Thèse soutenue

Un cadre de modélisation de simulation et d'optimisation pour l'analyse de la résilience des systèmes de puissance de trafic interdépendants
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Auteur / Autrice : Hongping Wang
Direction : Enrico Zio
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 29/10/2021
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne)
référent : CentraleSupélec (2015-....)
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
Jury : Président / Présidente : Mitra Fouladirad
Examinateurs / Examinatrices : Adrian V. Gheorghe, David Coit, Anthony Legendre, Flore Vallet
Rapporteurs / Rapporteuses : Adrian V. Gheorghe, David Coit

Résumé

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La pénétration croissante des véhicules électriques (VE) et le déploiement des bornes de recharge rapide (FCS) font que le réseau routier électrifié (ERN) et le réseau électrique (PN) se couplent de plus en plus. Une telle interdépendance pourrait apporter de nouvelles contraintes et de nouveaux risques aux systèmes couplés. Cela remet également en cause leurs opérations en raison des contraintes physiques des deux systèmes individuels. Dans ce contexte, la présente thèse vise à développer des modèles de système, qui décrivent les caractéristiques et les contraintes critiques de l’ERN et du PN, pour évaluer leur résilience face aux événements perturbateurs lorsqu’ils se couplent de manière dépendante et interdépendante. Cette thèse propose tout d’abord un cadre de simulation basé sur le modèle de transmission cellulaire (CTM) et le modèle alternatif de flux de puissance pour décrire l’évolution du flux de trafic et du flux de puissance. Pour éviter de saisir de manière exogène les taux de rotation des cellules divergentes et les priorités des cellules fusionnantes, un nouveau modèle d’optimisation linéaire basé sur la CTM est proposé pour : 1) prendre en charge les caractéristiques critiques des véhicules électriques et des stations de recharge rapide (FCS), telles que EVs et capacités des FCS ; 2) modéliser explicitement le processus de recharge des véhicules électriques ; 3) résoudre le problème d’affectation dynamique optimale du trafic (SO- DTA) du système en tenant compte du mélange de véhicules électriques et de véhicules à essence (GV). Sur la base de ce modèle, un modèle d’optimisation basé sur un modèle de transmission de liaison est en outre proposé pour améliorer l’efficacité de calcul. Cette thèse étudie les perturbations propagées de l’ERN ou du PN dépendant au réseau étudié, où la demande de recharge spatio-temporelle des VE et les FCS jouent le rôle de liens entre eux. Pour analyser le risque du PN en termes de surcharge de ligne et de problèmes de basse tension, les perturbations propagées par la congestion du trafic dans l’ERN sont considérées. Pour modéliser les caractéristiques d’un incident de circulation routière, des scénarios d’incident dans l’ERN sont générés. Ensuite, le cadre de simulation proposé est utilisé pour simuler l’évolution des flux de trafic et des flux de puissance. Le risque pour la PN provenant des scénarios ERN est évalué dans un cadre d’analyse de risque probabiliste. Pour évaluer la résilience de l’ERN, la réduction des performances du système causée par les défaillances du FCS est étudiée. Le modèle SO-DTA basé sur CTM proposé est utilisé comme modèle de première étape dans le cadre des opérations FCS normales. Un modèle de deuxième étape est ensuite étendu après l’occurrence stochastique des défaillances du FCS. Le modèle d’optimisation proposé basé sur le LTM pour le système de puissance de trafic est utilisé pour étudier leurs opérations optimales dans des conditions normales et post-perturbation, respectivement. Dans des conditions normales, la thèse développe des modèles mathématiques pour décrire les environnements décisionnels décentralisés, centralisés et de partage d’informations. Conditions post-perturbation, la thèse présente un modèle de programme mixte en nombres entiers pour fournir une reconfiguration optimale et des solutions opérationnelles, qui minimisent la perte de performance des systèmes de puissance de trafic. Deux schémas de reconfiguration du réseau, à contre-courant dans l’ERN et la commutation de ligne dans le PN, sont adoptés comme réponses d’urgence aux perturbations.