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.

Le travail présenté dans cette thèse est une contribution au dimensionnement et à la commande d’un générateur de type Cascade de Machines Asynchrones à Double Alimentation. Le modèle de la machine pour les simulations est basé sur une représentation modulaire qui découle du modèle de Park de deux machines asynchrones doublement alimentées distinctes, en respectant deux systèmes de référence. Le modèle dynamique est ensuite étendu pour décrire la machine dans un repère unifié. Cette représentation est cruciale pour le dimensionnement de la machine et la synthèse de la commande. Le domaine de fonctionnement de la cascade en régime permanent est exploré. Une méthode analytique générique est proposée pour établir les plages de puissances active-réactive. Les courbes limites sont définies par rapport aux grandeurs nominales de la machine. L’étude prend en compte l’effet de saturation du circuit magnétique. Il est prouvé que la capacité en puissance de la machine est déterminée par les valeurs maximales des courants statoriques et peut être soumise à plusieurs limitations. L’approche analytique est testée et validée par des mesures expérimentales. Deux cas sont considérés pour la commande de la cascade : un générateur raccordé au réseau et un générateur autonome. Pour la connexion au réseau l’application visée est les éoliennes de grande puissance. Une nouvelle méthode pour l’extraction de la puissance maximale d’une éolienne à vitesse variable est proposée. Le système est contrôlé dans le but de fournir une puissance maximale quasi-constante indépendamment des fluctuations du vent. En plus de l’optimisation de la puissance, le facteur de puissance est également ajusté selon les normes de raccordement standard imposées par les services système, et les limites de fonctionnement de l’unité intégrée. Une commande vectorielle sans capteur de tension, basée sur une orientation suivant un flux virtuel, est appliquée pour la régulation découplée des puissances active et réactive. Pour le fonctionnement en mode isolé, l’application visée est la génération électrique pour système avionique embarqué. Deux réseaux de distribution sont traités : réseau AC à fréquence fixe et réseau DC. Dans les deux cas, la commande est élaborée dans le but de maintenir une tension de sortie constante. Le fonctionnement de la cascade alimentant une charge triphasée déséquilibrée est également étudié. Des schémas de contrôle servant à la compensation du déséquilibre des tensions statoriques sont développés. Deux méthodes de compensation sont proposées : l’une basée sur le principe de deux repères tournants et l’autre sur un correcteur répétitif. Les approches présentées sont validées par simulation avec Matlab/Simulink et par expérimentation. / This thesis is a contribution to the power sizing and the control of a Cascaded Doubly Fed Induction Generator (CDFIG). The machine model for simulation is based on a modular representation, derived from the Park model of two distinct Doubly Fed Induction Machines expressed in their own reference frames. The dynamic model of the cascaded machine is then extended to be described in a unified reference frame. This representation is convenient for the sizing of the machine and for the design of the controller. The steady state power operating margins of the cascaded machine are investigated. A generic analytic method is suggested to derive the active-reactive power domain. The limit curves are defined in terms of the rated quantities of the machine. The study takes into account the magnetic circuit saturation effect. It is proven that the power capability of the machine is determined by the stator current maximum values and is subject to several limitations. The analytical approach is tested and validated by experimental measurements. The CDFIG is controlled in grid-connected and standalone operation modes. In grid-connected application, the attention is paid to high power wind generation systems. A new maximum power tracking of a variable speed wind turbine is suggested. The generating plant is carried to provide a quasi-constant maximum power regardless wind fluctuations. In addition to active power optimization the power factor is adjusted according to the grid code requirements and the operating domain of the integrated unit. A virtual flux oriented vector control is applied for the decoupled regulation of active and reactive powers, leading to grid voltage sensorless operation. In standalone operating mode, the study treats in particular the embedded aircraft power system generation. Two distribution networks are considered: constant frequency AC network and DC network. In both cases, the control aims to maintain a constant output voltage. The operation of the CDFIG supplying unbalanced three-phase load is further explored. Control schemes to cope with unbalanced stator voltage conditions are developed. Two compensation methods are elaborated: the first dealing with dual rotating frames and the second is based on repetitive controller. Simulations with Matlab/Simulink software and experiments validate the control approaches.

