Dans la plupart des régions isolées, le générateur diesel est la source principale d'énergie électrique. Pour ces régions, le prix d'extension du réseau électrique s'avère prohibitif et le surcoût de l'approvisionnement en combustible augmente radicalement avec l'isolement. Dans ce contexte, l'interconnexion de plusieurs sources d'énergie renouvelable (des éoliennes, des panneaux photovoltaïques, des petites centrales hydroélectriques, etc.) dans un Système d'Energie Hybride (SEH) peut avoir une incidence profitable sur la production d'énergie électrique, en termes de coût et de disponibilité.<br />Cependant, des améliorations dans la conception et le fonctionnement des SEH sont toujours nécessaires pour rendre cette technologie plus compétitive dans les régions isolées. Ainsi, le travail de recherche présenté dans cette thèse est une contribution à l'analyse du comportement et à la maîtrise des performances d'un SEH constitué par deux sources d'énergie renouvelable, un générateur diesel et des batteries de stockage. Ce type de système est étudié selon trois aspects : dimensionnement, maximisation de l'utilisation des ressources renouvelables et qualité de l'énergie électrique. <br />Pour maximiser l'utilisation des ressources renouvelables, le dimensionnement et le choix du fonctionnement des composants sont réalisés en tenant compte des ressources énergétiques disponibles, ainsi que des contraintes d'utilisation. Ensuite, les modèles de simulation pour les sources du SEH, les éléments d'interconnexion et le système de stockage sont développés et réunis dans une bibliothèque de modèles paramétriques sous l'environnement MATLAB/Simulink. Les modèles de simulation, suffisamment précis, sont utilisés de manière modulaire pour une plus grande flexibilité dans l'étude du comportement dynamique du SEH et pour tester différentes stratégies de commande. Cette démarche permet ainsi de créer des scénarios de conditions de fonctionnement pour le SEH et de faire varier par la simulation, les sources d'énergie et/ou le niveau et le type de charge. Chaque composant du SEH étudié inclut une stratégie de commande, dans le but soit de satisfaire un critère énergétique, soit de permettre de reproduire un comportement dynamique réaliste. <br />En vue de pouvoir analyser et améliorer la qualité de la tension, nous avons développé des modèles capables de rendre compte et de traiter les déséquilibres. Un convertisseur bidirectionnel à quatre bras est proposé comme solution pour équilibrer la tension générée en conditions de charge déséquilibrée. Des commandes spéciales associées à cette structure ont été proposées pour améliorer la qualité de la tension aux bornes de la charge.<br />Les résultats obtenus en simulations montrent qu'avec l'électronique de puissance et des stratégies de commande appropriées, il est possible d'avoir un degré plus élevé d'intégration des sources d'énergie renouvelable et d'améliorer la qualité de l'énergie générée par un SEH.

Les travaux de la thèse se focalisent sur la protection des réseaux de distribution HTA en présence des générateurs distribués (éoliennes, fermes solaires,...). Dans un premier temps, un état de l’art a été réalisé sur les comportements des générateurs en creux de tension, leurs impacts sur le système de protection et les pistes de solution proposées pour y remédier. L’étape suivante est la mise au point d’algorithmes directionnels de détection de défauts, sans mesure de tension. Ces algorithmes s’appuient sur la décomposition en composantes symétriques des courants mesurés. Ces relais doivent empêcher le déclenchement intempestif de protections de surintensité dû au courant de défaut provenant des générateurs distribués. Ils sont moins coûteux par rapport à ceux traditionnels car les capteurs de tension, qui sont indispensables pour ces derniers, peuvent être enlevés. Après détection d’un défaut sur critère de seuil simple (max de I ou max de I résiduel), la direction est évaluée à l’aide d’un algorithme en delta basé sur les rapports courants inverse-homopolaire ou inverse-direct, selon le type de défaut (monophasé ou biphasé). En se basant sur ces rapports, un classifieur SVM (Support Vector Machines), entrainé préalablement à partir des simulations, donne ensuite l’estimation de la direction du défaut (amont ou aval par rapport au relais). La bonne performance de ces algorithmes a été montrée dans la thèse pour différents