Contribution au réglage de la tension sur un réseau HTA avec producteurs

Réseau de transport

                 Le réseau de transport achemine l’électricité depuis son lieu de production jusqu’au réseau de distribution, et assure l’interconnexion avec les réseaux des pays voisins. La plupart des réseaux de transport sont en courant alternatif (CA) triphasé, toutefois le besoin de liaisons à longue distance ou sous-marines contribue au développement de liaisons HVDC puis à terme de réseaux HVDC. Le réseau de transport français est structuré en plusieurs niveaux de tension, de 63 kV à 400kV (appellation « haute tension B, HTB »). On retrouve la même structuration dans tous les pays, même si les niveaux de tension les plus élevés peuvent différer (avec des tensions de 500kV, 750kV voire plus). Pour la plaque européenne (zone ENTSOe) le niveau le plus élevé est 400kV. Il a toujours une topologie maillée pour améliorer la sécurité de fonctionnement avec le critère usuel N1. En Europe, de l’Espagne à la Pologne, tous les gestionnaires des réseaux de transport réunis sous la bannière de l’ENTSOe assurent ensemble la gestion globale du réseau de transport européen. Ces interconnexions à l’échelle européenne permettent de créer une solidarité entre les partenaires en mutualisant les réserves lors d’une défaillance d’un équipement de transport ou de production. Elle favorise également les échanges commerciaux entre pays.

Réglage primaire de tension

               Le réglage primaire de tension est assuré par les groupes de production équipés d’un régulateur primaire de tension. Grâce à ce régulateur les alternateurs maintiennent la tension à une valeur de consigne sur leur point de raccordement. Cette valeur est fixée par le gestionnaire du réseau. Le principe est d’agir sur l’excitation d’alternateur pour garder le niveau de tension désiré. En effet, si l’alternateur est surexcité celui-ci va produire de la puissance réactive ce qui aura pour effet d’accroître la tension à son point de connexion. Inversement, dans le cas d’une sous-excitation de l’alternateur celui-ci va absorber de la puissance réactive et donc faire diminuer la tension à ses bornes. Ceci est réalisable dans les limites propres de chaque alternateur. Le réglage primaire est le premier à intervenir suite à une perturbation. Il se caractérise par une action basée sur des critères locaux en asservissant la tension aux bornes du groupe à une valeur de référence. Son temps de réaction est de quelques centaines de millisecondes.

Eolienne

                  Un générateur d’éolienne transforme l’énergie cinétique du vent en énergie mécanique et puis en énergie électrique. L’éolienne joue un rôle clé dans la production d’électricité des énergies renouvelables. En 2012, l’énergie éolienne a confirmé son statut de 2e source d’électricité renouvelable après l’hydroélectricité (3500TWh) : avec une production mondiale de 534,3 TWh, elle représente 11,4 % de la production d’électricité renouvelable et 2,4 % de la production totale d’électricité [Observ’ER, 2013]. Une éolienne se compose de quatre parties principales : la fondation, qui permet de fixer l’ensemble de la structure ; le mât ; la nacelle, fixée au sommet du mât, qui contient le générateur et le rotor ; les pales, en général au nombre de trois afin d’optimiser le rendement, dont l’axe de rotation correspond au centre de la nacelle. Le fonctionnement d’une éolienne est comme cela : le vent actionne les pales ; cette rotation fait tourner le rotor de l’alternateur, ce qui produit donc de l’énergie électrique. En général, il suffit d’un vent d’une dizaine de kilomètres à l’heure pour mettre les pales en mouvement. Fin 2013, la France disposait de plus de 600 parcs éoliens avec une puissance unitaire de 2MW par turbine. Ces parcs représentent une puissance installée de quelque 8100 MW. En 2013, la part de l’éolien dans le mix énergétique français représentait environ 3% de la production totale d’électricité avec 15.9TWh. En France le taux de charge moyen est de 23%, avec parfois des pointes à 80% [RTE, 2013]. Afin de maximiser leur taux de charge, il est nécessaire d’étudier précisément le lieu d’implantation des éoliennes. Souvent placées sur des zones dégagées, les éoliennes vont également être implantées en pleine mer : on les appelle alors éoliennes offshore (en France des appels d’offre ont eu lieu pour un total de 6000MW). Les éoliennes offshore (6 à 8MW par turbine) profitent d’un vent plus fort et plus régulier, et elles fonctionnent ainsi à pleine puissance plus longtemps.

