Cette thèse propose une nouvelle stratégie d'amortissement des oscillations de fréquence critiques par la modulation de l'injection rapide de puissances actives, qui ouvre la voie à l'utilisation d'actionneurs géographiquement dispersés, par exemple des ressources énergétiques distribuées (DERs), dans le contrôle des basses fréquences dynamique de l'angle du rotor du réseau électrique, qui comprend les oscillations interzones et les oscillations de fréquence transitoire. La méthode proposée intègre ces deux dynamiques différentes dans un cadre basé sur un système linéaire invariant dans le temps, dans lequel le contrôle de l'oscillation de fréquence transitoire est traduit en contrôle de la dynamique de mode commun du système. A cet effet, un examen attentif de la relation entre la variation transitoire de fréquence et la dynamique du mode commun est effectué; Les simulations montrent que le mode commun définit la forme d'un changement transitoire de faible signal de fréquence. La méthode de contrôle proposée vise à utiliser efficacement la réserve de marche limitée des DERs existants pour atténuer ces oscillations. Ceci est réalisé en découplant les actions de commande d'amortissement à différents endroits en utilisant les signaux d'oscillation du mode concerné comme commandes de puissance. Une base théorique pour cette commande de modulation découplée est fournie. Techniquement, les signaux d'oscillation modale souhaités sont filtrés en combinant linéairement les fréquences de l'ensemble du système, ce qui est déterminé par la technique (LQRSP). Avec la stratégie proposée, la modulation de chaque injection de puissance active peut être conçue efficacement en tenant compte de la limite de réponse et de la capacité de sortie en régime permanent du dispositif de support. Dans le cadre proposé, le signal de commande pour la commande de fréquence primaire est automatiquement déterminé dans une direction de commande (presque) optimale; des expériences montrent que ce signal a tendance à être la vitesse du système vue par le point d'injection de puissance. La commande modulante découplée a tendance à isoler les actions de commande pour les oscillations interzones et les oscillations de fréquence transitoire, ce qui atténue grandement les préoccupations concernant l'interaction entre la commande de ces deux types de dynamiques / This dissertation provides a novel wide-area control strategy for damping of critical frequency oscillations via modulation of fast active power injections, which paves the way for the utilization of large-scale geographically dispersed actuators, e.g., distributed energy resources (DERs), in the control of power system low-frequency rotor angle dynamics, this includes the inter-area oscillations and the transient frequency swing. The proposed method incorporates these two different dynamics into a linear time invariant (LTI) system based control framework, in which the control of the transient frequency swing is translated into the control of the system common mode dynamics. For this purpose, a careful examination of the relationship between the transient frequency swing and the common mode dynamics is carried out; extensive simulations show that the common mode defines the shape of a small-signal transient frequency swing. The proposed control method pursues an efficient utilization of the limited power reserve of existing DERs to mitigate these oscillations. This is accomplished by decoupling the damping control actions at different sites using the oscillation signals of the concerned mode as the power commands. A theoretical basis for this decoupled modulating control is provided. Technically, the desired sole modal oscillation signals are filtered out by linearly combining the system-wide frequencies, which is determined by the linear quadratic regulator based sparsity-promoting (LQRSP) technique. With the proposed strategy, the modulation of each active power injection can be effectively engineered considering the response limit and steady-state output capability of the supporting device. In the proposed control framework, the power command signal for the primary frequency control is determined in a (near) optimal control sense; experiments show that this signal tends to be the system speed seen by the power injection point. Importantly, the decoupled modulating control tends to isolate the control actions for the inter-area oscillations and the transient frequency swing, thereby greatly relieving the concern about the interaction between the control of these two types of dynamics.

L'objectif principal des réseaux électriques est de convertir l'énergie d'une forme naturelle à la forme électrique et aussi de la distribuer aux clients avec la meilleure qualité. L'énergie électrique est une des formes d'énergie les plus utilisées dans l'industrie, dans les résidences, aux bureaux et dans le transport. Présentement, la complexité des réseaux électriques augmente continuellement en raison de la croissance des interconnexions et de l'utilisation des nouvelles technologies. Également, la croissance de la demande d'énergie électrique a forcé l'utilisation des réseaux électriques à leur capacité maximale et donc près de la limite de stabilité. Dans ces conditions, si le système est soumis à une perturbation, la chute de la tension ou celle de la fréquence serait très probable. Par conséquent, les équipements de contrôle, qui constituent une structure avec plusieurs niveaux de contrôle, peuvent aider les réseaux électriques à surmonter les événements imprévus. Les récentes pannes dans les réseaux électriques démontrent le besoin urgent d'une structure de contrôles multi-niveaux basés sur une technologie avec très rapide réponse appelée en anglais Wide Area Measurement and Control system (WAMAC). Présentement, le Wide Area Measurement System (WAMS) qui utilise le Global Positioning System (GPS) et la technologie satellite, joue un rôle important dans différentes parties du système de contrôle des réseaux électriques pour emp^echer les pannes globales ou locales du système. Les informations transférées par cette technologie seraient employées dans un contrôleur global appelé Wide Area Controller en anglais pour améliorer la performance dynamique des réseaux électriques pendant et après les perturbations. Donc, pour implémenter un Wide-Area Controller dans cette thèse, nous présenterons un plan multi-étapes pour l'amélioration de la stabilité du système et l'amortissement des oscillations du réseau. La première étape de ce plan serait l'estimation d'état dynamique des réseaux électriques en utilisant des phaseurs qui sont accessibles de Phasor Measurement Unit (PMU). Les angles des machines synchrones estimés à la première étape, qui pourrait nous montrer l'état des oscillations du réseau, seront utilisés comme des signaux d'entrée pour le contrôleur. La deuxième étape de notre plan est de trouver les meilleurs eplacements des dispositifs FACTS sur le réseau électrique pour augmenter la puissance transmise dans le réseau, maximiser la chargeabilité et minimiser les pertes. Après le placement optimal des