paramètres du réseau et en présence de différents types de générateurs. Le développement de tels algorithmes favorise la mise en œuvre des protections en réseau, qui pourraient être installées dans les futurs Smart Grids. / This research focuses on the protection of MV distribution networks with Distributed Generators (DGs), such as wind farms or photovoltaic farms, etc. First, the state of art is carried out on fault behaviour of DGs, their impacts on protection system and the mitigation solutions. Next, algorithms are developed for directional relays without voltage sensors. Based on the symmetrical component method, these algorithms help the overcurrent protections to avoid the false tripping issue due to fault contribution of DGs. With the suppression of voltage sensors, such directional relays become cheaper in comparison with the traditional ones. Following the fault detection (the phase or residual current reaches the pick-up value) and depending on fault type (line-to-ground or line-to-line fault), the ratios between the variation (before and during fault) of negative-zero sequence or negative-positive sequence currents are calculated. From these ratios, a SVM (Support Vector Machines) classifier estimates the fault direction (upstream or downstream the detector). The classifier is trained beforehand from transient simulations. This survey shows good performances of the directional algorithms with different network parameters and different kinds of DGs. Such algorithms could be implemented in protections along the feeders in the future smart grids.

Cette thèse propose une méthode d'analyse des signaux triphasés pour la surveillance d'état des systèmes électromécaniques. La méthode proposée repose sur l'utilisation de la transformée en composantes symétriques instantanées et d'outils simples de traitement du signal pour détecter les défauts électriques et mécaniques dans de tels systèmes. Les avantages de cette approche triphasée par rapport à une approche monophasée pour la surveillance d'état sont étudiés en détail. Tout d'abord, pour les défauts électriques, l'utilisation de la transformée triphasée permet de séparer les composantes symétriques et asymétriques, et facilite ainsi la détection d'un déséquilibre électrique. Ensuite, pour les défauts mécaniques, l'approche par transformée en composantes symétriques permet de travailler dans des espaces avec un meilleur rapport signal à bruit. En effet, en appliquant le même traitement à la fois en monophasé et en triphasé sur les composantes symétriques, on observe que certains défauts mécaniques ne sont détectables qu’en utilisant la séquence positive des composantes symétriques. La méthodologie complète et les algorithmes pour calculer les indicateurs de défaut pour les défauts électriques et mécaniques sont donnés et les résultats sont validés sur signaux synthétiques et expérimentaux. En termes d'application, l'accent est mis sur la surveillance d'état des composants de turbines éoliennes. Toutefois, le procédé proposé peut être appliqué à des systèmes électromécaniques en général et peut facilement être étendu à des systèmes polyphasés. / This thesis proposes a three-phase electrical signals analysis method for condition monitoring of electromechanical systems. The proposed method relies on the use of instantaneous symmetrical components (ISCs) transform and simple signal processing tools to detect both electrical and mechanical faults in such systems. The advantages of using this three-phase approach for condition monitoring instead of single-phase ones are thoroughly detailed. Firstly, for electrical faults the use of the three-phase transform separates the balanced and unbalanced components thus making electrical unbalance detection easier. Secondly, for mechanical faults the ISCs approach has better signal-to-noise ratio (SNR). Indeed, by applying the same processing to both single-phase and ISCs, some mechanical faults are only detectable using the positive-sequence ISC. The complete methodology and algorithms to compute fault indicators for both electrical and mechanical faults are given and the results are validated using synthetic and experimental signals. In terms of application, the focus was on condition monitoring of wind turbine components. However, the proposed method can be applied on electromechanical systems in general and can easily be extended to poly-phase systems.

