Un modèle de décision à contraintes de chances pour la planification de micro-réseaux multi-périodiques

Cet article présente un modèle de décision à contraintes de chances pour la planification de l'expansion des micro-réseaux multi-périodiques (MMEP) prenant en compte deux catégories d'incertitudes, à savoir les incertitudes aléatoires et non aléatoires. La tâche principale du MMEP est de déterminer la taille optimale, la sélection de type, et le moment d'installation des ressources énergétiques distribuées (DER) dans le micro-réseau. Dans la formulation proposée, la théorie de décision des écarts d'information (IGDT) est appliquée pour se prémunir contre les incertitudes non aléatoires de la croissance de la demande à long terme. Ensuite, des contraintes de chances sont imposées à l'étape opérationnelle pour traiter les incertitudes aléatoires de la génération d'énergie renouvelable horaire et de la variation de charge. L'objectif du modèle de décision à contraintes de chances est de maximiser le niveau de robustesse de l'investissement en DER tout en satisfaisant un ensemble de contraintes opérationnelles avec une probabilité élevée. Cependant, l'intégration de l'IGDT et du programme à contraintes de chances rend le calcul très difficile. Pour relever ce défi, nous proposons et mettons en œuvre une méthode de décomposition de Benders bilinéaire renforcée. Enfin, l'efficacité du modèle de planification proposé est vérifiée par des études numériques sur un micro-réseau simple et complexe pratique. De plus, notre nouvelle méthode computationnelle démontre une capacité de solution supérieure et une évolutivité. Comparé à l'utilisation directe d'un solveur professionnel de programmation entière mixte, elle pourrait réduire le temps de calcul de plusieurs ordres de grandeur.