Modélisation et simulation de la consommation énergétique des trains à des fins de facturation dans le contexte des smart grids ferroviaires impliquant les secteurs de l'énergie et du ferroviaire ouverts à la concurrence

par Luis Alonso

Projet de thèse en Génie électrique

Sous la direction de Benoît Robyns et de Christophe Saudemont.

Thèses en préparation à Paris, ENSAM , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec L2EP - Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique de Puissance de Lille (laboratoire) depuis le 03-06-2019 .


  • Résumé

    A travers différentes directives, l'Union Européenne impose progressivement en Europe l'ouverture à la concurrence du transport ferroviaire et du marché de l'électricité. Ainsi, les Entreprises Ferroviaires (EF) qui opèrent sur le réseau ferré Français, peuvent s'approvisionner en énergie électrique auprès du fournisseur de leur choix pour l'alimentation de leurs locomotives et automotrices. La puissance de chaque engin de traction est de plusieurs mégawatts. De telles puissances, autorisent les EF à s'approvisionner sur les marchés de gros aux prix attractifs. La volonté de maitriser la consommation énergétique, couplé à la mise en place d'un système de facturation basé sur la mesure de la consommation réelle ont conduit les EF à lancer un vaste plan d'équipement de leurs engins d'une chaine complète de mesure de l'énergie embarqués, sur l'ensemble de leur flotte. En France, les mesures de ces compteurs communiquant sont collectées dans un collecteur national unique. Si ces données servent à la facturation de l'énergie consommée, d'autres services à enjeux financier dépendent de la qualité de ces données. Ces données sont exploitées par RTE et SNCF Réseau pour assurer leurs missions respectives de gestionnaire du réseau électrique et de gestionnaire des infrastructures ferroviaires. Or l'expérience de l'exploitation de ces nouveaux matériels dans un environnement sévère montre qu'ils peuvent être victime de dysfonctionnements et de pannes empêchant la communication des données de mesures d'énergie sur des périodes plus ou moins longues et pénalisant le calcul de la consommation réelle. Ainsi pour fiabiliser les données de comptage on cherche à modéliser le comportement des convois ferroviaires pour en déduire des modèles numériques de consommations qui pourraient se substituer à la mesure embarquée lorsqu'elle est défaillante, mais qui permettraient également de veiller à la qualité de la mesure fournie et de sa dérive éventuelle.

  • Titre traduit

    Modelling and simulation of train energy consumption for billing purposes in the context of railway smart grids involving the energy and railway sectors open to competition


  • Résumé

    Through various directives, the European Union gradually imposes in Europe the deregulation of rail transport and the electricity market. Thus, Railway Operators (RO) operating on the French railway network, can source electricity from the supplier of their choice for the supply of their locomotives and railcars. The power of each traction unit is several megawatts. Such powers allow the ROs to stock up on wholesale markets at attractive prices. The desire to control energy consumption, coupled with the implementation of a billing system based on the measurement of actual consumption, led the ROs to launch a vast plan for equipping their machines with a complete measurement chain on board their entire fleet. In France, the measurements of these communicating meters are collected in a single national collector. These data is used to bill the energy consumed, other services with financial stakes depend on the quality of these data. These data are used by RTE and SNCF Réseau to fulfill their respective roles as power system operators and rail infrastructure managers. However, the experience of exploiting these new materials in a harsh environment shows that they can be the victim of malfunctions and breakdowns preventing the communication of energy measurement data over longer or shorter periods and penalizing the calculation of the actual consumption. Thus, in order to make the metering data more reliable, we try to model the behavior of rail convoys to deduce numerical models of consumption that could replace the on-board measurement when it fails, but which would also make it possible to ensure the quality of the provided measurement and its possible drift.