Les énergies renouvelables, l’énergie sous la forme électrique et son transport à l’aide de réseaux électriques intelligents représentent aujourd’hui des enjeux majeurs car ils ont de grands impacts environnementaux et sociétaux. Ainsi, la production, le transport et la gestion de l’énergie électrique, continuent toujours à susciter un intérêt croissant. Pour atteindre ces objectifs, plusieurs verrous technologiques doivent être levés. Au-delà des questions liées aux architectures des réseaux électriques, aux modèles, aux outils de dimensionnement, à la formalisation de caractéristiques et d’indicateurs, aux contraintes et aux critères, à la gestion et à la production décentralisée, la qualité de la puissance électrique est centrale pour la fiabilité de l’ensemble du système de distribution. Les perturbations affectent la qualité des signaux électriques et peuvent provoquer des conséquences graves sur les autres équipements connectés au réseau. Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans ce contexte et de fait ils sont orientés vers le développement de modèles, d’indicateurs et de méthodes de traitement des signaux dédiés à la surveillance en temps-réel des performances des réseaux de distribution électrique.Cette thèse analyse la qualité de la puissance électrique, en prenant en compte plusieurs caractéristiques bien connues ainsi que leur pertinence. Les modèles des systèmes électriques et les méthodes de traitement du signal pour estimer leurs paramètres sont étudiés pour des applications en temps-réel de surveillance, de diagnostic et de contrôle sous diverses conditions. Parmi tous, la fréquence fondamentale est l’un des paramètres les plus importants pour caractériser un système de distribution électrique. En effet, sa valeur qui est censée être une constante, varie en permanence et reflète la dynamique de l’énergie électrique disponible. La fréquence peut également être affectée par certaines productions d’énergie renouvelable et peut être influencée par des mauvaises synchronisations de certains équipements. En outre, la puissance absorbée par les charges ou produite par des sources est généralement différente d’une phase à l’autre. Évidemment, la plupart des installations électriques existantes avec plusieurs phases, qu’elles soient résidentielles ou industrielles, travaillent dans des conditions déséquilibrées. Identifier les composantes symétriques de tension est dans ce cas un moyen pertinent pour quantifier le déséquilibre entre les phases d’un système électrique.De nouvelles représentations de type espace d’état et modélisant des systèmes électriques sont proposées pour estimer la fréquence fondamentale et pour identifier les composantes symétriques de tension des systèmes électriques triphasés et déséquilibrés. Le premier modèle d’espace d’état proposé considère la fréquence fondamentale comme connue ou obtenue par un autre estimateur. En contrepartie, il fournit les autres paramètres caractérisant le système électrique. Un second modèle d’état-espace est introduit. Il est original dans le sens où il ne nécessite aucune connaissance de la fréquence fondamentale. Une de ses variables d’état est directement reliée à la fréquence et permet donc de la déduire. En outre, ce nouvel espace d’état est parfaitement capable de représenter des systèmes électriques à trois phases équilibrés et non équilibrés. [...] / Renewable energy, electricity and smart grids are core subjects as they have great environmental and societal impacts. Thus, generating, transporting and managing electric energy, i.e., power, still continue to drive a growing interest. In order to properly achieve these goals, several locks must be removed. Beyond issues related to the distribution architecture, the formalization of models, sizing tools, features and indicators, constraints and criteria, decentralized generation and energy management, power quality is central for the whole grid’s reliability. Disturbances affect the power quality and can cause serious impact on other equipment connected to the grid. The work of this thesis is part of this context and focuses on the development of models, indicators, and signal processing methods for power quality monitoring in time-varying power distribution systems.This thesis analyzes the power quality including several well-known features and their relevance. Power system models and signal processing methods for estimating their parameters are investigated for the purpose of real-time monitoring, diagnostic and control tasks under various operating conditions. Among all, the fundamental frequency is one of the most important parameters of a power distribution system. Indeed, its value which is supposed to be a constant varies continuously and reflects the dynamic availability of electric power. The fundamental frequency can also be affected by renewable energy generation and by nasty synchronization of some devices. Moreover, the power absorbed by loads or produced by sources is generally different from one phase to the other one. Obviously, most of the existing residential and industrial electrical installations with several phases work under unbalanced conditions. Identifying the symmetrical components is therefore an efficient way to quantify the imbalance between the phases of a grid. New state-space representations of power systems are proposed for estimating the fundamental frequency and for identifying the voltage symmetrical components of unbalanced three-phase power systems. A first state-space representation is developed by supposing the fundamental frequency to be known or to be calculated by another estimator. In return, it provides other parameters and characteristics from the power system. Another original state-space model is introduced which does not require the fundamental frequency. Here, one state variable is a function of the frequency which can thus be deduced. Furthermore this new state-space model is perfectly are able to represent a three-phase power system in both balanced and unbalanced conditions. This not the case of lots of existing models. The advantage of the proposed state-space representation is that it gives directly access to physical parameters of the system, like the frequency and the amplitude and phase values of the voltage symmetrical components. Power systems parameters can thus be estimated in real-time by using the new state-space with an online estimation process like an Extended Kalman Filter (EKF). The digital implementation of the proposed methods presents small computational requirement, elegant recursive properties, and optimal estimations with Gaussian error statistics.The methods have been implemented and validated through various tests respecting real technical constraints and operating conditions. The methods can be integrated in active power filtering schemes or load-frequency control strategies to monitor power systems and to compensate for electrical disturbances.