<p>U disertaciji je obrađen problem proračuna nesimetričnih tokova<br />snaga neuravnoteženih prenosnih i aktivnih distributivnih mreža<br />velikih dimenzija, naročito onih sa energetskim resursima<br />zasnovanim na uređajima energetske elektronike. Pri tome je dat dokaz<br />da tradicionalna klasifikacija čvorova nije dovoljna da se precizno<br />modeluju i rešavaju nesimetrični tokovi snaga navedenih mreža.<br />Zatim je predložena nova klasifikacija čvorova sa odgovarajućim<br />metodima tokova snaga. Time je omogućena vrlo precizna formulacija<br />i proračun modela nesimetričnih tokova snaga navedenih mreža. Ta<br />preciznost metoda tokova snaga je rezultat toga što su novom<br />klasifikacijom čvorova obuhvaćene sve praktično primenjene<br />upravljačke strategije tradicionalnih naizmeničnih mašina, a<br />naročito energetskih resursa koji su zasnovani na energetskoj<br />elektronici.</p> / <p>This thesis deals with power flow calculations of unbalanced large scale<br />transmission networks and active distributive networks, especially ones<br />with electronically interfaced resources. The proof that the traditional bus<br />classification is not sufficient for precise modeling and calculation of power<br />flow of these networks is given first. Then, a new bus classification and<br />corresponding very precise power flow model and calculation of<br />aforementioned networks are proposed. This precision of power flow<br />calculation is the result of encompassing of all control strategies of modern<br />energy resources by the new bus classification.</p>

The organic materials used for stator winding insulation are subject to deterioration from thermal, electrical, and mechanical stresses. Stator winding insulation breakdown due to excessive thermal stress is one of the major causes of electric machine failures; therefore, prevention of such a failure is crucial for increasing machine reliability and minimizing financial loss due to motor failure. This work focuses on the development of an efficient and reliable stator winding temperature estimation scheme for small to medium size mains-fed induction machines. The motivation for the stator winding temperature estimation is to develop a sensorless temperature monitoring scheme and provide an accurate temperature estimate that is capable of responding to the changes in the motors cooling capability. A discussion on the two major types of temperature estimation techniques, thermal model-based and parameter-based temperature techniques, reveals that neither method can protect motors without sacrificing the estimation accuracy or motor performance. Based on the evaluation of the advantages and disadvantages of these two types of temperature estimation techniques, a new online stator winding temperature estimation scheme for small to medium size mains-fed induction machines is proposed in this work. The new stator winding temperature estimation scheme is based on a hybrid thermal model. By correlating the rotor temperature with the stator temperature, the hybrid thermal model unifies the thermal model-based and the parameter-based temperature estimation techniques. Experimental results validate the proposed scheme for stator winding temperature monitoring. The entire algorithm is fast, efficient and reliable, making it suitable for implementation in real time stator winding temperature monitoring.

Η παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται την μελέτη και ανάλυση ενός υψηλής τάξης μοντέλου διπλά τροφοδοτούμενης επαγωγικής μηχανής, κατάλληλο για μελέτες μεταβατικής κατάστασης αιολικών συστημάτων. Αρχικά, γίνεται μία εισαγωγή στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, με ιδιαίτερη αναφορά στην αιολική ενέργεια. Κατόπιν, περιγράφονται οι διάφοροι τρόποι ταξινόμησης των ανεμογεννητριών που υπάρχουν σήμερα, τα δομικά στοιχεία αυτών, καθώς και η αεροδυναμική τους μετατροπή. Ακολουθεί η γενική παρουσίαση μίας διπλά τροφοδοτούμενης επαγωγικής γεννήτριας. Προκειμένου να γίνει μελέτη των μεταβατικών καταστάσεων, παρουσιάζεται το δυναμικό μοντέλο και ο διανυσματικός έλεγχος μίας διπλά τροφοδοτούμενης επαγωγικής γεννήτριας υψηλής τάξης. Εν συνεχεία, αναλύεται -βάσει εξισώσεων- η συμπεριφορά της εν λόγω γεννήτριας σε τριφασικές και ασύμμετρες βυθίσεις τάσεων, που είναι αποτέλεσμα διαφόρων μεταβατικών καταστάσεων. Τέλος, γίνεται η προσομοίωση ενός αιολικού πάρκου, που περιλαμβάνει ανεμογεννήτριες αυτού του τύπου και μελετώνται διάφορες διαταραχές στο σύστημα, όπως: συμμετρικά και ασύμμετρα βραχυκυκλώματα, απότομες μεταβολές της ταχύτητας του ανέμου, απώλεια και μεταβολή φορτίου. Η προσομοίωση πραγματοποιείται με τη βοήθεια του λογισμικού MATLAB/Simulink, έκδοση 7.6. / The subject of this thesis is the study and analysis of a high-order model of a doubly-fed induction machine (DFIM), suitable for unbalanced condition studies on a wind farm. At first, an introduction is made of the renewable energy sources, with special mention of the wind energy. Then, there is the description of the different types of wind turbines than exist nowadays, their components and their aerodynamic conversion. A general presentation of a doubly-fed induction generator (DFIG) is made and after that, for the study of disturbances, the dynamic model and the vector control of a high-order model of a doubly-fed induction generator are presented. Through mathematical equations, the performance of this generator under voltage dips is then described, result of various transition phenomena. Finally, the simulation of a wind farm that includes wind turbines of this type, is made and several disturbances on the grid, such as: symmetrical and asymmetrical faults, sudden changes of the wind speed, loss and change of the load. Simulation is made with the use of the software MATLAB/Simulink, version 7.6.