dispositifs FACTS, la troisième étape consiste à implémenter le Wide-Area Controller. Ce contrôleur reçoit les états estimés, qui sont disponibles à partir des résultats de la première étape, et d'autres informations de partout dans le réseau en utilisant des PMUs. Après la vérification des signaux reçus, le contrôleur commande des contrôleurs locaux, tels que les contrôleurs des dispositifs FACTS qui ont été placés de façon optimale à la deuxième étape. Le contrôleur implémenté modifie les signaux de référence des éléments locaux pour améliorer la performance dynamique du système et amortir les oscillations du réseau. / The main goal of power system is to convert the energy from one of its natural forms to the electrical form and deliver it to the costumers with the best quality. So far, the complexity of power system is continually increasing because of the growth in interconnections and use of new technologies. Also, the growth of electrical energy demand has forced the power networks to work with the maximum possible capacity and in turn near the stability limits. In this condition, if the system is subjected to a disturbance, the voltage or frequency collapse events would be more probable. Therefore the control equipments, which constitute a multi level control structure, can help the power system to overcome the contingencies. Recent collapse events in the power system networks show the urgent need for such a multi level control structure based on a rapid response technology such as Wide Area Measurement and Control (WAMAC). Nowadays, the wide area measurement and monitoring, which uses the Global Positioning System (GPS) and satellite technology, plays an important role in different parts of power system control strategies to prevent from global or local collapses. The information transferred by this technology would be employed in a master central controller, called wide area controller, to improve the power system dynamic performance during and after disturbances. From this point of view, in this thesis we will present a multi-step plan for system stability improvement and network oscillations damping by implementing a FACTS-based wide-area power oscillation damper (WA-POD) controller. The frrst step of this plan would be the dynamic state estimation of power system using the phasor measurements signals accessible from Phasor Measurement Units (PMUs). The estimated rotor angles of the synchronous machines from the first step, which could show us the network oscillations condition, will be used as the input signals of the wide-area controller. The second step of this plan is to find the best locations of FACTS devices to increase the power transmitted by network, maximize the system loadability and minimize the transmission line losses. After optimal placement of FACTS controllers, the third step is to implement a wide-area damping controller which receives the estimated rotor angles, available from the results of step one, and other information from all over the network, and then modifies the set points of optimized local control utilities such as FACTS device controllers. The implemented wide area controller, which acts as a master controller, sends the reference signals and setpoints to the local FACTS controllers such as UPFC to improve the oscillations damping performance. This result in higher transfer limits across major transmission interfaces and less blackouts in terms of frequency, duration and consequences.

Toute déséquilibre entre génération de puissance et consommation de charge doit être corrigée rapidement afin d’éviter une déviation de fréquence qui risquerait de menacer la stabilité et la sécurité du réseau électrique. La génération est typiquement centralisée à quelques endroits sur le réseau électrique, par contre la charge est fortement distribuée partout sur le réseau. Comparés à la plupart des générateurs conventionnels, les dispositifs de commutation toutou- rien installés du côté de la demande permettent aux charges de réagir plus rapidement aux perturbations du système. Cette caractéristique, associée aux nouvelles technologies de mesures, de télécommunication, et de calcul à haute performance, permettent d’agir efficacement sur les dispositifs du côté de la demande et font de ces dispositifs des candidats idéaux pour la régulation des fréquences primaires. Cette thèse propose trois solutions permettant de pallier aux limites de performance des approches de contrôle de charge décentralisées utilisées à ce jour dans les réseaux électriques comportant des ressources distribuées du côté de la charge : *Contrôle de charge optimal amélioré (IOLC) : Nous introduisons une approche améliorée du contrôle de charge optimal (IOLC) en appliquant une méthode systématique de réglage du gain à l’OLC conventionnel. l’Algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) avec Algorithme de Sélection de logique flou (Fuzzy Selection Algorithm) est employé comme procédure d’ajustement de gain multi-objectif dans l’approche IOLC. Nous montrons par simulation que l’IOLC peut atteindre une meilleure performance générale par rapport à l’OLC, que la boucle d’asservissement turbine-régulateur de vitesse (TG) soit activée ou désactivée. *Contrôle direct de la charge avec une architecture hiérarchique, clairsemée et résiliente : Nous concevons et développons une stratégie hiérarchique de modulation de charge et d’élagage des capteurs pour l’amélioration de la réponse en fréquence primaire et l’amortissement des oscillations inter-zones. La structure de commande de charge hiérarchique coordonnée que nous proposons, utilise à la fois la commande locale et la commande globale, avec des contrôleurs utilisant des mesures à distance et des signaux de commande dans une structure distribué sur une grande surface, de façon éparse et optimale. La couche locale de bas niveau traite avec précision la réponse à la demande et la régulation de fréquence, tandis que la couche de supervision agencée de manière creuse avec un nombre minimal de paires (mesure-contrôle) améliore les performances et les marges de stabilité du système, tout en réduisant le coût du transfert des données, les liaisons de communication et la complexité du réseau. *Contrôle de charge basé sur l’inertie virtuelle : Compte tenu des charges agrégées intégrées au stockage, nous étendons le contrôle de charge conventionnel pour habiliter l’inertie virtuelle dans les réseaux électriques à faible inertie. Le signal de contrôle de charge basé sur l’inertie virtuelle minimise donc le taux de variation de fréquence ainsi que l’erreur de fréquence afin de rétablir plus promptement l’équilibre production-demande souhaité sur le réseau. Nous montrons par simulation que l’inertie virtuelle basée sur la charge permet une meilleure régulation de la fréquence du système avec une performance transitoire remarquablement améliorée, une un nadir (creux) de fréquence et une erreur en régime permanent en supprimant approximativement des charges égales ou même avec moins de charges contrôlables par rapport au contrôle de charges conventionnel. En outre, nous développons