La R&D publie dans la revue ESAIM : Control, Optimisation and Calculus of Variations (COCV)

Maxime Grangereau, ingénieur-chercheur au sein de la R&D d'EDF, a récemment publié dans la revue ESAIM : Control, Optimisation and Calculus of Variations (COCV), article rédigé dans le cadre de sa thèse.

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Connaissez-vous les auteurs ? ​​​​​​​

Maxime Grangereau est ingénieur-chercheur dans un groupe dédié aux Méthodes, Modèles et Outils d’Optimisation, dans lequel il a réalisé sa thèse portant sur le pilotage de systèmes de stockage énergétique en contexte incertain. Il a récemment soumis une publication scientifique, conjointement avec l’un de ses directeurs de thèse, Emmanuel Gobet (chercheur au laboratoire de mathématiques appliquées CMAP de l’Institut Polytechnique de Paris), acceptée dans ESAIM : Control, Optimisation and Calculus of Variations (COCV).

 
Publication dans la revue ​​​​​ESAIM : Control, Optimisation and Calculus of Variations (COCV)
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Contrôle optimal stochastique McKean-Vlasov étendu appliqué au contrôle de smart grid
 

Dans la revue ESAIM : Control, Optimisation and Calculus of Variations (COCV), il s’agit de la publication intitulée « Extended McKean-Vlasov optimal stochastic control applied to smart grid management ».

Voici le lien vers la publication : https://www.esaim-cocv.org/articles/cocv/pdf/2022/01/cocv210010.pdf

La production d’énergie par des panneaux solaires est intermittente et difficile à prévoir. Cela expose les responsables d’équilibre à des pénalités liées à des déséquilibres dans leur portefeuille de production et de consommation : ils doivent prévoir à l’avance (par exemple la veille pour le lendemain) la demande et la production au niveau de leur périmètre et utiliser les leviers à leur disposition pour assurer l’équilibre entre les deux, en temps réel. Ils peuvent être équipés de batteries de stockage, pouvant être pilotées en temps réel afin de se prémunir contre les erreurs de prévision de la consommation ou de la production (par exemple liée à l’intermittence de la production solaire).

Ces systèmes de stockage constituent donc un levier de recours temps réel pour assurer l’équilibre de son portefeuille, mais ils peuvent également être pris en compte pour communiquer au gestionnaire de réseau une courbe de charge pouvant être suivie malgré l’intermittence de la production solaire, en utilisant le levier offert par le pilotage du système de stockage.

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​​​​​​​Maxime Grangereau a proposé une modélisation de ce problème consistant à optimiser de façon jointe la déclaration de consommation/production nette sur le réseau et le pilotage temps réel d’une batterie permettant de suivre cette déclaration, les deux problèmes étant liés. ​​​​​​​​​​​​​​

​​Le formalisme employé est celui du contrôle stochastique de McKean-Vlasov étendu. Maxime caractérise des conditions nécessaires et suffisantes, et obtient des résultats d’existence et d’unicité de la solution à ce type de problèmes. Une méthode numérique de ces problèmes est également développée, en se basant sur la théorie des perturbations, dans un cadre plus général que le classique cas Linéaire-Quadratique, et cette méthode est testée numériquement sur un exemple de smart grid équipé de panneaux solaires et d’une batterie et impacté par une consommation locale exogène.

Co-auteurs : Maxime Grangereau a soumis cette publication avec son directeur de thèse, Emmanuel Gobet, professeur à l’Ecole polytechnique et directeur du laboratoire de mathématiques appliquées (CMAP) de l’école.
Domaines : mathématiques appliquées
    

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