An adaptive multi-agent system for the distribution of intelligence in electrical distribution networks : state estimation

L'électricité joue un rôle de plus en plus important dans notre société. En effet, nous nous dirigeons vers l'ère du "tout électrique". Les besoins évoluant, il est indispensable de repenser la manière dont l'électricité est produite et distribuée. Cela introduit le concept...

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Main Author: Perles, Alexandre
Other Authors: Toulouse 3
Language:en
Published: 2017
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spelling ndltd-theses.fr-2017TOU300172018-10-27T04:33:48Z An adaptive multi-agent system for the distribution of intelligence in electrical distribution networks : state estimation Un système multi-agent auto-adaptatif pour la distribution de l'intelligence dans les réseaux électriques de distribution : estimation d'état Smart grid Système multi-agent Adaptation Coopération Estimation d'état Analyse des flux de puissance Smart grid Multi-agent system Adaptation Cooperation State estimation Load flow L'électricité joue un rôle de plus en plus important dans notre société. En effet, nous nous dirigeons vers l'ère du "tout électrique". Les besoins évoluant, il est indispensable de repenser la manière dont l'électricité est produite et distribuée. Cela introduit le concept de Smart Grid. Le Smart Grid est un concept de réseau électrique capable de supporter de manière autonome et intelligente les changements et pannes qui pourraient survenir dans un réseau. Cela répond directement au fait que de part la nature fortement distribuée et l'imprédictibilité de l'environnement (météo, ...), ces événements sont imprévisibles. Pour cela, cette thèse propose un cadre applicatif (framework) innovant basé sur les multi-agents ainsi que la conception et l'implémentation de comportements coopératifs pour résoudre deux problémes courants dans les réseaux électriques: l'analyse des flux de puissance et l'estimation d'état. Ces problèmes ont été abordés avec l'approche des Systèmes Multi-Agent Adaptatifs. Ces systèmes sont efficaces pour résoudre des problèmes complexes et ont la capacité d'adapter leur fonctionnement aux évolutions de leur environnement. Les résultats obtenus indiquent la pertinence d'utiliser de tels systèmes adaptatifs pour résoudre les problèmes inhérents au concept de Smart Grid. Electricity plays an increasingly important role in our society. Indeed, we are moving toward the era of "everything electric". The needs evolving, it is mandatory to rethink the way electricity is produced and distributed. This then introduces the concept of an autonomous and intelligent power system called the Smart Grid. The Smart Grid is a concept of electrical network able to support autonomously any changes and faults that may occur. Obviously, the geographical distribution of electrical networks and the environment (weather conditions, ...) make it impossible to predict events that will occur. To do this, this study proposes an innovative agent-based framework as well as the design and implementation of cooperative agents behaviors aiming at solving common power systems related problems: the Load Flow analysis and the State Estimation. These issues have been addressed by the mean of Adaptive Multi-Agent Systems. These systems are known to be efficient to solve complex problems and have the ability to adapt their functioning to the evolutions of their environment. The results obtained show the relevance of using such self-adaptive systems to solve the issues inherent to the Smart Grid. Electronic Thesis or Dissertation Text en http://www.theses.fr/2017TOU30017/document Perles, Alexandre 2017-02-09 Toulouse 3 Gleizes, Marie-Pierre Camilleri, Guy
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Perles, Alexandre
An adaptive multi-agent system for the distribution of intelligence in electrical distribution networks : state estimation
description L'électricité joue un rôle de plus en plus important dans notre société. En effet, nous nous dirigeons vers l'ère du "tout électrique". Les besoins évoluant, il est indispensable de repenser la manière dont l'électricité est produite et distribuée. Cela introduit le concept de Smart Grid. Le Smart Grid est un concept de réseau électrique capable de supporter de manière autonome et intelligente les changements et pannes qui pourraient survenir dans un réseau. Cela répond directement au fait que de part la nature fortement distribuée et l'imprédictibilité de l'environnement (météo, ...), ces événements sont imprévisibles. Pour cela, cette thèse propose un cadre applicatif (framework) innovant basé sur les multi-agents ainsi que la conception et l'implémentation de comportements coopératifs pour résoudre deux problémes courants dans les réseaux électriques: l'analyse des flux de puissance et l'estimation d'état. Ces problèmes ont été abordés avec l'approche des Systèmes Multi-Agent Adaptatifs. Ces systèmes sont efficaces pour résoudre des problèmes complexes et ont la capacité d'adapter leur fonctionnement aux évolutions de leur environnement. Les résultats obtenus indiquent la pertinence d'utiliser de tels systèmes adaptatifs pour résoudre les problèmes inhérents au concept de Smart Grid. === Electricity plays an increasingly important role in our society. Indeed, we are moving toward the era of "everything electric". The needs evolving, it is mandatory to rethink the way electricity is produced and distributed. This then introduces the concept of an autonomous and intelligent power system called the Smart Grid. The Smart Grid is a concept of electrical network able to support autonomously any changes and faults that may occur. Obviously, the geographical distribution of electrical networks and the environment (weather conditions, ...) make it impossible to predict events that will occur. To do this, this study proposes an innovative agent-based framework as well as the design and implementation of cooperative agents behaviors aiming at solving common power systems related problems: the Load Flow analysis and the State Estimation. These issues have been addressed by the mean of Adaptive Multi-Agent Systems. These systems are known to be efficient to solve complex problems and have the ability to adapt their functioning to the evolutions of their environment. The results obtained show the relevance of using such self-adaptive systems to solve the issues inherent to the Smart Grid.
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