deux systèmes de références à l‘aide du logiciel de simulation Simscape Power Systems (SPS) couramment utilisés pour l’éducation et la recherche dans le domaine des réseaux électriques dans le monde entier. Nous présentons également un bloc de mesure de fréquence, qui a été ajouté à la bibliothèque de modèles de la dernière version commerciale de SPS (R2018a), permettant de mesurer la fréquence dans un modèle simulé en mode phaseur. / Any inequality between power system generation and load must be corrected in a short time, otherwise frequency deviation will happen and consequently the stability and security of the power system will be threatened. Demand-side endpoints are distributed on the load side of power systems in contrast to traditional control resources such as centralized bulk generators. The ability of outright ON/OFF switching devices on the demand side enables the loads to respond faster to system disturbances, compared to most conventional generators. This feature, along with the integration of sensing, computation and communication technologies, makes demand-side resources an ideal candidate in primary frequency regulation. This thesis focuses on controlling power systems using distributed load-side resources. Specifically, it proposes three main solutions to overcome the limitations of decentralized load control approaches: *Improved Optimal Load Control (IOLC): We introduce an Improved Optimal Load Control (IOLC) approach by applying a systematic gain-tuning method to the conventional OLC. A joint Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) with Fuzzy Selection Algorithm (FSA) is employed as the multi objective gain-tuning procedure in IOLC approach. We show by simulation that in comparison with OLC, IOLC can achieve a better generalization performance in the case of turbine-governor (TG) control action whether enabled or disabled. *Sparse and Resilient Hierarchical Direct Load Control: We design and develop a hierarchical sensor pruning load modulation strategy for primary frequency response improvement and inter-area oscillations damping. The proposed coordinated hierarchical load control structure utilizes both local and distributed wide-area control, where controllers make use of remote measurements and control signals in an optimal sparse wide-area structure. To be precise, device layer deals with demand-response and frequency regulation, while the sparse supervisory layer improves the system’s closed-loop performance and stability margins, with simultaneous reduction of the cost of data transfer, communication links and power network complexity. *Virtual Inertia-based Load Control: Considering the storage built-in aggregated loads, we extend the conventional load control to enable virtual inertia in low-inertia rate power systems. The virtual inertia-based load control signal therefore minimizes the rate of change of frequency as well as frequency error to provide desired power balance over the network. We show by simulation that enabling load-based virtual inertia provides better power system frequency regulation with remarkably improved transient performance, frequency nadir and steady state error by shedding approximately equal or even less amount of controllable loads compared to the conventional load control. Furthermore, we develop two commonly used Simscape Power Systems (SPS) benchmarks for power system education and research worldwide. We also present a frequency measurement block (which will be included in Matlab 2018a measurement library) to measure the frequency in a SPS model running in phasor mode.

Ces dernières décennies, l'intégration aux réseaux électriques de capteurs intelligents incorporant la mesure synchronisée des phaseurs a contribué à enrichir considérablement les bases de données de surveillance en temps réel de la stabilité des réseaux électriques. En parallèle, la lutte aux changements climatiques s'est accompagnée d'un déploiement généralisé des sources d'énergies renouvelables dont l'intermittence de la production et le déficit d'inertie dû à l'interface de celle-ci par l'électronique de puissance, contribuent à augmenter les risques d'instabilité à la suite de contingences de réseau. Dans ce contexte, nous proposons d'appliquer aux données de synchrophaseurs de nouvelles approches d'intelligence de données inspirées par l'analyse massive des séries chronologiques et l'apprentissage sur des dictionnaires supervisés, permettant d'extraire des centaines d'attributs décrivant concisément les estimations d'état dynamique des générateurs de réseaux électriques. La mise en évidence d'une signification physique de ces attributs permet ensuite une classification de la stabilité dynamique qui s'éloigne de ce fait des boîtes noires produites par un apprentissage en profondeur « à l'aveugle » des séries chronologiques, pour évoluer vers une approche transparente plus adaptée à la salle de conduite des réseaux et acceptable pour les ingénieurs d'exploitation. Cette approche d'apprentissage machine « interprétable » par les humains, débouche de surcroît sur une détection fiable, utilisant de courtes fenêtres de données de vitesses d'alternateurs directement mesurées ou reconstituées par estimation d'état dynamique à partir de l'instant d'élimination du défaut, pour détecter toute instabilité subséquente, avec un temps de préemption suffisant pour activer des contremesures permettant de sauvegarder la stabilité du réseau et ainsi prévenir les pannes majeures. Notre travail aborde l'exploitation de cette nouvelle niche d'information par deux approches complémentaires d'intelligence des données : 1) une analyse non parcimonieuse d'une base d'attributs se chiffrant par centaines, calculés automatiquement par l'analyse numérique massive des séries chronologiques de signaux de réponses post-contingence des générateurs; et 2) une analyse parcimonieuse exploitant l'apprentissage supervisée de grands dictionnaires surcomplets pour habiliter une prédiction de l'instabilité sur de courtes fenêtres de données avec une représentation vectorielle creuse (contenant un grand nombre de zéros) et donc numériquement très efficiente en plus de l'interprétabilité inhérente des atomes constituant les dictionnaires. Au niveau méthodologique, l'approche non parcimonieuse vise à implémenter plusieurs méthodes analytiques combinées (notamment la transformée de Fourier, la transformée en ondelette, la méthode de Welch, la méthode de périodogramme et les exposants de Lyapunov) pour extraire du signal de réponse de chaque générateur des centaines d'attributs labellisés et servant à construire un espace physique d'indicateurs de stabilité à haute dimension (HDSI). Ceux-ci sont ensuite utilisés pour développer les prédicteurs de stabilité sur la base d'algorithmes standard de machine learning, par exemple le convolutional neural network (CNN), long short-term memory (LSTM), support vector machine (SVM), AdaBoost ou les forêts aléatoires. L'approche parcimonieuse implémentée consiste à développer deux techniques complémentaires : 1) un dictionnaire d'apprentissage supervisé joint (SLOD) au classificateur