« Fit and forget » mode

                    Le terme « fit and forget » signifie que l’agrégateur n’applique aucun contrôle à la DG au-delà de son installation jusqu’à la fin du cycle de vie. Elle est tout-à-fait passive et ne peut fournir la tenue de tension au réseau. Ce mode est très répandu dans le monde parce qu’il est simple et n’a pas besoin d’investissements supplémentaires. La DG dans ce cas-là est considérée comme une charge négative. Le facteur de puissance de l’installation dépend de ses propres caractéristiques et ne peut être contrôlé.

Réglage de tension avec le contrôle local

                 Pour un contrôle local, la DG est gérée par son gestionnaire local sans échange d’information. C’est-à-dire, qu’il n’existe pas de moyen de communication avec d’autres dispositifs du réseau. L’agrégateur de DG ne peut utiliser que les informations locales, par exemple la mesure de tension locale, pour fournir un soutien de tension au réseau à l’aide du contrôle de DG. Quelques exemples ont été présentés au chapitre II. Le système d’excitation du contrôle de DG peut fonctionner avec un mode PF fixé ou V fixé, ou avec changement entre les deux modes ([Freitas et al., 2005], [Hurley et al., 1999]). [Tran-Quoc et al., 2007] et [Rami, 2006] ont présenté un moyen de réglage local de la puissance réactive du DG avec un correcteur auto-adaptif. Cette méthode consiste à obtenir la consigne de puissance réactive au travers d’une logique floue selon la mesure de tension locale. Le niveau de tension est classé en trois zones : la zone normale, la zone perturbée et la zone critique. Le mode du DG (P/Q ou P/V) et la consigne de Q dépend de la zone où la tension se trouve.

Solution de l’optimisation

                Dans la formulation de ces trois étapes, les fonctions objectif sont toutes convexes et les contraintes sont toujours linéaires, alors ils sont dans le cadre de l’optimisation convexe. L’optimisation convexe est une classe de l’optimisation qui est en général plus facile à résoudre puisque son optimum local est toujours l’optimum global. L’optimisation de l’étape 1 est une programmation en variable entière car il ne concerne pas les variables continues. La solution de ce problème est relativement simple car on peut calculer directement la fonction d’objectif avec chaque valeur possible de ∆T , et puis trouver un résultat optimal parmi les résultats de chaque valeur. De plus, la valeur de ∆T obtenue dans cette étape permet de réduire le calcul de ∆T pour les étapes suivantes. L’optimisation adoptée aux étapes 2 et 3 peut se transformer en programmation non-linéaire en variables continues qui concerne juste les variables continues ref ∆QDG ou ref ∆PDG , tout en supposant que ∆T est constant. En effet, il n’est pas nécessaire de calculer avec toutes les valeurs possibles de ∆T car cette valeur initiale est déjà à proximité de la valeur optimale grâce à l’optimisation à l’étape 1. L’optimisation est résolue d’abord en fixant la valeur de ∆T dans une plage réduite, puis ces résultats sont comparés pour obtenir un résultat optimal global. La solution de programmation non-linéaire en variables continues peut être obtenue au travers de plusieurs algorithmes. Un de ses algorithmes les plus adoptés est la méthode « Active set ». En général, un algorithme « Active set » a la structure suivante : Trouver un point de départ admissible répéter jusqu’à « optimisation suffisante » résoudre le problème d’égalité défini par l’active set (approximativement) calculer les multiplicateurs de Lagrange de l’active set enlever un sous-ensemble de contraintes correspondant aux multiplicateurs de Lagrange négatifs (cela indique en effet que la fonction objectif peut encore être optimisée en rendant inactives les contraintes correspondantes), on enlève les contraintes par ordre du multiplicateur le plus négatif. fin répéter: La résolution de l’optimisation est réalisée dans l’environnement MATLAB version R2011B en utilisant un ordinateur portable avec Intel i5 2540M 2.6GHz CPU et 4Go RAM. Le temps de résolution pour une optimisation est de l’ordre de quelque secondes donc cela parait acceptable pour une applicatioin en temps réel.

