Decentralized management of complex interactions between producers and consumers of electrical energy

Cette thèse porte sur la proposition d’une approche décentralisée pour la gestion de la demande d’énergie dans le cadre des smart grids. L'objectif principal est de promouvoir les économies d'énergie et l'utilisation des ressources énergétiques propres, tout en incitant les utilisateurs à participer activement à la gestion de la demande. A cet égard, la maîtrise de la consommation énergétique devient une priorité. Elle s’applique à plusieurs niveaux depuis le quartier jusqu’à la ville. Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans ce cadre. Nous présentons en premier une modélisation des comportements divers des agents présents au sein du marché de l’énergie, basée sur la théorie des jeux tout en prenant en compte plusieurs contraintes comme l’hétérogénéité de producteurs et de consommateurs présents, et les contraintes spatiales et temporelles. Ensuite, nous essayons de répondre à leurs besoins en : (1) optimisant la demande de l’énergie (de la part des consommateurs qui deviennent eux-mêmes des producteurs d’énergie grâce à l’intégration des énergies renouvelables) et (2) son prix (de la part des producteurs). Enfin, nous proposons des algorithmes distribués partagés entre les joueurs pour atteindre un état stable du jeu. Des comparaisons avec des scénarios conventionnels connus dans ce domaine ont montré l’efficacité de nos contributions.This thesis focuses on the proposal of a decentralized approach for managing energy demand in the context of smart grids. The main objective is to promote energy savings and the use of clean energy resources, while encouraging users to actively participate in demand management. In this regard, controlling energy consumption becomes a priority. It applies at several levels from the neighborhood to the city. The work presented in this thesis falls within this framework. We first present a modeling of the various behaviors of the agents present within the energy market, based on game theory while taking into account several constraints such as the heterogeneity of producers and consumers present, and the spatial and temporal constraints. Then, we try to meet their needs by: (1) optimizing the demand for energy (from consumers’ side who themselves become energy producers through the integration of renewable energies) and (2) its price (from producers’ side). Finally, we propose distributed algorithms shared between players to achieve a stable state of the game. Comparisons with conventional scenarios known in this field have shown the effectiveness of our contributions