et 2) vingt dictionnaires d'apprentissage séparés des signaux associés aux cas stable/instable. Alors que le SLOD utilise des dictionnaires adaptatifs inspirés des données mesurées et apprises hors-ligne, la deuxième approche utilise des dictionnaires fixes pour reconstruire séparément les signaux des classes stables et instables. Dans les deux cas, l'étape finale consiste à identifier automatiquement en temps réel, la classe d'appartenance d'une réponse par reconstruction des signaux associés à partir des dictionnaires appris hors-ligne. L'analyse parcimonieuse des réponses des générateurs sur un dictionnaire d'apprentissage adaptatif joint au classificateur a été implémenté à partir de l'algorithme K-singular value de composition (KSVD) couplé à l'orthogonal matching pursuit (OMP), afin de reconstruire et prédire la stabilité dynamique des réseaux électriques. De plus, vingt décompositions parcimonieuses des signaux sur des dictionnaires fixes (simples et hybrides) ont permis de développer des classificateurs prédisant chaque classe séparément sur la base de la transformée en cosinus discrète (DCT), en sinus discrète (DST), en ondelette (DWT), de la transformée de Haar (DHT), et le dictionnaire de Dirac (DI) couplés à l'orthogonal matching pursuit (OMP). Cette étude démontre que la décomposition parcimonieuse sur un dictionnaire adaptatif joint au classificateur offre une performance proche de l'idéal (c'est-à-dire : 99,99 % précision, 99,99 % sécurité et 99,99 % fiabilité) de loin supérieure à celle d'un classificateur à reconstruction de signaux basée sur les vingt dictionnaires fixes ou adaptatifs séparés, et les classificateurs basés sur les moteurs de machine learning (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN et LSTM) implémentés à partir des indices HDSI extraits de la base de données des vitesses des rotors des réseaux IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus et IEEE 68 -bus. Toutefois, le temps de resimulation (replay) en temps réel des dictionnaires fixes/adaptatifs séparés est nettement inférieur (de 30-40%) à celui observé pour le dictionnaire adaptatif à classificateur joint / SLOD, et les algorithmes modernes de machine learning utilisant les attributs de type HDSI comme intrants. / In recent decades, the integration of smart sensors incorporating synchronized phasor measurements units (PMU) into power grids has contributed to a significant improvement of the databases for real-time monitoring of power grid stability. In parallel, the fight against climate change has been accompanied by a widespread deployment of renewable energy sources whose intermittency of production and the lack of inertia due to the interface of the latter by power electronics; contribute to increase the risks of instability following network contingencies. In this context, we propose to apply new data intelligence approaches inspired by massive time series analysis and supervised dictionary learning to synchrophasor data, allowing the extraction of hundreds of attributes concisely describing the dynamic state estimates of power system generators. The physical meaning identification of these attributes then allows for an online classification of dynamic stability, thus moving away from the black boxes produced by «blind» deep learning of time series to a transparent approach more suitable for the network control room and acceptable to operating engineers. This human-interpretable machine learning approach also leads to reliable detection, using short windows of generator speed data directly measured or reconstructed by dynamic state estimation from the instant of fault elimination, to detect any subsequent instability, with sufficient preemption time to activate false measures to safeguard the network stability and thus prevent major outages. Our work addresses the exploitation of this new information through two complementary data intelligence approaches : 1) a non-sparse analysis of an attribute base numbering in the hundreds, computed automatically by massive numerical analysis of post-contingency response signal time series from generators; and 2) a sparse analysis exploiting supervised learning of large overcomplete dictionaries to enable instability prediction over short windows of data with a hollow vector representation (containing a large number of zeros) and thus numerically very efficient in addition to the inherent interpretability of the atoms constituting the dictionaries. Methodologically, the non-sparse approach aims to implement several combined analytical methods (including Fourier transform, wavelet transform, Welch's method, periodogram method and Lyapunov exponents) to extract hundreds of labeled attributes from the response signal of each generator and used to construct a physical space of high-dimensional stability indicators (HDSI). These are used to develop stability predictors based on standard machine learning algorithms, e.g., CNN, LSTM, SVM, AdaBoost or random forests. The implemented sparse approach consists in developing two complementary techniques: 1) a supervised learning dictionary attached (SLOD) to the classifier and 2) twenty separate dictionaries learning of the signals associated with the stable/instable cases. While the SLOD uses adaptive dictionaries inspired by the measured and learned offline data, the second approach uses fixed dictionaries to reconstruct the stable and unstable signals classes separately. In both cases, the final step is automatically identified in real time the status to which a response belongs by reconstructing the associated signals from the off-line learned dictionaries. The sparse analysis of generator responses on an adaptive learning dictionary attached to the classifier was implemented using the K-singular value decomposition (KSVD) algorithm coupled with orthogonal matching pursuit (OMP), to reconstruct and predict online the dynamic stability of power systems. In addition, twenty sparse signal decompositions on fixed dictionaries (simple and hybrid) were used to develop classifiers predicting each class separately based on the discrete cosine transform (DCT), discrete sine transform (DST), wavelet transform (DWT), Haar transform (DHT), and Dirac dictionary (DI) coupled with the orthogonal matching pursuit (OMP). This study demonstrates that sparse decomposition on joined adaptive dictionary to the classifier provides near ideal performance (i.e.: 99.99% accuracy, 99.99% security, and 99.99% reliability) far superior to that of a classifier has signal reconstruction based on the twenty separate fixed or adaptive dictionaries and classifiers based on machine learning engines (SVM, ANN, DT, RF, AdaBoost, CNN, and LSTM) implemented from HDSI indices extracted from the rotor speed database of the IEEE 2 area 4 machines, IEEE 39 -bus, and IEEE 68 -bus test systems. However, the real-time replay time of the separate fixed/adaptive dictionaries is significantly lower (by 30-40%) than that observed for the adaptive dictionary with joint classifier/SLOD, and modern machine learning algorithms using HDSI-like attributes as inputs.

