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= Etat de l'art =<br />
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Les publications qui traitent de l'optimisation et du contrôle de charges flexibles sont discutées dans ce chapitre. Deux types d'algorithmes d'optimisation sont généralement discutés dans la littérature. <br />
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Nous classons ci-dessous les publications en fonction du rôle de l'algorithme d'optimisation. Certaines publications traitent des deux algorithmes.<br />
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== Optimisation prévisionnelle ==<br />
Le premier type est une optimisation prévisionnelle, appelée également optimisation ou ordonnancement day-ahead. Cette optimisation permet de planifier et d’ordonnancer les charges flexibles au moins un jour en avance. Le but est de répartir la consommation des charges flexibles pour minimiser les coûts d'achat du kWh. <br />
<br />
L'approche ADRESS [1] propose une nouvelle entité : L'agrégateur. Il s'agit d'un acteur intermédiaire entre les consommateurs et le marché de l'énergie. Cet agrégateur propose des contrats aux consommateurs qui souhaitent participer au programme en fonction de leur profil de charge quotidien. Les consommateurs sont regroupés en fonction de leurs caractéristiques (confiance de leur flexibilité, zone géographique, nombre de personnes par ménage, ...). L'agrégateur recueil la flexibilité des ménages et leur demande d'ajuster leur profil de charge quotidien via un contrôleur. Puis, en fonction des réponses, l'agrégateur prépare des offres au marché de l'énergie. Une récompense est donnée aux consommateurs pour leur bonne volonté. Le but de l'agrégateur est de maximiser ses bénéfices. Deux types de charges sont décrits : les charges qui peuvent être décalées dans le temps où le démarrage doit être compris dans une fenêtre de temps ou les charges ajustables où le profil de la charge peut être modifié en fonction de seuils. <br />
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L'optimisation prévisionnelle est discutée dans [9] et utilise un modèle de contrôle prédictif. Le modèle mathématique propose de prendre compte le stockage de l'énergie électrique pour rendre la planification plus flexible.<br />
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Dans [11], l'opérateur interagit avec des agrégateurs. Ces derniers comprennent un ensemble de ménages. L'opérateur propose aux agrégateurs des récompenses pour modifier leur courbe de charge permettant de minimiser les coûts opérationnels. Les agrégateurs fournissent en retour un profil de charge qui maximise leurs revenus. Aucun contrôle n'est effectué directement sur les appareils ; les agrégateurs fournissent uniquement des motivations monétaires aux ménages. Les ménages négocient avec leur agrégateur et reçoivent des récompenses en fonction de leur profil de consommation modifiée.<br />
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La publication [12] propose de négocier les tarifs avec un « home smart meter ». La probabilité de pouvoir déplacer un appareil est prise en compte dans l'optimisation globale. Chaque appareil est piloté indépendamment des autres et aucun cluster ne regroupe les utilisateurs ou le matériel.<br />
<br />
Les publications [13] et [14] proposent des modèles d'optimisation d'un agrégateur entre le marché de l'énergie et des groupes de véhicules électriques comme seuls prestataires.<br />
Toutes les publications citées ci-dessus proposent des modèles mathématiques.<br />
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== Optimisation temps réel ==<br />
L'optimisation temps réel, appelée parfois intra-day ou minute-ahead permet d'ajuster au mieux la consommation de l'énergie le jour des opérations en fonction de la production ou du prix dynamique du kwh sur le marché. À chaque étape de temps, si la production d'électricité est insuffisante ou si le prix de l'électricité est trop élevé alors une décision est prise de décaler la consommation d'appareils. Dans le cas contraire, des appareils sont enclenchés. <br />
<br />
Dans [2], les travaux utilisent un modèle de commande prédictive, abrégé MPC pour Model Predictive Control, pour commander des charges flexibles de bâtiments d'après un tarif horaire ou un tarif dynamique du kWh. Des bâtiments ont une demande en électricité qui peut être consommée depuis un réseau électrique ou depuis un stockage électrique. La flexibilité du bâtiment permet au contrôleur de commander des charges thermales (chauffage ou air climatisé) des ménages ou des bureaux. Du moment où ces charges thermales sont flexibles, celles-ci sont considérées comme un moyen de stockage thermal. L'objectif de ces travaux est de considérer des stockages électriques (batteries) dans les bâtiments comme un degré additionnel de flexibilité. Les travaux ont montré une meilleure réduction de la demande de la consommation avec l'utilisation de batteries électriques en plus du stockage thermal.<br />
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Dans [3], les travaux se concentrent sur l'estimation et le contrôle en temps réel des charges thermostatiques avec le minimum de communications et d'informations. Ces dernières n'étant pas toujours disponibles en temps réel. Une chaîne de Markov est utilisée pour décrire l'évolution de la température des charges thermostatiques et un filtre de Kalman pour observer l'état de l'ensemble des charges. <br />
