Les défis et solutions des smartgrids sont cruciaux pour l’avenir énergétique. Cette recherche révèle comment l’algorithme PSO optimise la fiabilité des réseaux intelligents, réduisant les pertes d’énergie et améliorant la stabilité, avec des implications significatives pour les distributeurs d’énergie.
Chapitre 3 : Résultats et discussion
Introduction
Dans ce chapitre, nous donnerons dans un premier temps les réseaux intelligents obtenus par la co-simulation OpenDSS-OMNet++. Ensuite, nous présenterons les résultats de co-simulation du réseau test IEEE 13 nœuds afin de montrer la faisabilité de notre méthode. Nous évaluerons le profil de tension et les pertes en énergie sur un an afin de prédire d’éventuelles coupures.
Dans un second temps, après vérification de la méthode, nous l’implémenterons dans notre corridor Bassa-Malangue et ces résultats nous permettrons de montrer la nécessité du placement optimal des productions décentralisées. Nous montrerons également les résultats suite à un placement optimal des productions décentralisées par notre méthode d’optimisation par essaim de particule implémenté grâce à la plateforme OpenDSS-Matlab.
Nous ferons ensuite des comparaisons des cas d’étude pour montrer l’efficacité de notre méthode.
Présentation de la co-simulation des smartgrids
Réseau IEEE 13 nœuds
Pour ce réseau, la figure 3.1 montre la co-simulation OpenDSS-OMNet++ pour le smartgrid du système IEEE 13 nœuds. Il est composé de 4 routeurs, de 2 PMU, d’un contrôleur, d’un Cloud internet et de 13 clients représentant les nœuds.
Source: URL
Figure 3.1: Co-simulation OpenDSS-OMNet++ du réseau 13 nœuds intelligent
Sur la figure 3.1, on peut apercevoir sur chaque nœud, la tension (V) et l’énergie consommée (E). Le réseau étant piloté à partir d’un contrôleur (CVRController). Ainsi, en intégrant des technologies de communication, on obtient un smartgrid du système test IEEE 13 nœuds avec la présence de nombreux dispositifs intelligents et de communication.
Corridor Bassa-Malangue
La figure 3.2 nous montre la co-simulation OpenDSS-OMNet++ pour le smartgrid du corridor Bassa-Malangue. Ce réseau est constitué d’un routeur, d’un Cloud internet, d’un contrôleur et de 22 clients.
Source: URL
Figure 3.2: Co-simulation OpenDSS-OMNet++ du corridor Bassa-Malangue intelligent
L’ajout de synchrophaseur appelés également Phase Measurement Units (PMU) placés à l’intersection des lignes de transmissions et sur une partie du réseau de distribution, couplé d’un système GPS, permettant de mesurer la phase du courant 30 fois par seconde soit une fréquence 120 fois supérieure aux systèmes actuels et ainsi de cartographier en temps réel les phases du réseau électrique, est une des solutions pour rendre le réseau intelligent plus fiable.
Grâce à ces données, il est possible d’estimer le stress sur le réseau et de synchroniser les lignes de transmissions entre elles. Ce système devrait également permettre d’estimer les risques de panne et d’éviter les coupures de courant à grande échelle, de parvenir à une meilleure optimisation des lignes de transmission, de faciliter l’intégration des sources d’énergie intermittentes et enfin, d’améliorer la sécurité sur le réseau.
Résultats du réseau IEEE 13 nœuds
Conditions de simulation
Nos simulations ont été faites sur une période d’une année avec un pas d’une heure, nous obtenons par conséquent 8760 itérations. L’apparition d’un défaut dans le réseau ou la panne d’un dispositif (production ou charge) peut causer une succession d’évènement pouvant entrainer le déclenchement des dispositifs de protection, une reconfiguration du réseau quand c’est possible, la réparation du dispositif en panne ou la récupération de la configuration originelle du réseau.
Nous allons analyser l’état du système durant une année (du 01er janvier au 31 décembre) afin de prédire les éventuels changements qui pourrait survenir au cours de l’année afin de prévoir une possible reconfiguration du réseau par un placement optimal des productions décentralisées pour impacter sur l’apparition d’éventuels défauts ou coupures qui pourraient apparaitre.
Régime permanent annuel
En considérant qu’au cours de l’année, aucun défaut n’apparait et aucun équipement ne tombe en panne, la probabilité de coupure sera relativement faible assurant ainsi une disponibilité permanente de l’énergie au cours de l’année avec une tension demeurant dans la plage acceptable. Le comportement du réseau dépendra uniquement de la variation de la consommation durant cette année.
La figure 3.3 présente la répartition de la puissance dans le réseau IEEE 13 nœuds.