Les réseaux électriques sont sujets aux aléas divers pouvant éventuellement mettre en péril leur sûreté. Des évènements résultants de l’aléa météorologique ou de la défaillance stochastique des composants du réseau tels qu’une fluctuation de températures hors saison ou la perte d’une unité de production, peuvent causer des déséquilibres inattendus entre l’offre et la demande et entraîner des délestages. Pour faire face à ces aléas, des marges de puissance ou "réserve" sont ménagées par rapport au strict équilibrage de l’offre et de la demande prévisionnelle. Cependant, déterminer la quantité de réserve suffisante pour une opération fiable et rentable est un problème difficile à résoudre, particulièrement en présence d’incertitude croissante due à la libéralisation du marché de l’électricité et à la pénétration à grande échelle des éoliennes sur le réseau. L’approche déterministe considère un niveau de réserve statique du jour pour le lendemain. L’énergie éolienne étant faiblement prévisible, de la réserve supplémentaire est requise pour pallier l’intermittence du vent. Parce que les éoliennes ne sont pas distribuables, les générateurs conventionnels ont été laissés sous pression en répondant aux variations larges et rapides de la charge nette du réseau. Étant données les contraintes de rampe qui limitent leur flexibilité, le bon fonctionnement du marché de l’électricité peut être altéré parce que les transactions d’énergie qui y sont contractées risquent de ne pas être réalisées en temps réel comme convenu pour des raisons de sécurité. Dans ce contexte, l’utilisation de l’approche déterministe à elle seule comme c’est le cas aujourd’hui, pourrait ne pas être économique ou fiable pour contenir les risques encourus; d’où la nécessité des méthodes sophistiquées basées sur une représentation plus complexe de l’incertitude. Cette thèse propose des solutions viables et efficientes à l’incertitude croissante dans l’opération à court terme des réseaux électriques en présence d’éoliennes à grande échelle et dans un contexte de compétition. Le caractère conservatif de la méthode déterministe a été grandement amélioré par une génération de réserve supplémentaire, contrôlable, et qui tient en compte l’aspect stochastique des éoliennes. La mutualisation des capacités via l’interconnexion permet d’alléger la contrainte d’équilibrage du réseau et de réduire les secousses autour des générateurs conventionnels. Afin de faciliter les transactions d’énergie sur le marché, des règles ont été élaborées pour inciter la mise en disponibilité des générateurs à larges paliers de rampes. Un problème combiné de la programmation des centrales et de transit optimal de puissance incorporant tous les objectifs sus-cités a été formulé. Traduit en programmation mixte quadratique car générant des solutions faisables dont le niveau d’optimalité est connu, celui-ci a été utilisé pour investiguer divers effets de l’interconnexion sur la réduction des coûts d’exploitations associés à plus d’éoliennes sur le réseau. Enfin et surtout, la capacité de notre modèle à résister aux contingences a été validée avec un modèle qui tient compte de l’aspect aléatoire des composants du réseau à tomber en panne. Ce qui nous a permis d’ajuster notre stratégie du marché du jour pour le lendemain par rapport à celui du temps réel. Notre modèle se distingue par sa rapidité et sa capacité `a révéler les coûts cachés de l’intégration des éoliennes dans les réseaux électriques. / Power grids are subject to a variety of uncertainties that may expose them to potential safety issues. Interruptions in electricity supply for instance, may result from an unseasonable temperature fluctuations or a power station outage, which are events of stochastic nature involving the weather or the failure of a component in the grid. The result may be sudden imbalances in supply and demand, leading to load interruptions. To plan for such unforeseen events, the grid carries ’reserve’, i.e., additional capacity above that needed to meet actual demand. However, scheduling the appropriate amount of reserve needed for a reliable and cost-effective grid operation is very challenging, especially in the context of increased uncertainties due to liberalization and the large-scale wind electric generators (WEGs) penetration to grid. Traditional grids assume a fixed knowledge of system conditions for the next day. Wind power being very poor to predict, an extra reserve generation to accommodate its uncertainty is required. Because WEGs aren’t built around spinning turbines, conventional units have been left stressed while responding to large and fast variations in the system net load. Given the temporal operating restrictions that limit their flexibility, the properly functioning of the electricity market can be altered as the energy transactions may not be carried out in realtime, exactly as agreed for security reasons. In this context, the use of the deterministic criteria alone as is the case today, may not be economical or reliable in limiting the risk of uncertainty; calling for sophisticated methods based on more-complex characteristics of uncertainty. This thesis proposes reliable and sound solutions to the increased variability and uncertainty in short-term power grid operations emanating from increasing the share of WEGs in the generation mix and competition from electricity markets. The conservativeness of the deter ministic method has been greatly improved with an adjustable extra generation reserve that accounts for the stochastic feature of WEGs. An inherent flexibility–design that attempts to reduce the onus placed on conventional units to balance the system has been considered. In doing so, the jerkings around these units while responding to large and fast variations in the system net load have been considerably mitigated. Adequate market policies that incentivize flexible resources to make their units with higher ramp rates available to follow dispatch signals have been crafted, thereby avoiding potential reliability degradation or costly out-ofmarket actions. A combined Security Constrained Unit Commitment (SCUC) and Optimal Power Flow (OPF) optimization problem that encompasses all the above mentioned goals has been formulated. Translated into a Mixed Integer Quadratic Programming (MIQP) problem that can return a feasible solution with a known optimality level, the SCUC-OPF engine has been used to investigate various effects of grids integration on reducing the overall operating costs associated with more wind power in the system. Last but not least, the effectiveness of our model to withstand contingencies has been done with a probabilistic model benchmark that accounts for the random nature of grid failure. This allows the adjustment of the Day- Ahead Market (DAM) strategy with respect to the Real-Time Market (RTM). Our model is proven to be more acceptable as it is time-saving, and has particular implications for wind integration studies as it can reverse the hidden cost of integrating WEGs to grid.

