Commande prédictive désynchronisée pour le contrôle d'une grande population de systèmes thermostatiques

Ce mémoire porte sur la modélisation et sur le contrôle d'une grande population de systèmes thermostatiques (TCLs) contrôlés individuellement par une commande prédictive. Le contrôle d'une grande population de systèmes o˙re beaucoup d'opportunités telles que le contrôle en fréquence, le suivi de charges, l'équilibrage énergétique qui peut contribuer à l'amélioration de la stabilité du réseau électrique. Les TCLs sont aussi un moyen d'absorber la production fluctuante d'énergie renouvelable générée par des éoliennes, fermes de panneaux solaires. De plus, la plupart des TCLs, comme les chau˙ages, les climatiseurs, les chau˙e-eaux, les réfrigé-rateurs, ont une consommation d'énergie flexible et élastique en termes de performances. Les TCLs sont considérés comme des éléments importants pour gérer la régulation de la charge, et plus particulièrement peuvent jouer un rôle majeur pour réduire la consommation de pointe et combler les creux de consommation. Ils sont aussi des éléments d'ajustement dans le cadre d'une tarification dynamique de l'énergie dans un réseau électrique intelligent. Le contrôle d'une grande population de systèmes thermostatiques est un problème qui est abordé depuis longtemps et qui continue d'attirer l'attention des chercheurs dans la littérature actuelle. Un des défis majeurs du contrôle d'une grande population de TCLs est la synchronisation des appareils entre eux. Un tel phénomène peut apparaître après une panne de courant, et cela implique des pics de puissance et des oscillations de puissance dans le réseau. Pour aborder ce problème, ce mémoire développe deux méthodes décentralisées qui vont hétérogénéiser individuellement le processus de prise de décision des MPC. Ces deux méthodes consistent à ajouter un délai aléatoire dans la trajectoire de référence et pénaliser aléatoirement la fonction objectif du MPC. Ces méthodes ont été validées dans le contexte du contrôle des ventilateurs de serveurs dans les centres de données. Typiquement, un centre de données est construit à des fins commerciales et abritent des centaines voire des milliers d'étagères pour stocker les serveurs informatiques, qui elles-mêmes peuvent contenir des dizaines de serveurs, ce qui représente une grande population homogène de TCLs. Un modèle thermique dynamique permet de représenter le comportement thermique à l'intérieur des serveurs, et un contrôleur MPC décentralisé permet le contrôle de la température de ceux-ci. Pour ca-ractériser la désynchronisation des TCLs contrôlés par MPC, un modèle composé d'une paire d'équations de transport semi-linéaires couplées est utilisé, en plus des simulations de Monte-Carlo. Les simulations numériques montrent que le comportement global obtenu grâce à cette paire d'équations di˙érentielles correspond aux résultats générés par les simulations de Monte-Carlo. Ceci confirme la validité de l'approche utilisée.