Projet de recherche P7/02 (Action de recherche P7)
Résumé du projet :
Au cours des phases précédentes du programme PAI les membres du consortium ont développé avec succès des modèles numériques de complexité croissante pour l’analyse et la simulation de divers problèmes électromagnétiques couplés, avec une attention particulière aux dispositifs de conversion d’énergie électrique.
Dans la dernière phase du PAI, ces méthodes numériques ont permis d’optimiser des applications réalistes, d’analyser et d’interpréter des mesures expérimentales en résolvant des problèmes inverses, et d’identifier les paramètres des modèles. Dans la nouvelle phase VII du PAI, le consortium élargi veut concentrer ses recherches sur la prochaine étape “naturelle” : la modélisation et la gestion de systèmes d’énergie électrique complets (plusieurs dispositifs de conversion d’énergie électrique connectés via un réseau), en se basant sur des mesures expérimentales et la résolution de problèmes inverses.
Ce problème est par nature un problème multiéchelle (en espace et en temps). En effet, les interactions à l’échelle la plus fine peuvent influencer de manière significative la solution à l’échelle la plus grande. La compréhension de ce comportement multiéchelle devient de plus en plus critique dès lors que le réseau électrique évolue vers un système complexe de génerateurs distribués et de charges controllées électroniquement, qui contient de moins en moins d’inertie naturelle stabilisante.
Le présent projet attaque ce problème au niveau fondamental. Trois parties principales peuvent être distinguées :
● La modélisation mathématique des systèmes d’énergie électrique ;
● Les applications dans les systèmes d’énergie électrique ;
● L’environnement de validation.
Il est clair qu’une modélisation appropriée des systèmes d’énergie électrique possédant une très faible inertie doit être appréhendée de manière fondamentalement différente---les méthodes classiques étant toutes basées sur la présence d’inertie et de stockage associé. Une telle méthodologie de modélisation est un prérequis pour le déploiement massif d’énergies renouvelables, tel que prévu par la politique énergétique actuelle.
Partie 1. Modélisation mathématique des systèmes d’énergie électrique
Dans cette première partie, des modèles numériques originaux sont développés pour des systèmes d’énergie électrique. Les partenaires étudient des techniques de réduction de modèles afin de remplacer les modèles numériques complexes de génératrices et de charges par des modèles simplifiés susceptibles d’être intégrés dans des simulateurs de réseaux électriques. Un autre objectif est de construire, d'analyser et de résoudre les modèles mathématiques décrivant la dynamique rapide des systèmes avec faible inertie en prenant en compte les incertitudes dues aux effets stochastiques au niveau de la génération, des charges et du réseau (de transmission et de distribution). Un dernier défi est la conception d’algorithmes de gestion de l’équilibre instantané dans un réseau. Ceci fait partie du cadre très général de l’optimisation et des problèmes inverses dans lequel le consortium a acquis une importante expertise. Les outils mathématiques fondamentaux à développer doivent satisfaire des contraintes additionnelles en termes de rapidité et de robustesse, et doivent être testés à la fois dans des conditions normales et extrêmes. Enfin, il devra être possible de déployer les méthodologies de contrôle ainsi établies de manière distribuée, tout en évitant l’introduction d’un point critique unique dans le système.
Principaux aspects novateurs par rapport à l’état de l’art :
● Développement de modèles simplifiés rapides (“temps réel”) pour les génératrices et les charges ;
● Développement de modèles mathématiques complets pour des réseaux électriques à faible inertie ;
● Etude de la convergence des schémas numériques et étude de la stabilité des solutions ;
● Développement de nouveaux paradigmes pour l’incorporation d’incertitudes dans des systèmes dynamiques (en boucle ouverte ou fermée), avec étude de la robustesse et de la stabilité par rapport à ces incertitudes ;
● Analyse de sensibilité par rapport aux paramètres incertains du réseau et des ressources ;
● Choix optimal des paramètres de régularisation dans les problèmes inverses mal-posés.
Partie 2. Applications dans les systèmes d’énergie électrique
Dans cette deuxième partie, les modèles étudiés dans la Partie 1 sont appliqués dans les différents domaines des systèmes d’énergie électrique: génération, transmission, distribution et charges et leur interconnexion.
