Soutenance de thèse, Mohamad EL IAALI, 2 juin 2026
Utilisation Des Véhicules Électriques dans un Système de Gestion de la Flexibilité : Une Approche Fondée sur un Jumeau Numérique
Mardi 2 juin 2026 – 9h30
Centrale Lille, Cité Scientifique, cs 20048, 59651, Villeneuve dascq, France
Salle : Amphi Goubet
Résumé
Face au développement des énergies renouvelables et de nouveaux modes de consommation dans les réseaux électriques de distribution, des flexibilités sont nécessaires pour permettre une exploitation optimale de ces réseaux afin d’en améliorer la résilience, de réduire les coûts de maintenance et d’exploitation et de minimiser l’impact environnemental. La recharge des véhicules électriques (VE) est utilisable pour fournir ces services pour le fonctionnement du réseau. Ainsi, la recharge dite intelligente des véhicules stationnés peut permettre la consommation locale de la production distribuée (DG) à des moments favorables pour le gestionnaire de réseau. Pour y parvenir, les infrastructures électriques nécessitent une surveillance de leurs contraintes dynamiques et une anticipation des facteurs qui influencent le fonctionnement dynamique du réseau. Dans un premier temps, ces travaux de recherche proposent une méthode appliquée pour le développement d’un jumeau numérique de réseau électrique en se basant sur un modèle physique afin de permettre une interprétation des données générées par les méthodes d’IA utilisées. Ensuite, ce jumeau numérique est mis à profit pour formuler et concevoir un système de gestion opérationnelle de cette flexibilité en cohérence avec les contraintes variables du réseau de distribution et les souhaits de disponibilité des véhicules par leurs utilisateurs. Des exemples de mise en œuvre pratiques en temps réel sont proposées.
Abstract
Faced with the development of renewable energies and new types of load demands in electrical distribution networks, flexibilities are needed to enable optimal network operation in order to improve resilience, reduce maintenance and operating costs, and minimize environmental impact. Electric vehicle (EV) charging can be used to provide these services for network operation. Thus, so-called smart charging of parked electrical vehicles can enable local consumption of distributed generation (DG) at times favorable to the network operator. To achieve this, electrical infrastructure requires monitoring of its dynamic constraints and anticipation of the factors that influence the network’s dynamic operation. Initially, this research project proposes an applied method for developing a digital twin of the electrical network based on a physical model to enable the interpretation of data generated by the AI methods used. Next, this digital twin is used to formulate and design an operational management system for this flexibility, consistent with the variable constraints of the distribution network and the vehicle availability wishes of their users. Examples of practical, real-time implementation are provided.
