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Concevoir un réseau informatique efficace en énergie pour le pilotage dynamique et distribué du réseau électrique

Equipe et encadrants
Département / Equipe: 
Site Web Equipe: 
https://team.inria.fr/myriads/
Directeur de thèse
Martin Quinson
Co-directeur(s), co-encadrant(s)
Anne-Cécile Orgerie
Contact(s)
Sujet de thèse
Descriptif
La consommation énergétique mondiale continue de croître, pesant ainsi de plus en plus lourdement sur les émissions mondiales de gaz à effet de serre. Pour pallier ce problème, le secteur énergétique cherche à réduire sa dépendance aux combustibles fossiles. Cependant, les sources d’énergie renouvelables, souvent intermittentes et variables par nature, nécessitent une intégration contrôlée aux réseaux électriques afin de ne pas compromettre l’équilibre indispensable entre production et consommation. Concernant la consommation, l’apparition de nouvelles charges flexibles, tels que les véhicules électriques, peut favoriser une gestion plus fine de la consommation, en particulier au travers d’effacements. Quant à la distribution, les réseaux d’électricité peuvent permettre une meilleure agrégation géographique de la production renouvelable. Ces défis nécessitent un changement de paradigme pour les réseaux électriques : le passage d’un réseau de distribution passif à un réseau distribué multi-acteurs.
 
L’exécution de stratégies temps-réel adaptées pour la gestion distribuée du réseau électrique nécessite des communications entre les différents équipements électriques, du stockage de données et des tâches de calcul pour déterminer les opérations à effectuer sur le réseau électrique. Une gestion distribuée permet de garantir le passage à l’échelle de la solution proposée; un système centralisé pouvant être submergé par le volume de données émanant des capteurs pour un réseau électrique de grande taille. Une gestion distribuée autorise également, à localiser les calculs plus près des utilisateurs et donc, à restreindre les délais dus aux latences des réseaux de télécommunication (souvent négligées dans la littérature). Ainsi, on peut déterminer, pour chaque fonctionnalité avancée du réseau électrique, où les calculs peuvent être effectués en tenant compte de l’acheminement préalable des données nécessaires et des latences des réseaux de télécommunication, afin que la décision concernant l’opération à effectuer arrive à temps. Ces calculs sont toutefois alourdis par la nécessité de crypter les communications et par les procédures de sécurité de ces systèmes afin de garantir leur fiabilité et leur confidentialité.
 
Cette thèse vise à optimiser les réseaux informatiques en charge du pilotage des réseaux électriques : garantir leurs performances tout en minimisant leur consommation énergétique. Cette optimisation implique de choisir les moyens de communication employés pour chaque transfert de données (car un équipement peut posséder plusieurs interfaces de communication), de stocker les données adéquatement pour les calculs à effectuer et de choisir où allouer les ressources de calcul pour chacune des fonctionnalités offertes. De plus, pour des raisons de tolérance aux pannes, les données doivent être stockées simultanément à plusieurs endroits et les ressources de calcul doivent être redondantes. Ces contraintes de disponibilité et de sécurité seront prises en compte pour trouver un compromis coût énergétique-performance qui soit acceptable en pratique.
 
L'objectif de cette thèse est de réduire le coût énergétique en limitant la consommation et le nombre de ressources informatiques nécessaires au pilotage du réseau électrique. La sobriété numérique est en effet essentielle pour prendre en compte le cycle de vie complet de ces équipements et particulièrement leur phase de fabrication qui peut être très impactante.
Bibliographie
[1] A.-C. Orgerie, M. Dias de Assunção, L. Lefèvre, "A Survey on Techniques for Improving the Energy Efficiency of Large Scale Distributed Systems", ACM Computing Surveys, volume 46, issue 4, pages 47:1-47:31, 2014.
[2] B. Camus, A. Blavette, F. Dufossé et A.-C. Orgerie, "Harnessing the geographical flexibility of distributed computing clouds for cooperative self-consumption", ISGT Europe: IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe, Oct. 2018.
[3] G. Habault, M. Lefrançois, F. Lemercier, N. Montavont, P. Chatzimisios and G. Z. Papadopoulos, "Monitoring Traffic Optimization in a Smart Grid," in IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 13, no. 6, pp. 3246-3255, Dec. 2017.
[4] B. Vinot, F. Cadoux and R. Héliot, "Decentralized optimization of energy exchanges in an electricity microgrid," 2016 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe), 2016.
[5] J. Guo, G. Hug and O. Tonguz, "Impact of communication delay on asynchronous distributed optimal power flow using ADMM," 2017 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), 2017.
[6] S. Hijgenaar, Z. Erkin, T. Keviczky, J. Siemons, R. Bisschops and A. Verbraeck, "A decentralised energy trading architecture for future smart grid load balancing," 2017 IEEE International Conference on Smart Grid Communications (SmartGridComm), 2017.
Début des travaux: 
01/10/2019
Mots clés: 
Systèmes distribués, consommation énergétique, Smart Grids, optimisation.
Lieu: 
IRISA - Campus universitaire de Beaulieu, Rennes