Modélisation multi-agent pour les smart-grids : une approche holonique

Les Smart Grids sont devenus, depuis deux décennies, un enjeu majeur et un grand défi scientifique et technique, car ils peuvent aboutir à minimiser le réchauffement climatique grâce à une gestion intelligente des différents acteurs du réseau électrique et à tous les niveaux du réseau. Les smart-grids restent problématiques pour les îles et/ou les zones isolées car ils disposent de ressources de génération limitées et ne fournissent pas assez de flexibilité.En effet, dans cette thèse, qui fait partie du projet MAESHA, nous proposons une architecture holonique, multi-agents et décentralisée pour la gestion et la simulation des réseaux smart-grid. Cette architecture est composée d’une agrégation d’un élément appelé holon, qui peut également être considéré comme un jumeau numérique du réseau global et de ses éléments constitutifs comme les micro-grids. L’holon proposé est composé d’un groupe de 5 agents, chacun s’occupant de l’un des aspects suivants : mesure, données, prédiction, contrôle et communications.De plus, cette thèse se concentre sur trois sous-objectifs importants de smart-grids. Le premier sous-objectif est la flexibilité et la résilience du réseau assurées par l'architecture holonique des micro-grids et les architectures EMS hiérarchiques. Le deuxième sous-objectif est de proposer un modèle de prédiction flexible qui peut donner des prédictions à différentes échelles spatiales et temporelles, en utilisant des données historiques de la demande, des prévisions météorologiques et des données de jours fériés. Le troisième sous-objectif de ce travail est, en utilisant les prédictions énergétiques, de proposer un modèle de contrôle et de décision qui peut assurer l’équilibre énergétique en optimisant la production et la consommation d’énergie par rapport aux coûts environnementaux et économiques.Enfin, le modèle holonique proposé est ensuite testé sur les données de l’île de Mayotte sur divers scénarios pour garantir sa flexibilité et sa résilience.