<br />
Dans [4], des groupes de pompes à chaleur pour chauffer des maisons sont pilotées pour réduire les demandes d'électricité ou lors de la reprise après une panne du réseau électrique.<br />
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Le projet Atanet propose un système de gestion de la charge qui contient un ensemble d'algorithmes. Dans le document [5], le contexte de la gestion de la charge est décrit et ce document donne quelques éléments de type de contrats flexibles peuvent être conclus avec les consommateurs. Une interface leur permet de gérer la flexibilité de leurs périphériques.<br />
<br />
L'article [7] propose un mécanisme pour planifier la consommation d'énergie à court terme basé sur le marché. Un agrégateur gère la consommation flexible des ménages par rapport au prix du marché. Un système d'enchère est modélisé et la planification est décentralisée. À chaque pas de temps, l'agrégateur diffuse aux appareils le prix courant. Ces derniers répondent en envoyant des paramètres (consommation, durée, ...) et un prix. Une négociation est réalisée : le processus est itéré jusqu'à ce que le prix converge. Le principe de négociation est également discuté dans [10].<br />
<br />
Dans [9], l'optimisation en temps réel utilise un modèle de contrôle prédictif. Le modèle mathématique propose de prendre compte le stockage de l'énergie électrique pour apporter davantage de flexibilité.<br />
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== Autres études ==<br />
L'étude [6] traite de l'identification des profils de charges des consommateurs. D'après le profil global de la consommation d'un ménage, un algorithme est capable de discriminer le signal pour identifier les principales sources de consommations d'un ménage.<br />
<br />
Le projet FENIX [8] démontre les bénéfices de l'agrégation de la distribution de ressources énergétiques et propose une architecture pour sa mise en œuvre. Le projet discute de la planification et du contrôle en temps réel des charges sans apporter de modèle mathématique à leur optimisation.<br />
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== Références ==<br />
'''[[Media:References_joel.pdf | Références]]'''<br />
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= Approfondissement de [11] =<br />
Le projet Agreflex est composé d'une architecture similaire à [11] et nous proposons ici d'approfondir cette publication. Un contrôleur central communique avec des contrôleurs locaux appelés « agrégateurs ». Ces derniers communiquent directement avec les contrôleurs des ménages. Pour chacune de ces trois entités (contrôleur central, agrégateur et le client final), un rôle et un objectif sont définis. <br />
<br />
== Le contrôleur central ==<br />
Le contrôleur central a comme rôle de fournir l'énergie aux clients et a comme objectif de maximiser ses profits en fournissant de l'énergie. Il propose des [[récompenses]] pour modifier le profil de charge global. <br />
<br />
== Le contrôleur local ou agrégateur == <br />
Les récompenses sont fournies aux agrégateurs. Le rôle de ces derniers est de fournir au contrôleur central un service de déplacement de charge pour modifier la courbe de charge et de réduire le prix de la facture électrique au client final à l'aide d'[[indemnisation]]. L'agrégateur ne contrôle pas directement les appareils, mais négocie avec le client final. L'objectif de l'agrégateur est de maximiser ses profits en fonction des récompenses qu'il reçoit du contrôleur central et des indemnisations qu'il offre aux clients.<br />
<br />
== Le client final ==<br />
Le client final reçoit des indemnisations par tranche horaire pour le motiver à déplacer sa consommation vers les tranches horaires avec les plus hautes indemnisations tout en prenant en compte le [[degré de désagrément]] de l'appareil concerné. Une machine à laver aura un degré faible alors que la cuisinière aura un degré très élevé. Cela permet de modéliser la facilité à laquelle un appareil peut être déplacé dans le temps.<br />
<br />
== Le mécanisme ==<br />
Au niveau le plus bas, l'utilisateur final modifie son modèle de charge (''demand pattern'' ou ''load pattern'') en fonction des indemnisations annoncées par leur agrégateur. <br />
<br />
Au niveau intermédiaire, les agrégateurs déterminent la stratégie d'indemnisation pour maximiser leurs profits en fonction des récompenses proposées par le contrôleur central.<br />
<br />
Enfin, au niveau le plus haut, l'opérateur calcule les récompenses pour chaque tranche horaire tout en minimisant les coûts opérationnels.<br />
L'impact des récompenses proposées par le contrôleur central est impossible à déterminer. L'opération est itérée pour atteindre l'objectif du contrôleur central. L'agrégateur qui propose le meilleur compromis est accepté et, est retiré des prochaines itérations. Ainsi, les agrégateurs sont en compétition et permettent ainsi d’atténuer l'objectif de l'agrégateur qui est de maximiser ses revenus. En effet, son objectif est ni compatible avec l'objectif du contrôleur central qui souhaite obtenir un déplacement optimisé des charges, ni compatible avec l'utilisateur final qui souhaite fournir un service de déplacement en minimisant son désagrément.</div>Gad