{"id":8536,"date":"2024-10-17T14:04:00","date_gmt":"2024-10-17T13:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/?p=8536"},"modified":"2024-12-11T14:08:50","modified_gmt":"2024-12-11T13:08:50","slug":"soutenance-de-these-haider-ali-17-dec-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/soutenance-de-these-haider-ali-17-dec-2024\/","title":{"rendered":"Soutenance de Th\u00e8se, Haider ALI, 17 d\u00e9c. 2024"},"content":{"rendered":"

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Techniques optimales pour la recharge de v\u00e9hicules \u00e9lectriques autonomes avec des sources d’\u00e9nergie renouvelables<\/span><\/strong><\/p>\n

mardi 17 d\u00e9cembre 2024 \u00e0 10h00
\nLieu : Cit\u00e9 scientifique, 59655 Villeneuve d’Ascq
\nSalle : BODA amphitheater, Centrale Lille<\/p>\n

Mots-cl\u00e9s :<\/span><\/strong><\/p>\n

V\u00e9hicules \u00e9lectriques autonomes, Borne de recharge, \u00e9nergies renouvelables, Villes intelligentes,syst\u00e8mes \u00e9lectriques<\/p>\n

R\u00e9sum\u00e9 :<\/span><\/strong><\/p>\n

Le d\u00e9ploiement croissant des V\u00e9hicules Autonomes Partag\u00e9s \u00c9lectriques (SAEV) et l’int\u00e9gration des sources d’\u00e9nergie renouvelable dans les r\u00e9seaux \u00e9lectriques urbains pr\u00e9sentent \u00e0 la fois des opportunit\u00e9s et des d\u00e9fis pour les syst\u00e8mes de transport durable. Cette th\u00e8se explore l’optimisation des r\u00e9seaux coupl\u00e9s de transport et d’\u00e9nergie, en se concentrant sur l’\u00e9quilibre entre la demande de d\u00e9placement des passagers et les contraintes du r\u00e9seau \u00e9lectrique. Une approche multifacette aborde les interactions complexes entre les SAEV, les stations de recharge, les passagers et le r\u00e9seau \u00e9lectrique. La premi\u00e8re contribution est de mod\u00e9liser le syst\u00e8me de transport et d’\u00e9nergie en tant que couches interconnect\u00e9es, en optimisant le placement des n\u0153uds de transport statiques, tels que les arr\u00eats de v\u00e9hicules autonomes \u00e9lectriques (AEV), \u00e0 l’aide d’une approche P-Median pour minimiser la distance totale entre les points de demande des passagers et ces n\u0153uds, tout en respectant les limites du r\u00e9seau. La deuxi\u00e8me contribution consiste \u00e0 d\u00e9velopper des strat\u00e9gies d’optimisation d\u00e9terministes via le probl\u00e8me de routage des v\u00e9hicules avec fen\u00eatres temporelles (VRPTW), en int\u00e9grant les signaux de demande des passagers et de tarification du r\u00e9seau. Ce mod\u00e8le d\u00e9termine la taille optimale de la flotte et la configuration du r\u00e9seau de transport, tout en tenant compte des diff\u00e9rentes strat\u00e9gies de tarification de la recharge, avec une analyse comparative des techniques d’optimisation avanc\u00e9es telles que les heuristiques de construction d’itin\u00e9raires et les m\u00e9thodes exactes. La troisi\u00e8me contribution inclut les incertitudes li\u00e9es \u00e0 la demande de charge du r\u00e9seau \u00e9lectrique et \u00e0 la production d’\u00e9nergie renouvelable \u00e0 travers des techniques d’optimisation stochastique. En appliquant l’optimisation de la Valeur Conditionnelle au Risque (CVaR), la recherche tient compte des fluctuations de l’offre et de la demande d’\u00e9nergie, notamment aux n\u0153uds localis\u00e9s avec stations de recharge, et \u00e9value la Valeur de la Solution Stochastique (VSS) pour comparer les approches d\u00e9terministes et stochastiques dans la gestion du risque et de l’incertitude. La quatri\u00e8me contribution se concentre sur la gestion en temps r\u00e9el du r\u00e9seau gr\u00e2ce \u00e0 l’optimisation dynamique, permettant des ajustements continus des horaires de recharge des SAEV en fonction des conditions en temps r\u00e9el du r\u00e9seau, essentiel pour s’adapter aux changements impr\u00e9visibles de la demande du r\u00e9seau et de la disponibilit\u00e9 des \u00e9nergies renouvelables. L’\u00e9valuation de ces mod\u00e8les d’optimisation repose sur des indicateurs cl\u00e9s de performance tels que les co\u00fbts de d\u00e9placement, le rejet de passagers, la recharge aux heures de pointe et la capacit\u00e9 finale des batteries des v\u00e9hicules \u00e9lectriques. Les r\u00e9sultats montrent que les m\u00e9canismes de tarification fixe sont les moins efficaces, car ils entra\u00eenent une surcharge du r\u00e9seau, tandis que les tarifs diff\u00e9renci\u00e9s selon les heures (TOU) encouragent la recharge en dehors des heures de pointe, mais sont surpass\u00e9s par les strat\u00e9gies de tarification dynamique, qui r\u00e9duisent le stress sur le r\u00e9seau et les co\u00fbts, aid\u00e9es par l’int\u00e9gration des \u00e9nergies renouvelables aux heures de pointe. Bien que les algorithmes exacts fonctionnent bien pour de petites instances, les m\u00e9thodes heuristiques et m\u00e9taheuristiques offrent des solutions \u00e9volutives pour les probl\u00e8mes plus vastes sans sacrifier l’efficacit\u00e9. Cette \u00e9tude met en avant l’importance des strat\u00e9gies adaptables en temps r\u00e9el pour \u00e9quilibrer la demande des passagers, la stabilit\u00e9 du r\u00e9seau et l’int\u00e9gration des \u00e9nergies renouvelables, faisant progresser la mobilit\u00e9 urbaine durable. Enfin, la mise en \u0153uvre pratique de ces mod\u00e8les est d\u00e9montr\u00e9e \u00e0 travers des outils logiciels et des simulations, offrant aux villes une voie pour am\u00e9liorer la mobilit\u00e9 urbaine tout en int\u00e9grant les sources d’\u00e9nergie renouvelable dans le r\u00e9seau.<\/p>\n<\/div>\n

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