Demand response solutions based on connected appliances

193 Pages·2017·4.19 MB·French

by  Rim Kaddah

Demand response solutions Based on connected
appliances
Rim Kaddah
To cite this version:
Rim Kaddah. Demand response solutions Based on connected appliances. Networking and Internet
Architecture [cs.NI]. Télécom ParisTech, 2016. English. ￿NNT: 2016ENST0025￿. ￿tel-01668589￿
HAL Id: tel-01668589
https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01668589
Submitted on 20 Dec 2017
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2016-ENST-0025
EDITE-ED130
Doctorat ParisTech
T H È S E
pourobtenirlegradededocteurdélivrépar
TELECOM ParisTech
Spécialité Informatique et Réseaux
présentéeetsoutenuepubliquementpar
Rim KADDAH
le15avril2016
Gestion Active de la Demande Basée sur l’Habitat Connecté
Directeurdethèse: M.DanielKOFMAN
Jury
M.GyörgyDÁN,MaîtredeConférence,KTH,Suède Rapporteur
M.AdamOUOROU,ChargédeProjetdeRecherche,OrangeLabs,France Rapporteur T
MmeAnaBUŠIC´,ChargédeRecherche,Inria,France Examinatrice
M.GérardMEMMI,Professeur,TélécomParisTech,France Examinateur H
M.DavidMENGA,Chercheur,EDFR&D,France Examinateur
M.MichalPIÓRO,Professeur,WarsawUniversityofTechnology,Pologne Examinateur È
MmeMariaPOTOP-BUTUCARU,Professeur,UPMC,France Examinatrice
M.PhilippeFUTTERSACK,Chefdegroupe,EDFR&D,France Invité S
M.DanielKOFMAN,Professeur,TélécomParisTech,France Directeurdethèse
M.FabienMATHIEU,Chercheur,NokiaBellLabs,France Encadrant E
TELECOMParisTech
écoledel’InstitutMines-Télécom-membredeParisTech
46rueBarrault75013Paris-([phone]-www.telecom-paristech.fr

PhD ParisTech
A dissertation presented
infulfillmentoftherequirementsforthedegreeofDoctorofPhilosophyof
TELECOM ParisTech
Speciality Computer Networking and Telecommunications
presentedanddefendedinpublicby
Rim KADDAH
OnApril152016
Demand Response Solutions
Based on Connected Appliances
PhDDirector: DanielKOFMAN

Àmeschersparents,monfrèreetmasoeur.

Abstract
Theequilibriumbetweengenerationandconsumptioniscrucialforaproperfunctioningofthepower
system. Thegrowingpenetrationofrenewableintermittentenergysources,amongotherfactors,is
raising challenges to maintain this equilibrium. Demand Response (DR) contributes to overcoming
these challenges by exploiting consumption flexibility in order to reduce system costs and increase
reliability. . TheInternetofThings(IoT)paradigmbringsanopportunityforadvancedDemandRe-
sponsesolutions. Indeed,itenablesvisibilityandcontrolonthevariousappliancesthatmayconsume,
storeorgenerateenergywithinahome.
In this thesis, we consider solutions having the capability to produce direct control decisions at
differentgranularitiesbasedonvariablesmeasuredathomes. Weparticularlyfocusontheoptimal
control of the appliances during time periods where the available capacity is not enough to satisfy
the demand generated by homes. Control schemes are driven by an optimization based on utility
functions. These functions are defined based on a generic approach that considers load’s flexibility
andtheimpactofcontroldecisionsonusers. Theproposedapproachdoesnotimposeanyrestrictions
on the type of controlled appliances nor on the granularity of control decisions. This enables joint
controlofheterogeneousloads. Weconsiderthreetypesofcontrolarchitectures,namelycentralized,
partiallydistributedandfullydistributedsolutions. Schemesbasedonthesearchitecturesdifferinthe
distributionofdecisionmakingamongentitiesinvolvedinthecontrolanddatathatismadeavailable
totheseentities. Numericalanalysisshowsthetrade-offsofproposedsolutionsfromaperformance,
scalabilityandcomplexityperspectives.
KEY-WORDS: Demand Response, Direct Load Control, Smart Grids, Internet of Things, Opera-
tionsResearch
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Résumé
L’équilibre entre la production et la consommation est essentielle pour un bon fonctionnement du
système électrique. Le déploiement croissant des sources d’énergie renouvelables intermittentes,
parmid’autresfacteurs,rendcetéquilibreplusdifficileàmaintenir. LaGestionActivedelaDemande
(GAD)estunesolutioncapabledecontribueràrépondreauxbesoinsd’équilibregrâceàl’exploitation
delaflexibilitédelaconsommation. Celapermetderéduirelescoûtsdusystèmeetd’augmentersa
fiabilité. L’InternetdesObjets(IdO)etledéploiementdeséquipementsconnectéspermettentlamise
enplacedesolutionsavancées. Eneffet,ildevientpossibled’avoirplusdevisibilitéetuncontrôlefin
surdifférentséquipementsquiconsomment,stockentouproduisentdel’énergiedansunemaison.
Dans cette thèse, nous considérons des solutions ayant la capacité de produire des décisions de
contrôledirectàdifférentsniveauxdegranularitéenfonctiondesvariablesmesuréesdansleshabi-
tats. Nousnoussommesconcentréparticulièrementsurlecontrôleoptimaldeséquipementsdurant
despériodesoùlacapacitédegénérationdisponiblenesuffitpaspoursatisfairelademandegénérée
partouteslesmaisons. Lecontrôleestbasésuruneoptimisationd’utilitéperçue. Desfonctionsutilité
sontdéfiniesàtraversuneapprochegénériquequiconsidèrelaflexibilitédelachargeetl’impactdes
décisionsdecontrôlesurlesutilisateurs. L’approcheproposéen’imposepasderestrictionssurletype
des équipements contrôlés ni sur la granularité des décisions de contrôle. Ceci permet un contrôle
joint d’équipements hétérogènes. Nous considérons trois types d’architectures de contrôle à savoir:
dessolutionscentralisées,partiellementdistribuéesetentièrementdistribuées. Cesarchitecturesdif-
fèrentdansladistributiondelaprisededécisionentrelesentitésimpliquéesdanslecontrôleetles
données qui sont mis à disposition de ces entités. L’analyse numérique montre les compromis des
solutionsproposéesdupointdevuedelaperformance,del’extensibilitéetdelacomplexité.
MOTS-CLEFS:Gestionactivedelademande,contrôledirectdeséquipements,réseauélectrique
intelligent,InternetdesObjets,rechercheopérationnelle
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