Une communauté de charges intelligentes pour le Smart Grid

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1 Une communauté de charges intelligentes pour le Smart Grid Philippe Mabilleau ing. PhD Professeur titulaire, Département de génie électrique et de génie informatique EcoENERGY Innovation Initiative

2 Une communauté de charges intelligentes: pourquoi? Problématique globale du fonctionnement du réseau de distribution électrique Production = Consommation Plusieurs niveaux de régulation Très court terme (seconde) stabilité en fréquence (PID) Court terme (minute) correction des écarts Moyen et long terme optimisation des ressources Ajustement de la demande à la production Introduction de sources fluctuantes Éolien, solaire etc... Production «moins» prévisible 2

3 Demand Response = réaction continue de la demande DR = domaine en soi Recherche, développement de solutions, modèle d affaire En constante évolution Délestage temporel Délestage contrôlé Rétroaction des charges Exploitation de capacités locales aux charges (stockage d énergie) Priorisation des charges en fonction des besoins Vers une communauté intelligente de charges électriques 3

4 Le nombre est la clé 4

5 La solution proposée Une communauté de charges autogérée offrant un profil de consommation donné en réponse à une commande d un l opérateur 5

6 Les éléments de la solution Un réseau P2P (pair à pair) permettant d établir la communauté Auto configurable Support d un nombre important de nœuds Des charges avec une capacité intrinsèque de stockage de l énergie Chauffe-eau Chauffage à accumulation Inertie thermique des bâtiments Batterie d un véhicule électrique ou hybride 6

7 Le réseau P2P Réseau superposé (Overlay) au transport d Internet TCP ou UDP Transport sécurisé Nombre de voisins connus (en relation avec) limité pour chacun des nœuds Ressources limitées Mais redondance dans la connectivité Application de gestion de la communauté Hébergée sur un serveur Supporte l insertion de nouveaux nœuds Valide la vitalité des nœuds Totalement distribuée dans une version 2.0 7

8 L architecture overlay Load Load Load Load Control algorithm Control algorithm Control algorithm Control algorithm P2P Layer P2P Layer P2P Layer P2P Layer Community manager P2P Community Secure transport Layer Secure transport Layer Secure transport Layer Secure transport Layer Internet 8

9 La topologie du réseau anneau-arbre (Ring-Tree) 9

10 Exemple pour P=3 et N=3 33 = 27 positions dans la structure Convention de Numérotation des Nœuds: X-X-X P positions X de 0 à N-1 10

11 Deux variantes de l utilisation de la structure de l anneau Directe comme un arbre - de sauts pour N grand + de connexions actives pour un nœud Circulaire - comme un anneau + de sauts pour N grand - de connexions actives pour un nœud 11

12 Les principes à la base du contrôle distribué Les charges peuvent emmagasiner de l énergie pour une utilisation ultérieure Emmagasinage préventif (avant la pointe) Emmagasinage retardé (après la pointe) Le besoin de consommer est dépendant d un indicateur mesurable Exemple :Température de l eau dans un chauffe-eau Les charges dont le besoin est le plus grand sont d abord autorisées à consommer Principe du quota = nombre de charges autorisées Devrait minimiser l impact sur le confort Ceux qui n ont pas de besoin immédiat sont retardés 12

13 L algorithme de contrôle Réseau P2P sur Internet Histogramme des températures Consommation permise Charge contrôlée Quota de consommation 13

14 Scheduler Command Le déroulement temporel du contrôle Séquence en 4 phases Commande à la communauté (Quota) Construction de l histogramme (Fusion) Diffusion de l histogramme Contrôle (combiné avec la diffusion) Histogram Fusion Start Diffustion + Control Start Control Done N1 N2 N3 N4 N(x-1) N(x) N1 N2 N3 N4 N(x-1) N(x) N1 N2 N3 N4 N(x-1) N(x) Tr Scheduler Set Param Tr Fusion Tr Diffusion 14

15 Le parallélisme des opérations La structure RingTree permet de rejoindre tous les nœuds en un nombre limité de sauts Le recouvrement entre les phases peut être exploité pour accélérer le processus. 15

16 La preuve de concept Simulation Modélisation du chauffe-eau Modélisation statistique du tirage d eau Déploiement de la couche Ring-Tree Simulation du transport Internet Nombre réaliste de nœuds Matériel dans la boucle Chauffe-eau réel 16

17 Le simulateur Load thermal simulation Node Node Node Node Node Node Control algorithm P2P Layer Load Thermal simulation Temp. reading WH Power control Transport layer network behaviour Time synchronised event driven simulation engine 1 or more Virtual Node Control algorithm P2P Layer TCP-IP stack 1 or more Real Node Control algorithm P2P Layer TCP-IP stack 1 or more Simulator Node Internet 17

18 THERMAL SIMULATION L architecture de simulation COMMUNICATION SIMULATION REAL THERMAL REAL COMMUNICATION 18

19 Le chauffe-eau réel Banc d essai d un chauffe-eau avec contrôle de tirage d eau selon un profil programmable et contrôleur réseau 19

20 Scale vs. Speed

21 Fusion (Phase 1) SIM: Candiac, QC Bell Longueuil, QC Videotron FUSION/PHASE 1 Sainte-adele, QC Cogeco Cornwall, ON Bell X1P1 : X2P1 : SIM: Candiac, QC Bell Xp( ) Longueuil, QC Videotron H X2P1 : X3P1 : Xp( ) Sainteadele, QC Cogeco X2P1 : Xp( ) X3P1 : Cornwall, ON Bell X3P1 : X2P1 : Ref: X1P1 : X2P1 : TIME X1P1 : X2P1 : G Xp( ) I H X1P1 : X2P1 : Xp( ) I B X3P1 : X2P1 : Xp() X4P1 : X3P1 : X1P1 : X2P1 : X1P1 : X2P1 : X4P1 : X3P1 :

22 DIFFUSION/PHASE 2 SIM: Candiac, QC Bell Longueuil, QC Videotron Sainte-adele, QC Cogeco Cornwall, ON Bell Diffusion (Phase 2) X1P2 : X4P2 : X2P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : Xp() X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : TIME X1P2 : X2P2 : X1P2 : X2P2 : Xp( ) X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : Xp( ) X4P2 : X3P2 : X4P2 : X3P2 : X3P2 : X2P2 : X3P2 : X3P2 : X3P2 : X2P2 :

23 Les résultats Simulator 1 Only (S0G-4A ) Simulator 1 Only (S0G ) Multiple CHIL Simulation over Internet (HXG ) Number of Nodes > 1,000,000 > 15,000 > 15,000 Number of Virtual Nodes (Controllers) Ring-Tree Topology (4,10) (5,6) (5,6) Number of Overlay Hops (2 way) 40 ( ) 30 (24 + 6) 30 (24 + 6) Peak Network Traffic per Overlay Hop (Distributed) 786,432 packets 12,500 packets 12,500 packets Max No. of Connections per Node Simulated Average Network Delay 50ms Mean, 40ms Std. Dev. 50ms Mean, 40ms Std. Dev. 50ms Mean, 40ms Std. Dev. Delay Distribution Normal Normal Normal Average Control Cycle Time (2 way) 12.3 s 2.1 s 2.5 s Message Encryption Over-head 2 (2 way) < 12 s < 9 s < 9 s 1 Simulator: i5 3.3GHz 4 Core, 16 GB RAM, 64 bit OS (Windows7) 2 Overhead calculated based on a low resource CPU 23

24 Profils obtenus après controle!24

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