G RID A GENT TM

D ´evelopp ´ee par Infotility, la suite GridAgentTM Enterprise Agent Manager est

l’interface utilisateur principale qui fournit une gestion centralis ´ee de

l’informa-tion. GridAgentTM fournit ´egalement une s ´erie d’agents pr ´econfigur ´es, d’ ´editeurs

sp ´ecialis ´es, d’applications ainsi que des outils de rapport d’alerte centralis ´es qui incluent un ensemble d’ ´editeurs, de visuels et d’outils analytiques permettant de traiter l’information.

GridAgentTM impl ´emente plusieurs types d’agent offrant des m ´ethodes d’analyse

pour calculer de mani `ere optimale les comportements sur le r ´eseau en fonction des variations de prix. Des agents de planification et d’optimisation sont fournis pour la gestion des producteurs d’ ´energie renouvelable d ´ecentralis ´ee. La suite offre ´egalement de nombreux sc ´enarii tels que des strat ´egies de contr ˆole opti-males de microgrids. Les agents peuvent aussi stocker leurs informations dans des bases de donn ´ees par l’interm ´ediaire de nombreux m ´edia, comme Internet ou d’autres syst `emes multi-agents. Enfin la suite offre une interface hommes-machines et une protection pour l’ ´echange de donn ´ees par le r ´eseau.

Cette suite est d ´evelopp ´ee pour g ´erer les sources d’ ´energie distribu ´ees mais peut ˆetre utilis ´ee pour une int ´egration `a grande ´echelle des ´energies renouvelables et d ´ecentralis ´ees dans un syst `eme de distribution r ´eelle.

Le Tableau 3.2 pr ´esente son ´evaluation.

3.5.2/ H

HOMEBOTS [Akkermans et al., 1996, Ygge et al., 1996] est une approche traitant la gestion des ´equipements intelligents distribu ´es `a l’int ´erieur d’une maison. Il est bas ´e sur un syst `eme multi-agents, les agents ´etant directement li ´es `a un mat ´eriel sp ´ecifique. Le processus de gestion est bas ´e sur un march ´e th ´eorique, qui peut ˆetre consid ´er ´e comme un syst `eme multi-agents, impliquant d’autres types agents sp ´ecifiques.

Dans ce contexte, chaque charge est repr ´esent ´ee par un agent interactif, les pr ´ef ´erences et besoins de ces agents permettent de d ´efinir une fonction d’utilit ´e. Les agents sont regroup ´es en tenant compte de la topologie du r ´eseau ´electrique et le syst `eme de communication.

La fonction d’utilit ´e est d ´efinie par un agent de service. Cela permet de fournir une interface entre l’utilisateur et le syst `eme de gestion m ˆeme si les ´echelles de temps pour les diff ´erents types d’agents (charge et service) ne sont pas n ´ecessairement les m ˆemes.

3.5. ´EVALUATION 33

Dimension Structurelle

Type de r ´eseau R ´eel, Un exemple est pr ´esent ´e dans [James et al., 2006]

R ´eseau physique Oui

Topologie Agr ´egation de microgrids.

Taille du r ´eseau Le syst `eme a ´et ´e d ´evelopp ´e pour g ´erer un r ´eseau d’ ´energie fournissant 24 000 transformateurs dans 63 r ´eseaux de distribution. Il doit g ´erer les producteurs d’ ´energie renouvelable d ´ecentralis ´ee, les hautes tensions `a courant continu (27kV, 33kV, 33+kV), les basses ten-sions, mais aussi des outils de d ´eploiement d’ ´energies re-nouvelables dans les entreprises

Syst `emes de stockage (D ´e)charge intelligent des v ´ehicules ´electriques

Sources Int ´egration des ´energies renouvelables

Charges Consommations des b ˆatiments (habitats et entreprises)

´

Evolutivit ´e De par l’utilisation des syst `emes multi-agents, le syst `eme est ´evolutif

Communication Les agents jouent des r ˆoles qui peuvent envoyer et rece-voir des messages en conformit ´e avec la FIPA.

Microgrids Le syst `eme permet de cr ´eer `a la vol ´ee des groupes pour l’int ´egration au march ´e.

ˆIlot´es En cas de probl `eme, le syst `eme peut cr ´eer un sous-r ´eseau ˆılot ´e.

March ´e Oui

Prix dynamiques Le syst `eme propose un algorithme de DR bas ´e sur les ´echanges sur le march ´e

Calendrier Inconnu

Familles de probl `emes

Demand Response (DR) Regroupement des consommations. Possibilit ´e de d ´ecaler ou de r ´eduire la consommation ou utiliser la production lo-cale. On suppose que chaque agent a un cycle d’ex ´ecution planifi ´e.

