Spéc. : Génie Electrique
Encadrant(s) : C. Nichita, F. Chabour
Allocation :
Thèse : "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."
Inscription :
Mél : ahmed.al-ameri@etu.univ-lehavre.fr
Date soutenance : 04 avril 2017
Jury :
- M. WOLTER Martin, P.U, Otto von Guericke University Magdeburg, Allemagne
- M. BACHA Seddik, P.U, Université Joseph Fourier, France
- M. FRANÇOIS Bruno, P.U, Ecole Centrale de Lille, France
- Mme SECHILARIU Manuela, P.U, Université de Technologie de Compiègne, France
- M. NICHITA Cristian, P.U, Université du Havre, France
- M. CHABOUR Ferhat, Maitre de Conférences, Université du Havre, France
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.
Mots-clés :
Réseaux électriques (énergie) — Répartition des charges, Réseaux électriques (énergie), Pénalisation,, Optimisation mathématique, Optimisation globale, Électricité — Production — Génération répartie, Énergie éolienne , Centrales éoliennes, Générateurs décentralisés, Méthodes analytiques, Courbes de charge