La solution pour l'énergie génératrice issue de sources non polluantes configure un problème mondial, indéterminé, complexe et progressif. Et certainement, passe par la diversification de la matrice énergétique. La diversification signifie non seulement que des sources différentes sont converties en énergie utile, comme l'électricité, mais aussi décentraliser la production d'énergie afin de s'adapter à une plus grande adéquation de la demande, qui est décentralisée aussi. La Génération Distribuée propose ce type de développement, mais pour accroître sa pénétration, plusieurs obstacles techniques doivent être surpassés. L'un d'entre eux est lié aux systèmes de conversion, qui doivent être plus flexibles, modulaires, efficaces et compatibles avec les différentes sources d'énergie, car ils sont très spécifiques pour une certaine zone. La présente étude pousse ses efforts vers cette direction, c'est-à-dire comportant un système avec plusieurs entrées pour combiner différentes sources d'énergie renouvelables en un seul et efficace convertisseur de puissance pour la connexion au réseau. Elle porte sur la conception et le contrôle d'un système de production hybride de 11,7 kW utilisant des panneaux solaires photovoltaïques et une éolienne. Un convertisseur multicellulaire divisé en deux parties réalise la conversion: Convertisseur Côté Génération (GSC) et Convertisseur Côté Réseau (MSC). Les deux convertisseurs élévateurs (boost) responsables de la conversion photovoltaïque et du redresseur et de boost du générateur éolien, ainsi que les inductances d'entrée et les condensateurs, effectuent le GSC. La GSC permet la conversion en une tension de liaison CC fixe, mais garantit également la commande indépendante pour chaque entrée permettant le suivi du point de puissance maximum des panneaux et de l'éolienne. De l'autre côté, le MSC monophasé a quatre cellules effectue la connexion au réseau à travers un filtre LCL. Ce filtre utilise un Intercell Transformers (ICT) ou inducteurs couplés magnétiquement dans la première inductance pour réduire l'ondulation individuelle actuelle générée par la commutation. Le MSC contrôle la tension de la liaison CC et, ce faisant, il permet le flux de puissance des éléments de génération vers le réseau. / The solution for the generating energy derived from non-polluting sources configures a worldwide problem, which is undetermined, complex, and gradual; and certainly, passes through the diversification of the energetic matrix. Diversification means not only having different sources converted into useful energy, like the electricity, but also decentralizing the energy generation in order to fit with higher adequacy the demand, which is decentralized too. Distributed Generation proposes this sort of development but in order to increase its penetration several technical barriers must be overpassed. One of them is related to the conversion systems, which must be more flexible, modular, efficient and compatible with the different energy sources, since they are very specific for a certain area. The present study drives its efforts towards this direction, i.e. having a system with several inputs for combining different renewable energy sources into a single and efficient power converter for the grid connection. It focuses on the design and control of an 11.7 kW hybrid renewable generation system, which contains two parallel circuits of photovoltaic panels and a wind turbine. A multicell converter divided in two stages accomplishes the convertion: Generation Side Converter (GSC) and Mains Side Converter (MSC). Two boost converters responsible for the photovoltaic generation and a rectifier and a third boost, for the wind constitue the GSC. It allows the conversion to the fixed output DC voltage, controlling individually and performing the maximum power point tracking in each input. On the other side, the single-phase 4- cell MSC accomplishes the connection to the grid through an LCL filter. This filter uses an Intercell Transformer (ICT) in the first inductor for reducing the individual ripple generated by the swicthing. The MSC controls the DC-link voltage and, by doing that, it allows the power flow from the generation elements to the network.

Il est prévu que la génération distribuée par l’entremise d’énergie de sources renouvelables (DG) continuera à jouer un rôle clé dans le développement et l’exploitation des systèmes de puissance électrique durables, efficaces et fiables, en vertu de cette fournit une alternative pratique de décentralisation et diversification de la demande globale d’énergie, bénéficiant de sources d’énergie plus propres et plus sûrs. L’intégration de DG renouvelable dans les réseaux électriques existants pose des défis socio–technico–économiques, qu’ont attirés de la recherche et de progrès substantiels.Dans ce contexte, la présente thèse a pour objet la conception et le développement d’un cadre de modélisation, simulation et optimisation pour l’intégration de DG renouvelable dans des réseaux de puissance électrique existants. Le problème spécifique à considérer est celui de la sélection de la technologie,la taille et l’emplacement de des unités de génération renouvelable d’énergie, sous des contraintes techniques, opérationnelles et économiques. Dans ce problème, les questions de recherche clés à aborder sont: (i) la représentation et le traitement des variables physiques incertains (comme la disponibilité de les diverses sources primaires d’énergie renouvelables, l’approvisionnement d’électricité en vrac, la demande de puissance et l’apparition de défaillances de composants) qui déterminent dynamiquement l’exploitation du réseau DG–intégré, (ii) la propagation de ces incertitudes sur la réponse opérationnelle du système et le suivi du risque associé et (iii) les efforts de calcul intensif résultant du problème complexe d’optimisation combinatoire associé à l’intégration de DG renouvelable.Pour l’évaluation du système avec un plan d’intégration de DG renouvelable donné, un modèle