The aim of this study is to explore ways to maximise the economic returns of road infrastructure investment. In order to achieve this objective, the study was divided into five parts involving the following: analysing the nature of road infrastructure, determining the relationship between road infrastructure investment and economic development, considering aspects of economic modelling, developing a formula of road investment, and refocusing road investment practices. In the first part the characteristics of road infrastructure are examined and the demand and supply approaches to road investment outlined. The focus is on the balanced approach versus the unbalanced approach to infrastructure investment. The second part analyses the causal relationship between road investment and economic development. Four components are highlighted, namely the investment component, the network-performance component, the transport economic component and the economic development component. The third part analyses the applicability of modelling techniques. In the fifth part, the formula of road investment and economic development is focused on four markets. Finally, it is argued that road infrastructure investment must be refocused. The following was found: Road infrastructure investment must be demand led. This is because of the characteristics of roads, namely their indivisibility, long gestation period, lumpiness and high cost. Road infrastructure investment can only realise economic development if the four causality components are complied with simultaneously. Input-output modelling is preferred in South Africa. The modelling strategy developed in this study is recommended for transport economic studies. The probability of economic returns of road infrastructure investment is a function of the real estate market, the land development market, the urban economic market and the infrastructure market. An agenda for reform in the road investment industry was also proposed. The study clearly identifies the relationship between road infrastructure investment and economic development, and the proposed formula is an appropriate tool for a first-order priority system. / Transport Economics, Logistics and Tourism / D. Com. (Transport Economics)

[pt] O objetivo deste estudo foi explorar o problema de churn em seguros de vida, no sentido de prever se o cliente irá cancelar o produto nos próximos 6 meses. Atualmente, métodos de machine learning vêm se popularizando para este tipo de análise, tornando-se uma alternativa ao tradicional método de modelagem da probabilidade de cancelamento através da regressão logística. Em geral, um dos desafios encontrados neste tipo de modelagem é que a proporção de clientes que cancelam o serviço é relativamente pequena. Para isso, este estudo recorreu a técnicas de balanceamento para tratar a base naturalmente desbalanceada – técnicas de undersampling, oversampling e diferentes combinações destas duas foram utilizadas e comparadas entre si. As bases foram utilizadas para treinar modelos de Bagging, Random Forest e Boosting, e seus resultados foram comparados entre si e também aos resultados obtidos através do modelo de Regressão Logística. Observamos que a técnica SMOTE-modificado para balanceamento da base, aplicada ao modelo de Bagging, foi a combinação que apresentou melhores resultados dentre as combinações exploradas. / [en] The purpose of this study is to explore the churn problem in life insurance, in the sense of predicting if the client will cancel the product in the next 6 months. Currently, machine learning methods are becoming popular in this type of analysis, turning it into an alternative to the traditional method of modeling the probability of cancellation through logistics regression. In general, one of the challenges found in this type of modelling is that the proportion of clients who cancelled the service is relatively small. For this, the study resorted to balancing techniques to treat the naturally unbalanced base – under-sampling and over-sampling techniques and different combinations of these two were used and compared among each other. The bases were used to train models of Bagging, Random Forest and Boosting, and its results were compared among each other and to the results obtained through the Logistics Regression model. We observed that the modified SMOTE technique to balance the base, applied to the Bagging model, was the combination that presented the best results among the explored combinations.

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.

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