Infrastructures générales ciblées au DR

                  L’infrastructure de DR est composée de différents dispositifs dans le réseau, tels que la chaine de communication, la chaine de mesure et la chaine de contrôle.
La chaine de communication En ce qui concerne la chaine de communication, plusieurs technologies sont utilisées pour transférer les données de consommation du client au gestionnaire de réseau ou au gestionnaire local de la charge. Quelques exemples disponibles sont les suivants :
• Câbles Modem installés en dessus des lignes de puissance (PLC-Power Line Carrier).
• DSL (Digital Subscriber Line).
• Réseaux sans fil (Wifi, celluaire, …etc.).
• Les limiteurs passe bande (BPL) en dessus des lignes de puissance.
• Les fibres optiques.
• Zig Bee (Réseaux sans fil avec capteurs).
L’utilisation des technologies web et Internet permet de réaliser une communication rapide entre le gestionnaire et les compteurs pour envoyer des signaux de commande à la charge flexible, et donc il est possible de solliciter une action de DR en temps réel.
La chaine de mesure La chaine de mesure consiste à mesurer la valeur de consommation à un moment donné afin de solliciter une action de DR plus précise. En comparant la mesure de consommation après une action de DR et la valeur prévue, on peut mesurer la réduction réalisée pendant la période de DR. Quelques types de compteurs intelligents sont actuellement exploités par les gestionnaires du réseau pour mesurer la consommation du client. AMR (Automated Meter Reading) est un compteur qui relève les informations sur la consommation électrique pour les envoyer vers le gestionnaire du comptage. Ces informations sont sauvegardées par l’AMR afin qu’elles soient transmises au centre de contrôle à distance des compteurs. AMM (Automated Meter Management) correspond à un compteur AMR avec des prestations complémentaires (de mise en service, de changement de seuil de puissance, etc.) ; il permet une communication bidirectionnelle entre le compteur et le gestionnaire du comptage (dans les deux sens). [Capgemini Consulting, 2007]. L’AMI (Automated Meter Infrastructure) désigne l’ensemble des composants techniques du comptage évolué pour permettre le fonctionnement de l’AMM. Les principales fonctions du système AMI sont : (i) l’affichage des données horaires de consommation électrique de chaque consommateur ou chaque intervalle de 15 à 30 minutes, (ii) la connexion ou la reconnexion à distance de quelques compteurs, (iii ) la mise à jour des logiciels à distance, (iv) la capacité à envoyer des messages aux équipements dans les maisons des consommateurs afin d’obtenir la demande active, (v) la notification de déconnexion et de reconnexion des charges électriques, (vi) la facturation, (vii) la lecture des compteurs à distance, (viii) l’enregistrement journalier des donnée de comptage pour un nombre défini de jours (de 7 à 45 jours selon l’utilité), et enfin (ix) la capacité d’étendre les applications d’AMI pour se connecter à plusieurs appareils électriques à l’intérieur des maisons. [FERC, 2008].
La chaine de contrôle La chaine de contrôle comprend des appareils qui contrôlent directement la consommation des charges à distance. Le mode de contrôle peut être déconnexion/reconnexion ou réglage de thermostat pour les charges thermiques. Les ordres de contrôle des charges sont émis soit par le gestionnaire du réseau qui exploite le système électrique, soit un opérateur de  flexibilité indépendant. Ces opérateurs ont plus tendance à adopter les infrastructures internet pour envoyer les ordres de contrôle, puisqu’ils n’ont pas totalement la liberté d’accès aux infrastructures du système électrique. Dans le cas où les signaux de contrôle sont gérés par le gestionnaire du réseau, ceci se fait par une infrastructure intégrée au système électrique et qui passe par les postes sources et les lignes électriques (courants porteurs en ligne, CPL).