La simulation des phénomènes électromagnétiques transitoires (EMT) est capitale dans plusieurs spécialisations de l'électrotechnique pour analyser, comprendre et prévoir divers comportements de réseaux électriques ou de dispositifs d'électronique de puissance commutée. Ces simulations sont typiquement réalisées sans contraintes temporelles : la simulation d'un événement peut être plus rapide ou plus lente que l'événement lui-même. Toutefois, dans un contexte de validation de systèmes de contrôle réel, les simulations doivent être effectuées en temps réel afin de soumettre l'équipement réel à des signaux réalistes avec le bon contenu spectral sur la plage fréquentielle requise. Une simulation opérant avec un pas de temps Tₛ est dite en temps réel si elle est en mesure de produire une nouvelle solution complète et d'effectuer tous les services nécessaires (entrées/sorties, acquisition, monitorage, etc.) en un laps de temps de Tₛ, et ce de manière maintenue et périodique. Les besoins de simulation temps réel ne cessent de croître pour étudier l'intégration des différents dispositifs d'électronique de puissance avec système de contrôle et protection qui prolifèrent sur les réseaux électriques et pour évaluer leurs interactions potentielles. Les réseaux à simuler sont de plus en plus vastes parce que ces dispositifs sont de plus en plus distribués spatialement. De plus, les modélisations sont de plus en plus complexes afin de représenter le plus fidèlement possible les phénomènes réels sur des plages de fréquence de plus en plus larges. Il existe donc un besoin criant d'augmenter la capacité de simulation temps réel. Pour y arriver, plusieurs groupes de recherche explorent l'utilisation d'unités de traitement alternatives telles les FPGA et GPU pour complémenter ou remplacer les processeurs standards tandis que d'autres explorent des modélisations et techniques pour augmenter la capacité de simulation des processeurs standards tels les équivalents fréquentiels, la simulation multitaux et la simulation hybride. Toutefois, la majorité de ces efforts vise l'augmentation des capacités en temps différé et non en temps réel. Afin de combler ce décalage, le présent ouvrage vise l'augmentation des capacités de simulation en temps réel des processeurs standards pour les grands et très grands réseaux électriques modernes c'est-à-dire où l'électronique de puissance foisonne et impose des pas de temps de plus en plus faibles. Deux avenues sont explorées : le parallélisme massif et l'augmentation de capacité par l'utilisation de simulation à taux multiples, qui mènera à la simulation hybride. En premier lieu, le parallélisme massif de la simulation temps réel est présenté. La puissance de calcul de superordinateurs n'est pas triviale à canaliser pour la simulation EMT temps réel à cause des difficultés de synchronisation. Une fois maîtrisé, le Superdome Flex de HPE a effectué la simulation en temps réel d'un réseau de 16432 nœuds électriques avec 372 cœurs de calcul opérant avec un pas de temps de 17 µs. Ces travaux sur les plateformes matérielles a également permis de découvrir les excellentes performances temps réel d'ordinateurs personnels ordinaires bas de gamme (RTPC) et très accessibles, ouvrant la voie à une démocratisation de la simulation temps réel. En second lieu, le cadre de simulation multitaux temps réel est présenté ainsi que les améliorations nécessaires à son bon fonctionnement. En simulant avec des taux plus lents que le taux de base EMT, il est possible d'augmenter substantiellement la capacité de calcul d'une plateforme donnée. Des simulations avec des pas de temps habituellement réservés aux FPGA (5 et 10 µs) sont effectuées sur de modestes RTPC En exploitant le cadre de simulation multitaux, il est ensuite montré comment la simulation hybride EMT/stabilité transitoire permet d'augmenter drastiquement (d'un facteur 23 à 10 µs et 1 ms) les capacités de simulation en temps réel d'un cœur de calcul. Toutefois, ce gain se fait au prix d'une perte de l'interaction harmonique entre le système EMT et celui de stabilité transitoire. L'implémentation temps réel de cette simulation hybride en temps réel est facilitée par l'utilisation d'une interface basée sur une modélisation hybride des lignes de transport et d'un protocole d'interaction parallèle, ce qui diffère de la méthode classique des images et des protocoles itératifs sophistiqués. Finalement, ces trois approches sont comparées : selon la situation, l'une de ces approches sera à préconiser selon l'ampleur de la simulation, la plage fréquentielle désirée et la quantité de ressources temps réel disponible. / The simulation of transient electromagnetic (EMT) phenomena is essential in several specializations of electrical engineering to analyze, understand and predict various behaviors of power systems and switched power electronic devices. These simulations are typically performed without time constraint: the simulation of an event can be faster or slower than the real event itself. However, in the context of validating real control systems, simulations must be performed in real-time in order to subject real equipment to realistic signals with the right spectral content over the required frequency range. A simulation operating with a time step Tₛ is said to be in real-time if it is able to produce a complete new solution and perform all the necessary services (inputs/outputs, acquisition, monitoring, etc.) in a period of time of Tₛ in a maintained and periodic manner. The need for real-time simulation continues to grow to study the integration of the various power electronic devices with control