de calcul de simulation Monte Carlo non–séquentielle et des flux de puissance optimale (MCS–OPF) a été conçu et mis en oeuvre, et qui émule l’exploitation du réseau DG–intégré. Réalisations aléatoires de scénarios opérationnels sont générés par échantillonnage à partir des différentes distributions des variables incertaines, et pour chaque scénario, la performance du système est évaluée en termes économiques et de la fiabilité de l’approvisionnement en électricité, représenté par le coût global (CG) et l’énergie non fournie (ENS), respectivement. Pour mesurer et contrôler le risque par rapport à la performance du système, deux indicateurs sont introduits, la valeur–à–risque conditionnelle(CVaR) et l’écart du CVaR (DCVaR).Pour la sélection optimale de la technologie, la taille et l’emplacement des unités DG renouvelables,deux approches distinctes d’optimisation multi–objectif (MOO) ont été mis en oeuvre par moteurs de recherche d’heuristique d’optimisation (HO). La première approche est basée sur l’algorithme génétique élitiste de tri non-dominé (NSGA–II) et vise à la réduction concomitante de l’espérance mathématique de CG et de ENS, dénotés ECG et EENS, respectivement, combiné avec leur valeurs correspondent de CVaR(CG) et CVaR(ENS); la seconde approche effectue un recherche à évolution différentielle MOO (DE) pour minimiser simultanément ECG et s’écart associé DCVaR(CG). Les deux approches d’optimisation intègrent la modèle de calcul MCS–OPF pour évaluer la performance de chaque réseau DG–intégré proposé par le moteur de recherche HO.Le défi provenant de les grands efforts de calcul requises par les cadres de simulation et d’optimisation proposée a été abordée par l’introduction d’une technique originale, qui niche l’analyse de classification hiérarchique (HCA) dans un moteur de recherche de DE.Exemples d’application des cadres proposés ont été élaborés, concernant une adaptation duréseau test de distribution électrique IEEE 13–noeuds et un cadre réaliste du système test de sous–transmission et de distribution IEEE 30–noeuds. [...] / Renewable distributed generation (DG) is expected to continue playing a fundamental role in the development and operation of sustainable, efficient and reliable electric power systems, by virtue of offering a practical alternative to diversify and decentralize the overall power generation, benefiting from cleaner and safer energy sources. The integration of renewable DG in the existing electric powernetworks poses socio–techno–economical challenges, which have attracted substantial research and advancement.In this context, the focus of the present thesis is the design and development of a modeling,simulation and optimization framework for the integration of renewable DG into electric powernetworks. The specific problem considered is that of selecting the technology, size and location of renewable generation units, under technical, operational and economic constraints. Within this problem, key research questions to be addressed are: (i) the representation and treatment of the uncertain physical variables (like the availability of diverse primary renewable energy sources, bulk–power supply, power demands and occurrence of components failures) that dynamically determine the DG–integrated network operation, (ii) the propagation of these uncertainties onto the system operational response and the control of the associated risk and (iii) the intensive computational efforts resulting from the complex combinatorial optimization problem of renewable DG integration.For the evaluation of the system with a given plan of renewable DG, a non–sequential MonteCarlo simulation and optimal power flow (MCS–OPF) computational model has been designed and implemented, that emulates the DG–integrated network operation. Random realizations of operational scenarios are generated by sampling from the different uncertain variables distributions,and for each scenario the system performance is evaluated in terms of economics and reliability of power supply, represented by the global cost (CG) and the energy not supplied (ENS), respectively.To measure and control the risk relative to system performance, two indicators are introduced, the conditional value–at–risk (CVaR) and the CVaR deviation (DCVaR).For the optimal technology selection, size and location of the renewable DG units, two distinct multi–objective optimization (MOO) approaches have been implemented by heuristic optimization(HO) search engines. The first approach is based on the fast non–dominated sorting genetic algorithm(NSGA–II) and aims at the concurrent minimization of the expected values of CG and ENS, thenECG and EENS, respectively, combined with their corresponding CVaR(CG) and CVaR(ENS) values; the second approach carries out a MOO differential evolution (DE) search to minimize simultaneously ECG and its associated deviation DCVaR(CG). Both optimization approaches embed the MCS–OPF computational model to evaluate the performance of each DG–integrated network proposed by the HO search engine. The challenge coming from the large computational efforts required by the proposed simulation and optimization frameworks has been addressed introducing an original technique, which nests hierarchical clustering analysis (HCA) within a DE search engine. Examples of application of the proposed frameworks have been worked out, regarding an adaptation of the IEEE 13 bus distribution test feeder and a realistic setting of the IEEE 30 bussub–transmission and distribution test system. The results show that these frameworks are effectivein finding optimal DG–integrated networks solutions, while controlling risk from two distinctperspectives: directly through the use of CVaR and indirectly by targeting uncertainty in the form ofDCVaR. Moreover, CVaR acts as an enabler of trade–offs between optimal expected performanceand risk, and DCVaR integrates also uncertainty into the analysis, providing a wider spectrum ofinformation for well–supported and confident decision making.