Analyse de la résilience des micro-réseaux par optimisation distribuée

Présentation par Vittorio Casagrande, University College London, Royaume-Uni.

Jeudi 9 décembre à 16 h, venez nombreux assister au séminaire intitulé « Analyse de la résilience des micro-réseaux par l'optimisation distribuée ». Il se tiendra dans la salle A042.

Résumé :
Le système de gestion de l’énergie d’un micro-réseau est le contrôleur qui calcule les flux de puissance afin d’optimiser le fonctionnement du micro-réseau et d’atteindre les objectifs opérationnels. Les principaux défis à relever à ce niveau sont la gestion des incertitudes, la confidentialité des données des clients et la résilience face aux défauts. Les méthodes de contrôle distribué offrent plusieurs avantages pour faire face à l’ensemble des enjeux susmentionnés. Après un aperçu des informations générales sur la commande distribuée, les défaillances des micro-réseaux et les questions liées à la confidentialité, cette présentation exposera un algorithme de commande prédictive par modèle, basé sur l’optimisation distribuée, destiné à la planification de l’exploitation des micro-réseaux. Comme il repose sur des calculs locaux et une communication de voisin à voisin, ce contrôleur permet à la fois de limiter la quantité d’informations échangées entre les agents du réseau et de traiter localement les défaillances et les incertitudes. Des résultats de simulation seront présentés sur différents modèles de micro-réseaux et scénarios de défaillance.

Vittorio Casagrande a obtenuune licence en génie industriel et un master (avec mention) en génie des systèmes et de l'énergie électrique, respectivement en 2016 et 2019, tous deux à l'université de Trieste, en Italie. Au cours de son master, il a participé au programme Erasmus à l'Université technique d'Eindhoven (TU/e) de septembre 2017 à février 2018 et a effectué un stage chez Danieli Automation S.p.A. de juin 2018 à janvier 2019. Après une expérience de cinq mois en tant que chercheur associé à l’université de Trieste, où il a travaillé sur des méthodes d’apprentissage par machine
pour la reconnaissance de formes, il a commencé un doctorat à l’University College London (UCL) en septembre 2019. Ses intérêts de recherche actuels portent sur la gestion de l’énergie pour les systèmes de micro-réseaux, le contrôle distribué tolérant aux pannes et les systèmes cyber-physiques.