and protection systems that proliferate in power systems and to assess their potential interactions. The power systems to be simulated are increasingly vast because the spatial distribution of these devices is increasing. Moreover, model complexity is ever increasing in order to represent as faithfully as possible the real phenomena over increasingly wide frequency ranges. There is therefore a crying need to increase the capacity for real-time simulation. Several research groups are exploring the use of alternative processing units such as FPGAs and GPUs to complement or replace standard processors, while others are exploring models and techniques to increase the simulation capacity of standard processors such as frequency equivalents, multi-rate simulation and hybrid simulation. However, the majority of these efforts are aimed at increasing capacity in offline simulations, not for real time. In order to bridge this gap, this work aims to increase the real-time simulation capabilities of standard processors for large and very large modern power systems, i.e. where power electronics abound and impose smaller and smaller time steps. Two research avenues are explored: massive parallelism and increasing capacity through the use of multi-rate simulation, which will lead to hybrid simulation. First, the massive parallelism of real-time simulation is presented. The computing power of supercomputers is not trivial to harness for real-time EMT simulations because of synchronization difficulties. Once mastered, the HPE Superdome Flex performed real-time simulation of a network of 16,432 power nodes with 372 computer cores operating at a time step of 17 µs. This work on hardware platforms has also made it possible to discover the excellent real-time performance of ordinary low-end, but very accessible, personal computers (RTPC), paving the way for a democratization of real-time simulation. Secondly, the real-time multi-rate simulation framework is presented as well as the improvements necessary for its proper functioning. By simulating with rates slower than the base EMT rate, it is possible to substantially increase the computational capacity of a given platform. Simulations with time steps usually reserved for FPGAs (5 and 10 µs) are carried out on modest RTPCs. By exploiting the multi-rate simulation framework, it is then shown how the EMT / transient stability hybrid simulation can drastically increase (by a factor of 23 with 10 µs and 1 ms) the real-time simulation capacities of a computer core. However, this gain comes at the cost of a loss of the harmonic interaction between the EMT and transient stability systems. The real-time implementation of this real-time hybrid simulation is facilitated by the use of an interface based on hybrid transmission line modeling and a simple parallel interaction protocol, which differs from the classic equivalent image method and sophisticated iterative interaction protocols. Finally, these three approaches are compared: depending on the situation, one of these approaches will be more suited depending on the desired size of the simulation, the desired frequency range and the amount of available real-time resources.

Le but de ce document est de vérifier la faisabilité d’un relais de protection de synchronisme en utilisant la fouille de données et les arbres de décisions. En utilisant EMTP-RV, 180 simulations ont été effectuées sur le réseau Anderson en variant l’endroit auquel survient le court-circuit, la durée, le type, ainsi que le load-flow. Pour chacune de ces simulations, 39 mesures électriques ainsi que huit mesures mécaniques sont sauvegardées. Ces simulations sont ensuite classées stables et instables en utilisant le centre d’inertie d’angle et de vitesse. Trente-trois nouvelles autres variables sont déduites des 39 premières et sont ajoutées en utilisant MATLAB. Avec le logiciel KNIME, les arbres de décision de type C4.5, CART, ADABoost, ADTree et les forêts aléatoires sont modélisées et leurs performances en fonction de la période d’échantillonnage sont comparées. Une réduction de variable par filtre de type Consistency Subset Eval, Symmetrical Uncert Attribute Set Eval et Correlation-based Feature Subset Selection est ensuite appliquée. Les simulations sont visualisées en utilisant l’ensemble de validation. Les résultats montrent que l’utilisation d’une fréquence de 240 [Hz] et 28 variables est suffisante pour obtenir, en moyenne, une aire sous la courbe de 0.9591 pour l’ensemble de test et de validation des 4 générateurs. / The goal of this document is to verify the feasability of an out-of-step relay using data mining and decision trees. Using EMTP-RV and the Anderson network, 180 simulations were done while changing the place of the short circuit, the length, the type and the load-flow. For these simulations, 39 electrical measures and 8 mechanical measures were made. These simulations were then classified as stable or instable using the center of inertia of angle and speed. With MATLAB, 33 new other variables were created by using the first 39, and then with KNIME, decisions trees such as C4.5, CART, ADABoost, ADTree and random forest were simulated and the sampling time versus the performances were compared. Using Consistency Subset Eval, Symmetrical Uncert Attribute Set Eval and Correlation-based Feature Subset Selection, the features were reduced and the simulations were visualised using the validation set. Results show that with a sampling frequency of 240 [Hz] and 28 variables is enough to obtain a mean area under the curve of 0.9591 for the training and the validation set of the 4 generators.

