratégie de gestion de l’énergie basée sur les règles d’état a été proposée dans (Wang & Nehrir, 2008; Jain & Agarwal, 2008). L’opération du système dépend des règles développées, ainsi, les contraintes sont toujours satisfaites, mais l’optimisation n’est pas toujours garantie. Dans (Urbina & Li, 2006; Wang & Yang, 2006), la stratégie décrite précédemment a été améliorée en y ajoutant un système à logique floue qui estime les règles à imposer dans la stratégie.

La programmation linéaire et la programmation linéaire en nombres entiers ont été utilisées dans (Borghetti et al., 2008; Pham et al., 2009) pour trouver la répartition des puissances la plus optimale dans le système. Cette méthode donne de bons résultats, cependant son inconvénient majeur c’est la nécessité d’utiliser un solveur mathématique. Dans (Lu & Shahidehpour, 2005; Koot et al., 2005), la gestion optimale de l’énergie pour un SHSER composée de PV/Batterie/Véhicule électrique et connecté au réseau est atteinte en utilisant la programmation quadratique. Cette méthode donne de bons résultats, malgré que son utilisation se limite à des fonctions objectives convexes. Dans (Mohamed et al., 2008), la gestion optimale, de l’énergie d’un SHSER est assurée en appliquant la théorie des jeux et l’optimisation multiobjectives. Le coût d’opération et le niveau des émissions sont des fonctions objectives.

Une stratégie de gestion basée sur les algorithmes génétiques est proposée dans (Chen et al., 2011). Cette stratégie a pour but la recherche de la génération optimale du système. L’optimisation par essaims particulaires est utilisée dans (Sortomme & El-Sharkawi, 2009; Ramachandran et al., 2011). Finalement, la programmation dynamique et la programmation dynamique avancée sont proposées dans (Riffonneau, 2009; Zhao, 2012) pour l’optimisation de la gestion de l’énergie. Les résultats trouvés prouvent l’efficacité de cette méthode.