Gestion des congestions et prise de décision dans les réseaux électriques maillés en utilisant des batteries électriques

Power generation has been undergoing a radical change due to the expansion of renewable energies. The part of the generation which can be characterised as intermittent and scarce is increasing in importance and is creating new overload constraints on electrical grids called congestions. In this context, batteries are gaining a growing attention for their potential in congestion management. The thesis work contained in this manuscript deals with the conception of new algorithms relying on batteries to solve congestions on meshed electrical grid. The presented control strategy mingle batteries actions and renewable curtailment. The control is based on two levels. The upper level relates to planification and the lower level is dedicated to real-time congestion management. The lower level is developped using Model Predictive Control and provides a framework to take into account delays on control actions. The upper level covers the batteries trajectories planning, supports the lower level and defines batteries capacity used for real-time congestion management and the residual capacities of these batteries. This level can thus be used to define a multi-service framework for batteries. The residual capacities can be offered to other actors or services of the electrical market.The developped algorithms are implemented on a project conducted by the french Transmission System Operator (RTE) : the RINGO Project. This project is a demonstrator program whose aim is to validate large capacity storage as a solution to congestions.Le paysage de la production électrique connaît aujourd’hui une modification profonde du fait du plein essor des énergies renouvelables. La partie de la production qui est caractérisée comme intermittente et éparse sur les réseaux est de plus en plus présente et crée de nouvelles contraintes de saturation des réseaux électriques de transport, nommées congestions. Dans ce contexte, les batteries reçoivent un intérêt croissant pour leur potentiel dans la gestion des congestions. Le travail de thèse décrit dans ce manuscrit porte sur la conception d’algorithmes utilisant la flexibilité des batteries pour résoudre des congestions sur les réseaux électriques maillés. La stratégie de contrôle présentée mêle action des batteries et limitation de production renouvelable pour une résolution locale de congestions. Le contrôle est décomposé en deux niveaux : un niveau haut, de planification, et un niveau bas, pour la gestion temps réel des congestions. Le niveau bas utilise le formalisme de la commande prédictive et permet de prendre en compte des retards sur les actions de contrôle. Le niveau haut possède un rôle de planification des trajectoires des batteries venant en appui du niveau bas et est constitué par une optimisation haut niveau définissant les capacités des batteries nécessaires à la résolution en temps réel des congestions et celles résiduelles. Ce niveau permet ainsi de définir un cadre multi-service pour les batteries dans lequel les capacités résiduelles peuvent être offertes à d’autres acteurs ou services du marché électrique. Les algorithmes développés sont appliqués à un projet mené par le Réseau de Transport d’Electricité français (RTE) : le projet RINGO. Ce projet est un démonstrateur expérimental dont le but est de valider l’introduction de stockage de grande capacité sur les réseaux d’électricité comme une solution aux congestions