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3 results on '"GDR SEEDS"'

1. Optimal Microgrid Sizing using Gradient-based Algorithms with Automatic Differentiation

Author

De Godoy Antunes, Evelise, Haessig, Pierre, Wang, Chaoyun, Chouhy Leborgne, Roberto, Universidade Federal do Rio Grande do Sul [Porto Alegre] (UFRGS), Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ), Projet interne GdR SEEDS (CNRS) 'Accélérer le dimensionnement des systèmesénergétiques avec la différentiation automatique'., Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nı́vel Superior - Brasil (CAPES) – Finance Code 001, Conselho Nacional e Desenvolvimento Cientı́fico e Tecnológico - Brasil (CNPq), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Federal University of Rio Grande do Sul, Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Nantes (UN)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)

Subjects
microgrid, optimal sizing, [SPI.NRJ]Engineering Sciences [physics]/Electric power, automatic differentiation, gradient-based optimization, [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic
Abstract

Warning: this manuscript was submitted to the PSCC 2022 conference and is under review.; Microgrid sizing optimization is often formulated as a black-box optimization problem. This allows modeling the microgrid with a realistic temporal simulation of the energy flows between components. Such models are usually optimized with gradient-free methods, because no analytical expression for gradient is available. However, the development of new Automatic Differentiation (AD) packages allows the efficient and exact computation of the gradient of black-box models. Thus, this work proposes to solve the optimal microgrid sizing using gradient-based algorithms with AD packages. However, physical realism of the model makes the objective function discontinuous which hinders the optimization convergence. After an appropriate smoothing, the objective is still nonconvex, but convergence is achieved for more that 90 % of the starting points. This suggest that a multi-start gradient-based algorithm can improve the state-of-the-art sizing methodologies.

Published
2022

2. Dimensionnement optimal des infrastructures électriques d'un tramway à l'aide d'algorithmes génétiques

Author

Boukir, Anass, Reinbold, Vincent, Ossart, Florence, Bigeon, Jean, Levy, Paul-Louis, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (GeePs), CentraleSupélec-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ARTELIA, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ), CIFRE Arterlia, and GDR SEEDS

Subjects
infrastructures électriques, [SPI]Engineering Sciences [physics], optimisation, MOTS-CLES -Tramway infrastructures électriques dimensionnement optimisation algorithmes génétiques, dimensionnement, algorithmes génétiques, Tramway, MOTS-CLES -Tramway
Abstract

National audience; ABSTRACT – The increasing electrification of urban public transports requires to improve the design of the electrical infrastructures in order to account for all the technical and financial challenges involved in the creation of a new line. This paper presents a new optimization tool dedicated to the sizing of tramway electrical infrastructures: power substations, overhead transmission line, feeders, equipotentials. The goal is to determine the number, positions and technical characteristics of all these components in order to achieve the best trade-offs between investment costs, energy costs and the quality of the traffic power supply. The sizing problem is formulated as a multi-objective optimization problem and solved using the NSGA-II genetic algorithm. The proposed method is applied to a simple test-case and results are analyzed.; RESUME – L'électrification croissante des transports publics urbains nécessite d'améliorer la conception des infrastructures électriques afin de prendre en compte l'ensemble des enjeux techniques et financiers liés à la création d'une nouvelle ligne. Cet article présente un nouvel outil d'optimisation dédié au dimensionnement des infrastructures électriques des tramways : sous-stations électriques, lignes aériennes de contact, feeders, équipotentielles. L'objectif est de déterminer le nombre, les positions et les caractéristiques techniques de tous ces composants afin d'obtenir les meilleurs compromis entre les coûts d'investissement, les coûts énergétiques et la qualité de l'alimentation du trafic. Le problème de dimensionnement est formulé comme un problème d'optimisation multi-objectifs et résolu à l'aide de l'algorithme génétique NSGA-II. La méthode proposée est appliquée à un cas test simple et les résultats sont analysés.

Published
2022

3. Pilotage et surveillance de MOSFET SiC : Intégration de fonctions intelligentes dans les gate drivers

Author

Laspeyres, Antoine, Ginot, Nicolas, Batard, Christophe, Descamps, Anne-Sophie, Charlier, Sandrine, Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and GdR SEEDS CNRS

Subjects
[SPI.NRJ]Engineering Sciences [physics]/Electric power, gate drivers, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SPI.TRON] Engineering Sciences [physics]/Electronics, [SPI.TRON]Engineering Sciences [physics]/Electronics, [SPI.NRJ] Engineering Sciences [physics]/Electric power
Abstract

National audience

Published
2022

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Books, media, physical & digital resources
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