Ajustement Diffus et Adaptatif de la Consommation Électrique Résidentielle par un Système Multi-Agents
Résumé
To balance production and consumption on the power grid, efforts are mostly made on the production side. Demand response allows to harness electricity consumption to overcome the constraints brought by the democratisation of renewable energy sources and self-production. In this context, the main problem is to coordinate agents, representing the network's nodes, in order for them to be able to anticipate their need and also to adjust their contribution to the collective load-shedding effort. We present a bottom-up approach on distributed load-shedding and propose a decentralized algorithm based on gossip protocols. These algorithms offer both reliability and scalability, while being efficient enough to be used on a large scale power grid. In this article, we present our model and discuss the first results we obtained with it, before presenting some of its possible improvements.
Pour garantir l'équilibre entre la production et la consommation électrique sur l'ensemble du réseau, les efforts se portent surtout sur la gestion de la production. L'effacement diffus propose de maîtriser la consommation et sa-tisfait les contraintes apportées par les éner-gies renouvelables et la décentralisation de la production. La problématique soulevée dans ce contexte consiste à faire en sorte qu'un ensemble d'agents, représentant les noeuds du ré-seau électrique, puissent d'une part anticiper leurs demandes et d'autre part ajuster leur contribution à l'effort collectif d'effacement de la consommation électrique. En choisissant une approche ascendante au problème de l'efface-ment diffus nous proposons un algorithme dé-centralisé fondé sur les algorithmes de diffusion épidémique. Ces algorithmes offrent à la fois les propriétés de robustesse et d'évolutivité, tout en garantissant la fiabilité nécessaire au fonction-nement d'un réseau électrique à grande échelle. Dans cet article, nous présentons notre mo-dèle et discutons les premiers résultats encoura-geants que nous avons obtenus sur des données simulées, puis nous proposons des pistes d'amé-lioration possibles.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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