Méthodes analytiques d'étude pour la diminution des pertes de puissance dans les réseaux électriques maillés en utilisant des techniques d'optimisation pour le dimensionnement et l'emplacement des générateurs décentralisés

Analytical study methods for reducing power losses in meshed electrical networks using optimization techniques for the sizing and location of decentralized generators

• Auteur / Autrice : Ahmed Al Ameri
• Direction : Cristian Nichita
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 04/04/2017
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université du Havre (1984-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de Recherche en Electrotechnique et Automatique du Havre (Le Havre, Seine-Maritime ; 1999-....)
• Jury : Président / Présidente : Manuela Sechilariu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cristian Nichita, Martin Wolter, Ferhat Chabour
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Seddik Bacha, Bruno François

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux électriques (énergie) -- Répartition des charges

Réseaux électriques (énergie)

Pénalisation, optimisation mathématique

Optimisation globale

Électricité -- Production -- Génération répartie

Énergie éolienne

Centrales éoliennes

Mots clés libres

Générateurs décentralisés

Méthodes analytiques

Courbes de charge

Distributed generators

Electrical networks

Analytical methods

Optimization techniques

Wind farms

Load curves

Résumé

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire ont pour objet d’apporter une vision stratégique d’intégration des productions distribuées (PD) dans les réseaux électriques. Ces travaux concernent la localisation optimale du point de raccordement, le dimensionnement et le type de production dans l’objectif de maximiser les bénéfices de la PD et de minimiser les pertes dans les réseaux. Les travaux de cette thèse concernent également la prise en compte de la variabilité de la charge et de la production dans la planification et la gestion opérationnelle des réseaux électriques. Tout d’abord, des algorithmes ont été développés pour les études des flux de puissance dans les systèmes d'alimentation en utilisant la méthode du complément Schur et la méthode « Run Length Encoding ». Ensuite, les pertes ont été estimées dans le calcul de la production réelle en développant un modèle linéaire simple, efficace et flexible. Par la suite, des productions décentralisées connectées aux réseaux électriques ont été modélisées en utilisant une méthode qui fusionne les filtres de Kalman et la théorie des graphes dans le but d'estimer la taille optimale de la production décentralisée. Une méthode qui comporte deux étapes est proposée. Dans la première étape, la méthode graphique est utilisée pour générer la matrice incidente pour construire le modèle linéaire et dans la deuxième étape, un algorithme Kalman est appliqué pour obtenir la taille optimale de production décentralisée à chaque jeu de barres. Les défis de l'utilisation de productions décentralisées ont été abordés pour minimiser la fonction objective (pertes de puissance réelle) en tenant compte de la capacité des productions décentralisées, de la capacité de la ligne de transmission et des contraintes de profil de tension. L’algorithme génétique et de techniques d'optimisations comme la méthode de points intérieurs ont été proposés pour déterminer localement et globalement le dimensionnement optimal et l'emplacement optimal des productions décentralisées dans les réseaux électriques. Enfin, un modèle de charge active a été conçu pour étudier différents types de courbe de charge (résidentielle, commerciale et industrielle). Nous avons développé également des algorithmes de simulation pour étudier l'intégration des parcs éoliens dans les réseaux électriques. Nous avons conçu des méthodes analytiques pour sélectionner la taille et l’emplacement d’une ferme éolienne, basé sur la réduction des pertes de puissance active. Nous avons montré que les variations de la vitesse moyenne annuelle du vent pourraient avoir un effet important sur les calculs de pertes de puissance active. Les méthodes analytiques et les algorithmes de simulation ont été développés sous Matlab/Simulink.

The research presented in this thesis aims at providing a strategic vision for the integration of distributed generators (DGs) into grid networks. This work focuses the optimal location of the connection point, dimensioning and type of production in order to maximize the benefits of DGs and minimize power losses in the networks. The work also concerns the impact of the variability of the load and the production in the planning and the operational management of the networks. First, algorithms have been developed for power flow studies in power systems using the Schur complement method and the ''Run Length Encoding'' method. Then, losses were estimated in the calculation of power output by developing a simple, efficient and flexible linear model. Subsequently, decentralized outputs connected to the electrical networks were modeled using a method that merges Kalman filters and graph theory in order to estimate the optimal size of decentralized production. A method which consists of two steps is proposed. In the first step, the graphical method is used to generate the incident matrix to construct the linear model and in the second step a Kalman algorithm is applied to obtain the optimal decentralized production size for each busbar. The challenges of using decentralized production have been addressed to minimize the objective function (real power losses) by taking into account the capacity of the decentralized productions, transmission line capacity and voltage profile constraints. The genetic algorithms and optimization techniques such as the method of interior points have been proposed to determine locally and globally the optimal dimensioning and the optimal location of the decentralized productions in the electrical networks. Finally, an active load model was designed to study different types of load curves (residential, commercial and industrial). We have also developed simulation algorithms to study the integration of wind farms in power grids. We have designed analytical methods to select the size and location of a wind farm, based on the reduction of active power losses. We have shown that variations in the mean annual wind speed could have a significant effect on the calculations of active power losses. Analytical methods and simulation algorithms were developed under Matlab / Simulink.