Dans un premier workpackage, un logiciel orienté-objet ouvert est développé pour la modélisation multi-domaine de systèmes d’énergie électrique complexes, avec une emphase sur l’interconnexion entre les génératrices et les charges. L’effort principal est axé sur la combinaison des contributions théoriques de la Partie 1, avec une attention particulière à l’équilibre entre la génération, les sources d’énergies renouvelables et les charges. Le deuxième workpackage concerne l’étude des différents conditions de fonctionnement du réseau de transmission avec faible inertie. Le troisième workpackage se concentre sur la méthodologie de conception du contrôle pour les micro-réseaux, en prenant en compte les convertisseurs électroniques, les charges, la génération et les dispositifs de stockage. Les modes de fonctionnement du micro-réseau sont étudiés à la fois lorsqu’il est connecté au réseau principal, et lorsqu’il fonctionne en ilotage. Enfin, les modèles multi-échelle des charges (principalement des machines électriques) sont étudiés.
Principaux aspects novateurs par rapport à l’état de l’art :
● Modélsation orientée-objet des composants des systèmes d’énergie électrique afin de permettre la description de systèmes électriques flexibles et dynamiques ;
● Introduction de variables stochastiques dans les modèles de systèmes d’énergie électrique ;
● Développement et analyse de stratégies de contrôle (à différentes échelles de temps) pour des réseaux de distribution actifs (micro-réseaux), prenant en compte le manque d’inertie et les caractéristiques du réseau de distribution ;
● Conception de nouvelles architectures de réseau permettant d’intégrer de la génération distribuée ;
● Développement d’outils d’observation pour les réseaux de distribution actifs ;
● Développement d’outils avancés pour l’optimisation de la gestion du réseau ;
● Développement du concept d’auto-réparation dans les réseaux de distribution actifs ;
● Modèles de systèmes sans (où avec très peu d’) inertie ;
● Nouvelles méthodologies de contrôle pour la gestion conjointe de convertisseurs électroniques de puissance dans les installations HVDC et de sources d’énergie renouvelable.
Partie 3. Environnemet de validation
Les modèles et méthodes développés seront validés à l’aide d’applications réelles, à savoir : 1) micro-reséaux et “Virtual Power Plants” (VPP); 2) High Voltage Direct Current (HVDC) et 3) power electronic drives. Le premier workpackage concerne les systèmes électriques de petite taille avec un degré maximum d’autonomie technico-économique. Ils peuvent opérer de manière indépendante (micro-réseau) ou connectés sur le réseau (VPP). Le but est de développer et de valider une approche objective et neutre pour évaluer le degré maximal d’autonomie pour un ensemble donné de ressources techniques, ou de déterminer de manière optimale les degrés de liberté des dispositifs (e.g. la taille) ou la consigne de contrôle dans un micro-réseau ou un VPP. Dans un deuxième workpackage, il est essentiel d’étudier les schémas de contrôle pour les sources d’énergie renouvelable et les lignes de transmission HVDC de sorte à optimiser l’utilisation de l’énergie disponible dans les futurs systèmes à faible inertie, tout en évitant tout effet indésirable. Dans le dernier workpackage, les modèles réduits développés seront utilisés dans les simulateurs temporels pour étudier le comportement dynamique des convertisseurs électroniques de puissance avec des machines électriques comme charges. Ces modèles réduits permettront de construire des simulateurs hybrides avec une description précise des charges.
Principaux aspects novateurs par rapport à l’état de l’art :
● Optimisation multi-objectif des micro-réseaux et design de VPPs;
● Validation des designs de micro-réseaux/VPP et des stratégies de contrôle par simulations et mesures expérimentales ;
● Validation des stratégies d’auto-réparation avec protections avancées pour réseaux de distribution actifs ;
● Validation de fonctions DMS avancées pour les réseaux de distribution actifs ;
● Validation de l’impact de l’ICT sur les performances du réseau (e.g. détection de défaut et restauration);
● Validation des stratégies de gestion pour les sites de production d’énergie renouvelable découplés du réseau par un lien HVDC.