Ce mémoire présente l'étude de faisabilité d'un simulateur numérique temps réel de convertisseur de puissance à pas multiple utilisant un circuit Field Programmable Gâte Array. Un faible pas de calcul est utilisé pour augmenter la précision de la simulation de l'électronique de puissance et des autres éléments hautes fréquences. La partie sans commutation du réseau étudié est simulée avec un pas de 50 us sur un PowerPC 405D5. La partie rapide, le convertisseur et la modulation de la largeur d'impulsion, utilise un pas de calcul de 5 \xs et est simulée par un circuit FPGA dédié. Le tout est réalisé dans un Virtex II Pro VP30 de Xilinx. Les résultats obtenus avec ce simulateur sont présentés et validés à l'aide de SimPowerSystems (MATLAB). L'effet du découplage entre la partie 50 u,s et la partie 5 p,s est observé. L'ajout d'éléments réactifs aux points de découplage permet de réduire cet effet.

Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2013-2014. / Les graphes sont des objets mathématiques abstraits utilisés pour modéliser les interactions entre les éléments constitutifs des systèmes complexes. Cette utilisation est motivée par le fait qu’il existe un lien fondamental entre la structure de ces interactions et les propriétés macroscopiques de ces systèmes. La théorie de la percolation offre un paradigme de choix pour analyser la structure de ces graphes, et ainsi mieux comprendre les conditions dans lesquelles ces propriétés émergent. Les interactions dans une grande variété de systèmes complexes partagent plusieurs propriétés structurelles universelles, et leur incorporation dans un cadre théorique unique demeure l’un des principaux défis de l’étude des systèmes complexes. Exploitant une approche multitype, une idée toute simple mais étonnamment puissante, nous avons unifié l’ensemble des modèles de percolation sur graphes aléatoires connus en un même cadre théorique, ce qui en fait le plus général et le plus réaliste proposé à ce jour. Bien plus qu’une simple compilation, le formalisme que nous proposons augmente significativement la complexité des structures pouvant être reproduites et, de ce fait, ouvre la voie à plusieurs nouvelles avenues de recherche. Nous illustrons cette assertion notamment en utilisant notre modèle pour valider et formaliser certaines intuitions inspirées de résultats empiriques. Dans un premier temps, nous étudions comment la structure en réseau de certains systèmes complexes (ex. réseau de distribution électrique, réseau social) facilite leur surveillance, et par conséquent leur éventuel contrôle. Dans un second temps, nous explorons la possibilité d’utiliser la décomposition en couches “k-core” en tant que structure effective des graphes extraits des systèmes complexes réels. Enfin, nous utilisons notre modèle pour identifier les conditions pour lesquelles une nouvelle stratégie d’immunisation contre des maladies infectieuses est la stratégie optimale. / Graphs are abstract mathematical objects used to model the interactions between the elements of complex systems. Their use is motivated by the fact that there exists a fundamental relationship between the structure of these interactions and the macroscopic properties of these systems. The structure of these graphs is analyzed within the paradigm of percolation theory whose tools and concepts contribute to a better understanding of the conditions for which these emergent properties appear. The underlying interactions of a wide variety of complex systems share many universal structural properties, and including these properties in a unified theoretical framework is one of the main challenges of the science of complex systems. Capitalizing on a multitype approach, a simple yet powerful idea, we have unified the models of percolation on random graphs published to this day in a single framework, hence yielding the most general and realistic framework to date. More than a mere compilation, this framework significantly increases the structural complexity of the graphs that can now be mathematically handled, and, as such, opens the way to many new research opportunities. We illustrate this assertion by using our framework to validate hypotheses hinted at by empirical results. First, we investigate how the network structure of some complex systems (e.g., power grids, social networks) enhances our ability to monitor them, and ultimately to control them. Second, we test the hypothesis that the “k-core” decomposition can act as an effective structure of graphs extracted from real complex systems. Third, we use our framework to identify the conditions for which a new immunization strategy against infectious diseases is optimal.

Cette thèse a pour objet la résolution exacte d’un problème d’optimisation des flux de puissance (OPF) dans un réseau électrique. Dans l’OPF, on doit planifier la production et la répartition des flux de puissances électriques permettant de couvrir, à un coût minimal, la consommation en différents points du réseau. Trois variantes du problème de l’OPF sont étudiées dans ce manuscrit. Nous nous concentrerons principalement sur la résolution exacte des deux problèmes (OPF − L) et (OPF − Q), puis nous montrerons comment notre approche peut naturellement s’´étendre à la troisième variante (OPF − UC). Cette thèse propose de résoudre ces derniers à l’aide d’une méthode de reformulation que l’on appelle RC-OPF. La contribution principale de cette thèse réside dans l’étude, le développement et l’utilisation de notre méthode de résolution exacte RC-OPF sur les trois variantes d’OPF. RC-OPF utilise également des techniques de contractions de bornes, et nous montrons comment ces techniques classiques peuvent être renforcées en utilisant des résultats issus de notre reformulation optimale. / Alternative Current Optimal Power Flow (ACOPF) is naturally formulated as a non-convex problem. In that context, solving (ACOPF) to global optimality remains a challenge when classic convex relaxations are not exact. We use semidefinite programming to build a quadratic convex relaxation of (ACOPF). We show that this quadratic convex relaxation has the same optimal value as the classical semidefinite relaxation of (ACOPF) which is known to be tight. In that context, we build a spatial branch-and-bound algorithm to solve (ACOPF) to global optimality that is based on a quadratic convex programming bound.