Modèles et indicateurs pour l'analyse des vulnérabilités des réseaux électriques aux pertes de lignes

Line outage vulnerabilities of power systems : models and indicators

• Auteur / Autrice : Dinh Truc Ha
• Direction : Nicolas Retière, Jean-Guy Caputo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Genie electrique
• Date : Soutenance le 06/03/2018
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de génie électrique (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Nouredine Hadj-Said
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Guillaud, Serge Pierfederici

Mots clés

Mots clés contrôlés

Lignes électriques -- Défauts -- Localisation

Électricité -- Distribution

Réseaux électriques (circuits) -- Analyse

Mots clés libres

Réseaux électriques complexes

Analyse de la vulnérabilité

Décomposition spectrale

Complex electrical systems

Vulnerability analysis

Spectral decomposition

Résumé

La vulnérabilité des systèmes électriques est l'un des problèmes liés à leur complexité. Il a fait l’objet d’une attention croissante des chercheurs au cours des dernières décennies. Malgré cela, les phénomènes fondamentaux qui régissent la vulnérabilité du système ne sont pas encore bien compris.Comprendre comment la vulnérabilité des réseaux électriques émerge de leur topologie est la motivation principale du présent travail. Pour cela, le présent travail de recherché propose une nouvelle méthode pour évaluer la vulnérabilité des systèmes électriques et identifier leurs éléments les plus critiques. La méthode permet d’avoir une bonne compréhension des liens entre la topologie d’un réseau et sa vulnérabilité à des pertes d’ouvrages (lignes ou transformateurs).La première partie de ce travail consiste en une analyse critique des approches rencontrées dans la littérature, s’appuyant sur la théorie des graphes, pour analyser la vulnérabilité des réseaux électriques. Les résultats fournis par ces approches pour quatre réseaux IEEE sont comparés à ceux fournis par une analyse de contingence de référence, basée sur une résolution d’un load-flow AC. Des avantages et inconvénients de chaque approche est tirée une méthode améliorée pour l'évaluation de la vulnérabilité des réseaux électriques aux pertes d’ouvrage. Cette méthode est basée sur une approximation courant continue du load flow.La deuxième partie propose une nouvelle approche basée sur la théorie spectrale des graphes et son utilisation pour la résolution d’un load flow DC. Elle permet de mieux comprendre comment la vulnérabilité des réseaux électriques et leurs composants critiques émergent de la topologie du graphe sous-jacent au réseau.

The vulnerability of electrical systems is one of the problems related to their complexity. It has received increasing attention from researchers in recent decades. Despite this, the fundamental phenomena that govern the vulnerability of the system are still not well understood.Understanding how the vulnerability of power systems emerges from their complex organization is, therefore, the main motivation of the present work. It proposes the definition of a standard method to assess the vulnerability of power systems and identify their most critical elements. The method enables a better understanding of the links between the topology of the grid and the line outage vulnerabilities.The first part of this research work offers a critical review of literature approaches used to assess system vulnerability. The results provided by these approaches for four IEEE test systems are confronted to a reference contingency analysis using AC power flow calculations. From these analyses, pros and cons of each approach are outlined. An improved method for assessment of system vulnerability to line outages is defined from this confrontation. It is based on DC load flow and graph theory.The second part proposes a new approach based on spectral graph theory and solving of DC power flow to identify how system vulnerability and critical components emerge from the power network topology.