Crit `eres soci ´etaux

Environnement R ´eduire la consommation lors des pics de consommation et l’utilisation des ´energies renouvelables.

´

Economie Chaque agent peut choisir parmi les options disponibles selon le crit `ere du co ˆut d’exploitation minimum.

Qualit ´e de service L’utilisation des energies renouvelables permet d’avoir une puissance r ´eactive (pr `es de l’utilisateur) pour assurer la stabilit ´e du r ´eseau.

Int ´egration de l’humain Le syst `eme est pr ´evu pour fonctionner sur une large gamme de plates-formes mat ´erielles (tels que les PDA) et des sites (Internet).

Dimension Structurelle

Type de r ´eseau Dans [Ygge et al., 1996], les approches r ´eelles et vir-tuelles sont mentionn ´ees, mais seule la simulation est pr ´esent ´ee.

R ´eseau physique Non

Topologie Ensemble de p ´eriph ´eriques pour une maison.

Taille du r ´eseau d’une `a plusieurs maisons

Syst `emes de stockage Inconnu

Sources Inconnu, la seule source mentionn ´ee est le r ´eseau princi-pal

Charges L’ensemble des p ´eriph ´eriques que l’on trouve dans l’habi-tat (machine `a laver, lumi `eres, etc.)

´

Evolutivit ´e Les p ´eriph ´eriques peuvent s’ajouter dynamiquement au r ´eseau.

Communication La communication est faite indirectement par les ´echanges sur le march ´e virtuel.

Microgrids Un habitat est par d ´efinition un microgrid, mais le terme n’est pas utilis ´e directement.

ˆIlot´es Non

March ´e March ´e virtuel au niveau de la maison.

Prix dynamiques HOMEBOTSest bas ´e sur un march ´e virtuel dynamique

Calendrier Inconnu

Familles de probl `emes

Demand Response (DR) Deux exemples d’adaptation au manque d’ ´energie sont pr ´esent ´es. Dans le premier, l’adaptation est r ´ealis ´ee gr ˆace `a la fonction d’utilit ´e. Dans le second, l’adaptation est r ´ealis ´ee en agissant sur le prix de l’ ´energie.

Crit `eres soci ´etaux

Environnement Inconnu

´

Economie Minimiser le co ˆut de l’ ´energie sur le march ´e virtuel.

Qualit ´e de service Non prise en compte.

Int ´egration de l’humain Les interactions peuvent ˆetre faites gr ˆace au le march ´e.

3.5. ´EVALUATION 35

3.5.3/ IDAPS

IDAPS [Pipattanasomporn et al., 2009] est un concept de r ´eseaux intelligents dis-tribu ´es propos ´e par l’Advanced Research Institute of Virginia Tech. Les agents du syst `eme IDAPS collaborent afin de d ´etecter les pannes en amont et r ´eagir en cons ´equence pour permettre au microgrid de fonctionner de mani `ere auto-nome dans un mode ˆılot ´e, coup ´e du r ´eseau principal. Ce syst `eme multi-agents se compose de :

– Un agent de contr ˆole qui surveille la tension du r ´eseau, d ´etecte les probl `emes et envoie des signaux au r ´eseau principal.

– Un agent DER qui est responsable du stockage d’informations, de la sur-veillance et du contr ˆole des niveaux de puissance des ´energies renouvelables. – Un agent utilisateur qui agit en tant que passerelle pour communiquer avec les

clients (utilisateurs ou charges).

– Un agent de base de donn ´ees qui est charg ´e de stocker l’information du syst `eme.

IDAPS est r ´ealis ´e avec Zeus [Nwana et al., 1999], une plateforme multi-agents respectant la norme FIPA.

Ce travail vise `a d ´emontrer une utilisation pratique des syst `emes multi-agents dans un r ´eseau intelligent pour une gestion de la distribution. Il d ´emontre ´egalement que les agents ont la capacit ´e d’ ˆetre une alternative logicielle `a un syst `eme de protection localis ´e bas ´e sur le mat ´eriel traditionnel pour isoler un

microgrid . IDAPS s ´epare le syst `eme multi-agents (d ´evelopp ´e avec Zeus) du

mat ´eriel pr ´esent sur le microgrid (d ´evelopp ´e sous Matlab R/Simulink R).

Le Tableau 3.4 pr ´esente son ´evaluation.