Validation de la contribution du programme DR pour le contrôle de tension centralisé dans le réseau HTA

                    L’application numérique dans la section précédente a montré que la flexibilité de la charge peut influencer le plan de tension. Pour profiter du programme DR dans le contrôle de tension, la mise en œuvre de l’intégration du DR dans l’optimisation centralisée du contrôle de tension sera présentée ici. L’algorithme centralisé du contrôle de tension présenté au chapitre III concerne le régleur en charge et la régulation de DG. Dans le cas où ce n’est pas suffisant pour lever la contrainte de tension, on rappelle qu’il faut agir sur la régulation active de même si cela génère une réduction de production. L’idée d’introduire le programme de DR, est de stocker une part de l’énergie de la DG lors de la production en pointe en décalant la consommation dans le temps, afin de relaxer les contraintes du réseau. Cette méthode permet de résoudre certains problèmes sur la contrainte de tension dans le réseau et par conséquent réduire l’effacement de production de la DG. De ce fait, le gestionnaire et le propriétaire de DG peuvent bénéficier du programme de DR vu que sa participation rend un service au système. Dans le contexte actuel de l’augmentation rapide du besoin d’accueil de la DG, le programme de DR pourrait être appliqué dans un réseau de distribution avec des énergies renouvelables abondantes pour maximiser la capacité d’accueil. Dans cette partie, une approche d’optimisation est menée pour valider la performance du programme DR pour le contrôle de tension. Le comportement des charges thermiques est modélisé avec un modèle simplifié et puis avec la stratégie « queue prioritaire », ce dernier permettant de réduire l’effet CLPU en donnant un profil de charges plus lissé. L’optimisation en présence du programme DR basée sur ce modèle pour le contrôle de tension est formulée sous une forme de la programmation non-linéaire mixte (PNM). Un scénario temporel est exploité et l’optimisation proposée est appliquée dans chaque méthode. Les résultats de simulation avec l’optimisation du DR sont présentés et comparés avec l’approche sans DR.

