Modélisation et analyse des réseaux d’énergie intelligents comme systèmes cyber-physiques
Auteur / Autrice : | Ronak Feizimirkhani |
Direction : | Yvon Bésanger, Antoneta-Iuliana Bratcu |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique et productique |
Date : | Soutenance le 04/03/2020 |
Etablissement(s) : | Université Grenoble Alpes |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique - Laboratoire de génie électrique (Grenoble) |
Jury : | Président / Présidente : Thierry Divoux |
Rapporteurs / Rapporteuses : Lars Nordström, Yann Labit |
Mots clés
Résumé
Aujourd'hui, réseaux électriques deviennent de plus en plus intelligents grâce à l'intégration de technologie de l'information et de la communication(TIC) « smart grid ». Différents Dispositifs Electroniques Intelligents(DEIs) interpolèrent de faire supervision, commande et protectionsur la réseau Communication de Sous-station (RCS). Selon des interactionsentre réseau d'énergie et communication, il est nécessaire de développerdes modèles mathématiques pour décrire ces interactions. Nous proposonsun nouveau modèle mathématique qui décrit le comportement du traficSCN. Basé sur le modèle d'identification de Box-Jenkins. Par les méthodesd'analyse de séries temporelles, un modèle stochastique ARIMA(p,d,q) basésur les données est fourni par cette thèse. D'abord, une co-simulation qui estun scénario de communication contenant deux sources renouvelables dans lecadre d'une simple commande de puissance réactive distribuée. Une benchmarkréel d'une réseau distribuée est envisagé pour la deuxième scénariodans lequel un signal de puissance active est diffusé dans le réseau. Dupoint de vue de la commande, d'un modèle mathématique total du système(système de transmission du trafic SCN) est important, donc la partiedéterministe du comportement du trafic est ajout à ARIMA. Finalement,le modèle mathématique global est fourni comme une réalisation innovantede cette thèse. En plus, des effets de certains paramètres du canal decommunication sur la modèle ARIMA sont étudiés, e.g., perte de paquets(PL), taux de canal (CHR), et longueur de câble (CL). Ensuite, comme laperformance en temps réel d'un réseau de communication est primordialepour un réseau électrique fiable, la dernière partie de cette thèse inclut une estimation du délai maximal de transmission des messages de SCN. Sur labase du théorème de calcul du réseau, un algorithme d'estimation de la distributionpuis du délai est appliqué sur le trafic de données échantillonné.Sur la base de notre choix d'un modèle analytique [156], le délai maximumest estimé dans le cas où un réseau électrique supporte la décisionde délestage en utilisant un poste MT/BT réel. L'algorithme a été fournipour un réseau de communication totalement connu, et des flux de trafictotalement connus. Dans ce travail de thèse, nous proposons une nouvelleméthode d'identification basée sur le Théorème de Calcul du Réseau pourappliquer l'algorithme indépendamment des caractéristiques des flux. Tousle processus de modélisation, co-simulation et de le identification sont réalisésur MATLAB®/ Simulink®.