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SUMMARY:Défense publique de Dirk Lauinger - "Vehicle-to-Grid: Sur les Pan
 nes de Courant\, le Droit et les Maths"
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CATEGORIES:Conferences - Seminars
DESCRIPTION:Dirk Lauinger has pursued a PhD in Risk Analytics and Optimiza
 tion at EPFL under the supervision of Daniel Kuhn and François Vuille. 
 His research interests revolve around vehicle-to-grid\, frequency regulati
 on\, and robust optimization with an emphasis on translating law into math
 .\nLes futures sociétés à bas taux de carbone devront pouvoir stocker d
 es quantités importantes d'électricité pour équilibrer les réseaux é
 lectriques et pour alimenter les véhicules électriques. La technologie v
 ehicle-to-grid permet aux propriétaires de véhicules électriques et aux
  gestionnaires de réseaux de partager les coûts de stockage de l'électr
 icité en mettant les batteries de ces véhicules à disposition pour les 
 besoins de stockage du réseau. En pratique\, les propriétaires de véhic
 ules planifient les créneaux horaires pour lesquels leur voiture peut-êt
 re à disposition du réseau. Les agrégateurs de véhicules électriques 
 décident ensuite comment engager ces véhicules pour les services de rés
 eau.\n\nLe vehicle-to-grid aura du succès uniquement si les propriétaire
 s de véhicules et les gestionnaires de réseaux peuvent faire confiance a
 ux agrégateurs\, à savoir que les véhicules doivent pouvoir être dispo
 nibles pour la mobilité d’une part et pour les services de réseau d’
 autre part quand les agrégateurs le promettent. Dans cette thèse de doct
 orat\, nous résolvons un problème de prise de décision qui garantit des
  engagements fiables de la part des agrégateurs pour le service réseau c
 onnu sous le nom de « réglage fréquence primaire »\, considéré com
 me l'une des applications les plus favorables du vehicle-to-grid. Mathéma
 tiquement\, nous formulons d'abord un problème d'optimisation robuste ave
 c des incertitudes fonctionnelles qui maximise le bénéfice attendu de la
  vente du réglage primaire aux opérateurs de réseau tout en garantissan
 t que les propriétaires de véhicules peuvent respecter leurs engagements
  de marché pour toutes les trajectoires de déviation de fréquence dans 
 un ensemble d'incertitudes qui correspond aux réglementations applicables
  de l'Union européenne. Les incertitudes fonctionnelles garantissent que 
 les propriétaires de véhicules et les gestionnaires de réseau peuvent f
 aire confiance aux décisions des agrégateurs à tout moment. La modélis
 ation fidèle des pertes de conversion d'énergie lors des cycles de charg
 e et de décharge des batteries rend le problème d'optimisation non-conve
 xe. En exploitant une propriété d'unimodularité totale de l’ensemble 
 d'incertitudes proposé et une reformulation exacte par une règle de déc
 ision linéaire\, nous prouvons que le problème d'optimisation robuste no
 n-convexe avec des incertitudes fonctionnelles est équivalent à un progr
 amme linéaire efficacement soluble. De manière un peu contre-intuitive\,
  le problème déterministe sous-jacent pour une trajectoire de déviation
  de fréquence connue ne se réduit pas à un programme linéaire mais plu
 tôt à un programme linéaire mixte en nombres entiers à grande échelle
 \, même si le temps est discrétisé. Nous pensons avoir ainsi découvert
  la première classe de problèmes d'optimisation intéressants sur le pla
 n pratique qui deviennent considérablement plus faciles à résoudre grâ
 ce à une robustification.\n\nBasé sur des expériences numériques appro
 fondies utilisant des données du monde réel\, nous quantifions la valeur
  économique du vehicle-to-grid et discutons les incitations économiques 
 des propriétaires de véhicules\, des agrégateurs\, des fabricants d'éq
 uipements et des régulateurs. En particulier\, nous constatons que les p
 énalités en vigueur dans l’UE pour la non-livraison de la puissance de
  réglage promise sont trop faibles pour inciter les agrégateurs à honor
 er leurs promesses envers les gestionnaires de réseaux.
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