Cette thèse porte sur la surveillance des perturbations de la qualité de l’énergie d’un réseau électrique via des techniques paramétriques de traitement du signal. Pour élaborer nos algorithmes de traitement du signal, nous avons traité les problèmes d’estimation des différentes grandeurs du réseau électrique triphasé et de classification des perturbations de la qualité d'énergie. Pour ce qui est du problème d’estimation, nous avons développé une technique statistique basée sur le maximum de vraisemblance. La technique proposée exploite la nature multidimensionnelle des signaux électriques. Elle utilise un algorithme d’optimisation pour minimiser la fonction de vraisemblance. L’algorithme utilisé permet d’améliorer les performances d’estimation tout en étant d’une faible complexité calculatoire en comparaison aux algorithmes classiques. Une analyse plus poussée de l’estimateur proposé a été effectuée. Plus précisément, ses performances sont évaluées sous un environnement incluant entre autres la pollution harmonique et interharmonique et le bruit. Les performances sont également comparées aux exigences de la norme IEEE C37.118.2011. La problématique de classification dans les réseaux électriques triphasés a plus particulièrement concerné les perturbations que sont les creux de tension et les surtensions. La technique de classification proposée consiste globalement en deux étapes : 1) une pré-classification du signal dans l’une des 4 préclasses établis et en 2) une classification du type de perturbation à l’aide de l’estimation des composants symétriques.Les performances du classificateur proposé ont été évaluées, entre autres, pour différentes nombre de cycles, de SNR et de THD. L’estimateur et le classificateur proposés ont été validés en simulation et en utilisant les données d’un réseau électrique réel du DOE/EPRI National Database of Power System Events. Les résultats obtenus illustrent clairement l’efficacité des algorithmes proposés quand à leur utilisation comme outil de surveillance de la qualité d’énergie. / This thesis deals with electric grid monitoring of power quality (PQ) disturbances using parametric signal processing techniques. The first contribution is devoted to the parametric spectral estimation approach for signal parameter extraction. The proposed approach exploits the multidimensional nature of the electrical signals.For spectral estimation, it uses an optimization algorithm to minimize the likelihood function. In particular, this algorithm allows to improve the estimation accuracy and has lower computational complexity than classical algorithms. An in-depth analysis of the proposed estimator has been performed. Specifically, the estimator performances are evaluated under noisy, harmonic, interharmonic, and off-nominal frequency environment. These performances are also compared with the requirements of the IEEE Standard C37.118.2011. The achieved results have shown that the proposed approach is an attractive choice for PQ measurement devices such as phasor measurement units (PMUs). The second contribution deals with the classification of power quality disturbances in three-phase power systems. Specifically, this approach focuses on voltage sag and swell signatures. The proposed classification approach is based on two main steps: 1) the signal pre-classification into one of 4 pre-classes and 2) the signature type classification using the estimate of the symmetrical components. The classifier performances have been evaluated for different data length, signal to noise ratio, interharmonic, and total harmonic distortion. The proposed estimator and classifier are validated using real power system data obtained from the DOE/EPRI National Database of Power System Events. The achieved simulations and experimental results clearly illustrate the effectiveness of the proposed techniques for PQ monitoring purpose.