Bilevel models for demand response in smart grids
Modèles biniveaux pour la réponse de la demande dans les réseaux électriques intelligents
Résumé
This thesis focuses on bilevel optimization, some variants, and an application to optimal price-setting in smart power grids.Bilevel optimization problems are a special subclass of constrained mathematical optimization problems where another problem, the lower level is embedded in the constraints.We consider their application to the optimal pricing of a Time-and-Level-of-Use Demand Response program, allowing an electricity supplier to leverage the flexibility of users through an economic incentive.A generalized form of bilevel optimization is also proposed where the lower level may pick a solution that is not optimal as typically assumed but near-optimal, that is feasible and within a fixed tolerance from an optimal solution.Solving this variant of bilevel optimization requires anticipation of the deviation from optimality and a guarantee that a solution remains feasible even with this deviation.
Cette thèse étudie l'optimisation bi-niveau, certaines variantes et une application à la tarification dans les réseaux électriques intelligents.Les problèmes d'optimisation bi-niveaux sont une sous-catégorie de problèmes d'optimisation mathématique contrainte où un deuxième problème ou deuxième niveau estprésent dans les contraintes.Nous étudions leur application à un tariff variable en temps et en niveau de consommation, permettant à un fournisseur d'énergie d'exploiter la flexibilité de consommateurs par des incitations économiques.Une généralisation des problèmes bi-niveaux est également proposée, dans laquelle le deuxième niveau peut sélectionner une solution qui n'est pas optimale contrairement au modèle bi-niveau classique mais quasi-optimale.Résoudre cette variante de problèmes bi-niveaux demande l'anticipation de cette déviation de la solution de deuxième niveau de l'optimalité et garantit qu'une solution au problème bi-niveau sera réalisable malgré cette déviation.
Origine : Version validée par le jury (STAR)