Modélisation stochastique des réseaux de distribution sous incertitude

par Wendy Carolina Briceño Vicente (Briceno Vicente)

Thèse de doctorat en Sciences et technologie industrielles

Sous la direction de Nouredine Hadj-Said.

Le président du jury était Abdellatif Miraoui.

Le jury était composé de Nouredine Hadj-Said, Xavier Mamo, Raphaël Caire.

Les rapporteurs étaient Jean-Claude Vannier.


  • Résumé

    Les évolutions récentes des systèmes électriques comme conséquence de la dérégulation du marché et des traités internationaux comme le protocole de Kyoto ont des répercussions importantes sur les réseaux, en particulier, ceux de distribution. En effet, une large part de la production décentralisée est prévue d'être raccordée sur ces derniers. La production décentralisée utilise des sources d'énergie renouvelables hautement imprévisibles et reparties dans la nature. Ce fait ajoute une contrainte forte sur la planification et l'exploitation des réseaux de distribution qui n'ont pas été conçus, à l'origine, pour accueillir de la production d'énergie à large échelle. Ce travail de thèse étudie l'impact de l'incertitude sur les études classiques de planification des réseaux électriques. Les études statiques et dynamiques du réseau ont été réalisées prenant en compte plusieurs sources d'incertitude dans plusieurs réseaux de distribution. Les incertitudes sont modélisées dans les études statiques par les méthodes probabilistes et possibilistes. La méthode possibilistes offre des avantages sur la méthode probabiliste. Il est déterminé le taux de pénétration éolien maximum d'un petit réseau maillé en utilisant la méthode probabiliste, ainsi que les simulations de stabilité dynamique et statique du réseau

  • Titre traduit

    Stochastic modeling of distribution networks under uncertainty


  • Résumé

    The recent developments in power systems, as consequence of the market deregulation and the international treaties, as the ones originated by the Kyoto Protocol, have serious repercussions in power networks. Particularly on distribution networks, given that a large amount of distributed generation units are connected in the grid. For instance, renewable energy sources, that are used as distributed generation, are well-known for being distributed in nature and highly unpredictable. This fact adds a strong constraint on planning and operating the distribution networks that were not originally designed to accommodate distributed generation on a large scale. To this aim, this thesis examines the impact of uncertainties on classical power system planning studies, where classical static and dynamic planning studies are carried out in several power networks taking into account some sources of uncertainty. These uncertainties are modeled in the static studies using a probabilistic and a possibilistic approach. The possibilistic approach offers good advantages over the probabilistic method in terms of time consumption and precision. The maximum wind power penetration is determined for a small mesh network by the probabilistic method using dynamic and static stability simulations of the power system.


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