Position Y
Position X
Figure 3.3: Répartition de la puissance dans le réseau IEEE 13 nœuds
Les pistes foncées sont celles dont l’écoulement de puissance est le plus élevé durant l’année. Les triangles rouges représentent les transformateurs. La figure 3.4 montre le profil de tension le long de la ligne en régime permanent.
Voltage (pu)
Phase 1
Phase 2
Phase 3
Figure 3.4: Profil de la tension du réseau IEEE 13 nœuds
Nous observons que la tension demeure dans la plage acceptable durant l’année (0.95 pu et 1.05 pu). Ceci montre la faible probabilité de coupure et une bonne disponibilité de l’énergie. Les abonnés ne devraient pas être délectés sauf en cas d’un déclenchement inopiné d’un appareil de protection ou en cas d’une panne aléatoire sur un composant du réseau (câble, transformateur, source). La figure 3.5 présente le profil de tension aux abonnés au cours de l’année (8760 heures).
Voltage (V)
Figure 3.5: Profil de tension au cours de l’année
On observe que la tension se situe dans les valeurs nominales (2340 V et 2440 V). La chute de tension est de l’ordre de 2.05%. Durant certains mois la tension sort relativement de la plage acceptable mais pas suffisamment pour entrainer des coupures intempestives. Des coupures éventuelles peuvent subvenir dues aux surcharges dans le réseau mais pas intempestivement.
La figure 3.6 montre le profil de la puissance consommée par les abonnés durant l’année.
Source: URL
Figure 3.6: Profil de puissance au cours de l’année
Active Power (kW)
De même, on observe une fluctuation de la puissance consommée par la charge dans une plage acceptable (400 KW et 1000 KW) malgré quelques pics de consommation observés principalement en fin d’année. Ce qui peut expliquer certaines coupures qui surviennent durant cette période. Les consommateurs pourront ressentir au plus 5 coupures au cours de l’année, le SAIFI est estimé à 0.333. Dans ce cas, l’énergie totale consommée par les clients durant l’année est de 18969906.0013 KWh avec des pertes de 351949.2272 KWh/an.
Régime permanent avec placement aléatoire de PV
Nous commençons d’abord par réaliser un placement aléatoire des productions décentralisées à panneaux solaires aux nœuds 684, 671, 692, 632 et 680.
La figure 3.7 présente la répartition de la puissance dans le réseau.
Position Y
Position X
DG3
DG5
DG2
DG4
DG1
Figure 3.7: Répartition de la puissance dans le réseau IEEE 13 nœuds
Cette méthode de placement montre ses limites surtout pour l’écoulement de puissance et le profil de tension le long de la ligne.
La figure 3.8 montre le profil de tension le long du réseau.
Phase 1
Phase 2
Phase 3
Voltage (pu)
Figure 3.8: Profil de tension par un placement aléatoire
On constate une forte chute de tension en bout de ligne à cause du placement aléatoire des PV.
La figure 3.9 présente le profil de tension au cours de l’année.
Voltage (V)
Figure 3.9: Profil de tension au cours de l’année
On constate une diminution de la tension pour certains abonnés en bout de ligne, la chute de tension est estimée à 2.5%. Il existe également des risques de coupures au cours de l’année, le SAIFI est estimé à 2. Par conséquent, l’injection d’une énergie provenant d’une production décentralisée peut avoir un impact néfaste sur le réseau si ces productions décentralisées sont mal positionnées et mal dimensionnées.
La figure 3.10 présente le profil de puissance au cours de l’année.
Active Power (kW)
Source: URL
Figure 3.10: Profil de puissance au cours de l’année
On constate une légère baisse de la puissance durant l’année. L’énergie consommée est de 11922419.9352 KWh, les pertes d’énergie sont de 380817.8755 KWh/an.
La réduction de la tension nous oblige à faire un placement optimal des productions décentralisées.
________________________
1 Définition donnée par l’article 62 de la loi sur les nouvelles régulations économiques (NRE) du 15 mai 2001. ↑
Questions Fréquemment Posées
Comment l’algorithme PSO améliore-t-il la fiabilité des smartgrids?
L’algorithme PSO améliore la fiabilité des smartgrids par un placement optimal des productions décentralisées, ce qui réduit les pertes d’énergie et améliore le profil de tension.
Quels sont les résultats de la co-simulation du réseau IEEE 13 nœuds?
Les résultats de la co-simulation du réseau IEEE 13 nœuds montrent la faisabilité de la méthode, avec une évaluation du profil de tension et des pertes en énergie sur un an pour prédire d’éventuelles coupures.
Quelle est la fonction des synchrophaseurs dans un smartgrid?
Les synchrophaseurs, ou Phase Measurement Units (PMU), mesurent la phase du courant 30 fois par seconde, permettant de cartographier en temps réel les phases du réseau électrique et d’estimer les risques de panne.