Optimisation des réseaux : réseau actif et flexible

• Main Author: Touré, Sellé
• Other Authors: Grenoble
• Language: fr
• Published: 2014
• Subjects: Smart Grid; Réseaux de distribution; Reconfiguration; Réglage de la tension; Couplage ou coordination; Générateurs d’énergie dispersés; Modélisation; Reformulation; Optimisation mixte; Algorithme déterministe et métaheurisque; Distribution networks; Voltage control; Coordination; Dispersed generation; Modeling; Mixed Integer programming; Deterministic and Metaheuristic algorithms; 620
• Online Access: http://www.theses.fr/2014GRENT095/document

Le Système Électrique est soumis ces dernières années à plusieurs évolutions, depuis la dérégulationdu marché d'énergie à l'intégration de plus en plus importante de Générateurs Dispersés (GED). Ainsi,dans le cadre du concept de Smart Grid, les nouvelles technologies de l'information et de lacommunication (NTIC) offrent de nouvelles perspectives pour la gestion et l'exploitation des réseauxde distribution.Dans ce contexte, de nouveaux outils sont étudiés. Encore appelés Fonctions Avancéesd’Automatisation (FAA), le but principal de ces outils est d’utiliser tous les composants du réseau dedistribution de manière coordonnée en vue de les rendre plus actifs, flexibles et d’augmenter leurefficacité opérationnelle. Dans notre cas, nous avons étudié les fonctions associées à la reconfigurationen régime normal, du réglage de la tension et l’hybridation de ces deux derniers, tout en tenant comptede la présence des GED. En partant du comportement physique inhérent aux composants du réseau,plusieurs modèles ont été proposés. Certains sont tirés de la théorie des graphes et d’autres sur l’outilpuissant de la reformulation mathématique pour « convexifier » nos modèles. Cette modélisationadoptée répond à la fois à la nécessité de prendre en compte tous les moyens de réglages qui peuventêtre discrets (prises des transformateurs avec régleurs en charge ou des gradins de condensateurs),binaires (état de connectivité des composants) et continues (puissance réactive de la DG) et par lechoix des outils et des algorithmes d'optimisation mixte. En effet, la complexité de ces problèmes sonttelles que nous avons exploré à la fois des algorithmes méta-heuristiques (ACF : Algorithme desColonies de Fourmis) que déterministes (Décomposition de Benders Généralisée, Algorithme duBranch and Cut). === The Electric Power System is undergoing a lot of evolutions in recent years, including the energymarket deregulation and the increasing integration of Dispersed Generators (DG). Therefore, withinthe framework of Smart Grid concept, the New Information and Communication Technologies (NICT)provide new perspectives to manage and operate distribution networks.In this context, new tools, called Advanced Distribution Automation functions (ADA, are beingstudied). The main objective of these tools is to use all the distribution network components in acoordinated manner to make them more active and flexible, in addition to increasing their operationalefficiency. In our case, we studied the functions associated with the reconfiguration problem, thevoltage control problem and the hybridization of these two, while taking into account the presence ofthe DG. Based on the inherent components of network physical models, several models have beenproposed. Some are derived from the graph theory and others use powerful mathematicalreformulation to make our models convex. The adopted models answer to the necessity of taking intoaccount all regulation means, which can be discrete (On Load Tap-Changer and capacitor banks),binary (components connectivity such as lines or transformers) and continuous (DG reactive power ),and by the choice of tools and algorithms of mixed optimization. Indeed, the complexity of theseproblems is such that we have explored both algorithms: meta-heuristic (ACA, Ant Colony Algorithm)and deterministic (Generalized Benders Decomposition, Branch and Cut Algorithm).