Table des matières

I. Introduction Générale
1.1. Contexte du réglage de tension dans un réseau de distribution actif
1.2. Objectif du travail
1.3. Organisation du mémoire
II. Présentation de la régulation de tension dans le réseau de distribution
2.1. Introduction générale
2.2. Introduction du système électrique
2.2.1. Production
2.2.2. Réseau de transport
2.2.3. Réseau de distribution
2.3. Régulation de la tension dans les réseaux électriques
2.3.1. Régulation de la tension dans les réseaux de transport
2.3.1.1. Réglage primaire de tension
2.3.1.2. Réglage secondaire de tension
2.3.1.3. Réglage tertiaire de tension
2.3.2. Régulation de la tension dans les réseaux de distribution
2.3.2.1. Le régleur en charge au transformateur HTB/HTA
2.3.2.2. Les bancs de condensateur
2.3.2.3. Le dimensionnement
2.4. Le raccordement des productions décentralisées et leurs impacts sur le réseau électrique 
2.4.1. Les types de DG
2.4.1.1. Eolienne
2.4.1.2. Photovoltaïque
2.4.1.3. Cogénération (CHP)
2.4.1.4. Autres types
2.4.2. Le raccordement de DG dans le réseau public
2.4.2.1. Génératrice asynchrone à vitesse de rotation fixe
2.4.2.2. Machine asynchrone à double alimentation
2.4.2.3. Machine synchrone à aimants permanents
2.4.3. le contrôle de DG local au raccordement dans le réseau HTA
2.4.3.1. « Fit and forget » mode
2.4.3.2. Contrôle du facteur de puissance fixé
2.4.3.3. Contrôle avec un régleur de tension local
2.5. Une étude du réglage de tension en présence de DG
2.5.1. Le réglage de tension conventionnel
2.5.1.1. La consigne du régleur en charge et le deadband
2.5.1.2. Le contrôle du banc de condensateur
2.5.2. Le contrôle local du DG
2.5.3. Scénario numérique
2.5.4. Résultats de test
2.6. Conclusion
III. Régulation optimale de la tension en présence des productions décentralisées (DG)
3.1. Introduction
3.2. L’état de l’art du contrôle de DG pour la régulation de tension
3.2.1. Réglage de tension avec le contrôle local
3.2.2. Réglage de tension avec le contrôle global
3.2.2.1. Contrôle centralisé
3.2.2.2. Contrôle décentralisé
3.3. La régulation optimale de la tension avec le contrôle de DG
3.3.1. Hypothèses sur le matériel et le logiciel
3.3.2. Optimisation non-convexe de la tension
3.3.3. Approximation avec le coefficient de sensibilité
3.3.3.1. Coefficient de sensibilité du couplage V-Q
3.3.3.2. Coefficient de sensibilité du couplage V-P
3.3.3.3. Coefficient de sensibilité du couplage V-T
3.3.4. Variables de contrôle et leur priorité à la participation du réglage de tension
3.3.5. L’approche de l’optimisation PNM-D
3.3.5.1. Formulation de l’optimisation OLTC
3.3.5.2. Formulation de l’optimisation Q+OLTC
3.3.5.3. Formulation de l’optimisation P+OLTC
3.3.5.4. Convexification de la contrainte du courant
3.3.6. Solution de l’optimisation
3.4. Application Numérique
3.4.1. Description du réseau test
3.4.2. Les scénarii « snapshot » et leurs résultats numériques
3.4.3. Le scénario temporel et ses résultats numériques
3.5. Comparaison avec les contraintes de l’OLTC
3.5.1. Contraintes pour limiter l’opération de l’OLTC
3.5.2. Résultats numériques et comparaison
3.6. Conclusion
IV. Une approche alternative du réglage de tension : contribution du demand response
4.1. Introduction
4.2. Flexibilité de la charge pour le programme de « demand response »
4.2.1. Caractéristiques de flexibilité pour les charges
4.2.1.2. Contrôlabilité
4.2.1.3. Acceptabilité
4.2.2. Infrastructures générales ciblées au DR
4.2.2.1. La chaine de communication
4.2.2.2. La chaine de mesure
4.2.2.3. La chaine de contrôle
4.2.3. La structure intelligente du DR
4.2.4. Typologie des charges flexibles
4.2.4.1. Charges thermiques
4.2.4.2. Véhicules électriques (VE)
4.3. Modélisation de la charge flexible pour participer au réglage de tension
4.3.1. Modèle physique de « DR » d’un parc de charges thermiques
4.3.1.1. Modèle d’un parc de charges thermiques
4.3.1.2. Effet rebond (CLPU)
4.3.1.3. Caractéristiques de l’effet rebond
4.3.1.4. Les profils approximés de DR
4.3.2. Contraintes du programme de DR
4.3.3. Modèle de charge statique
4.3.3.1. Le modèle ZIP polynômial
4.3.3.2. Le modèle exponentiel
4.3.3.3. Le modèle fréquentiel de charge
4.3.4. Analyse de la sensibilité pour le couplage de la charge et la tension
4.3.4.1. Matrice de sensibilité avec le modèle à P constante
4.3.4.2. Matrice de sensibilité avec le modèle de charge ZIP
4.3.5. Application numérique en comparaison des modèles ZIP
4.4. Validation de la contribution du programme DR pour le contrôle de tension centralisé dans le réseau HTA
4.4.1. Modélisation des charges thermiques avec le TLA
4.4.2. Contrôle des charges avec la stratégie « file prioritaire »
4.4.3. Formulation de l’optimisation avec le programme de DR
4.4.4. Mise en œuvre logicielle
4.4.5. Simulation d’un scénario temporel et ses résultats
4.4.6. Evaluation de la faisabilité et analyse de valorisation
4.4.7. Organisation des relations pour le programme de DR
4.5. Conclusion
V. Etude de cas : une stratégie de recharge décentralisée de VE en vue de soulager l’impact sur le plan de tension dans le réseau BT
5.1. Introduction
5.2. Le modèle de recharge des VE
5.3. Algorithmes décentralisés pour le contrôle de tension
5.4. Formulation de l’optimisation et la convergence des approches
5.5. Simulations et résultats
5.6. Conclusion
VI. Conclusion générale et perspectives

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