Optimisation d’un réseau ferroviaire à l’aide de solutions smart-grids

Optimization of railway network using smart-grid solutions

• Auteur / Autrice : Sarah Nasr
• Direction : Daniel Sadarnac, Marius Iordache, Marc Petit
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 23/03/2016
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio : physics and engineering (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1998-....)
• Jury : Président / Présidente : Demba Diallo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marius Iordache, Marc Petit, Bruno François, Luc Loron, Pierre Lefranc, Florence Ossart
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bruno François, Luc Loron

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux électriques intelligents

Transports ferroviaires

Économies d'énergie

Mots clés libres

Ferroviaire

DC Micro-Grid

Freinage électrique

Efficacité énergétique

Grille-horaire

Railway

DC Micro-Grid

Electric braking

Energy efficiency

Timetable

Résumé

L'amélioration de l'efficacité énergétique est devenue aujourd'hui une nécessité dans tous les domaines techniques. La réduction de la consommation, et donc du bilan carbone, est placée parmi les priorités mondiales tel que le paquet énergie-climat 2020 de l'Union Européenne.Les systèmes ferroviaires font partie des plus grands consommateurs d'énergie. Des solutions électriques sont développées pour réduire les pertes dans ces systèmes, optimiser la consommation et donc réduire la facture énergétique globale. Étant donné la diversité de ces systèmes, deux catégories principales sont considérées. La première regroupe les lignes urbaines caractérisées par une électrification en mode DC et un trafic relativement dense. Dans ce cas, l'énergie de freinage brûlée dans les rhéostats des trains constitue une perte considérable. La solution proposée consiste à récupérer cette énergie à l'aide d'un DC micro-grid installé dans une station passager. Elle permettra une interaction avec son environnement non-ferroviaire comme par exemple réutiliser cette énergie pour charger des bus électriques hybrides stationnant à proximité. Ce micro-grid contient un premier convertisseur DC/DC qui récupère l’excès d'énergie de freinage d'un train et l'injecte dans un DC busbar. Un deuxième convertisseur DC/DC va ensuite la stocker dans un système de stockage hybride pour que le bus électrique puisse se charger une fois branché au DC busbar. Le micro-grid est relié au réseau par un onduleur réversible AC/DC de faible puissance. L'ensemble est géré localement par un système gestion de puissance. Une évaluation énergétique montre que cette solution est intéressante lorsqu’un investissement, station de charge, est nécessaire pour charger les bus. En plus, dans le cas du DC micro-grid, aucun contrat avec le fournisseur d’électricité n’est nécessaire. La stabilité du système est aussi étudiée et une commande de stabilisation, le backstepping, est appliquée. Ce nouveau concept d’une future station intelligente permettra au système ferroviaire de communiquer avec son environnement qui est en pleine évolution.La deuxième catégorie est constituée par les lignes régionales et les lignes à grandes vitesses fonctionnant en mode AC. Contrairement au cas précédent, l’excès d’énergie de freinage est renvoyé à travers les sous-stations d’alimentation. Par conséquence, une deuxième solution propose la réduction de la consommation totale par l’optimisation du profile de vitesse de chaque train et la synchronisation de la grille horaire. Ceci est réalisé à l’aide d’un algorithme d’évolution différentielle. Chaque profile de vitesse est découpé en zones auxquelles sont attribuées des paramètres de conduite. L'optimisation de ces derniers permet de générer un nouveau profile de conduite optimal. Les résultats montrent la possibilité de faire des économies d’énergie tout en respectant la ponctualité des trains.

Increasing energy efficiency is nowadays a requirement in all technical fields. The reduction of global consumption, thus carbon footprint, has become the world's priority, as for example, the climate and energy package of the European Union.Railways' share of energy consumption is one of the highest. Electrical solutions are developed in order to reduce these systems' losses, optimize their consumption and reduce global energy bill. Given their diversity, two main categories are considered in this study. The first one consists of urban lines that are characterized by a DC electrification and a relatively dense traffic. In this case, braking energy burned in trains' rheostats represents the main share of losses. The proposed solution is to recuperate this energy using a DC micro-grid implemented in a passengers' station. It allows an interaction with the non-railway electrical environment, for example, re-using this energy in charging electric hybrid buses parked nearby. The excess of braking energy is recuperated using a DC/DC converter and injected into a DC busbar. A second DC/DC converter will store it in a hybrid storage system. It will then serve to charge the buses connected to the DC busbar. The micro-grid is also connected to the grid using a low power AC/DC converter. A power management system ensures optimizing power flow between different components. An energy evaluation showed that this solution is a good Investment especially because no contract is needed with the energy provider. The system's stability is studied and a stabilizing command, the backstepping, is applied. This new smart station allows railways to communicate, energetically, with its evolving environment.The second category is suburban and high speed lines that are AC electrified. Contrarily to the previous case, braking energy is reinjected to the upper grid through substations. Therefore, a second solution is to reduce global energy consumption by optimizing trains' speed profiles and timetable's synchronization. It is done using a differential evolution algorithm. Each speed profile is divided into zones to which are associated driving parameters. The optimization of the latter allowed generating new optimal speed profiles and a less-consuming timetable. Simulation results showed that it is possible to make important energy savings while respecting train's punctuality.