Cette thèse est consacrée à l'étude de l'aérodynamique des éoliennes, elle est divisée en deux parties principales, l'une expérimentale, l'autre concerne la modélisation et la simulation numérique. Les champs de vitesses en aval d'une éolienne tripale à axe horizontal sont explorés dans la soufflerie de l'ENSAM-Paris. Deux techniques de mesure sont mises en œuvre ; l'anémométrie à fil chaud et la vélocimétrie par images de particules (PIV). Le travail expérimental, met en évidence la structure du sillage proche de l'éolienne et fournit des données importantes pour valider les simulations numériques et les modèles hybrides qui sont étudiés. Dans les travaux de simulation numérique, deux modèles hybrides ont été définis et mis en œuvre : un modèle de disque actif (DA) et un modèle de cylindre actif (CA), couplés avec une simulation basée sur la résolution numérique des équations de Navier-Stokes. Ces modèles sont validés sur la puissance de l'éolienne ainsi que sur le champ de vitesse en aval du rotor. Pour la puissance, les résultats numériques sont comparés avec les données expérimentales issues des essais réalisés par le NREL sur les éoliennes NREL phase II et VI. Pour les champs de vitesse, les simulations sont comparées avec les résultats d'exploration en aval d'une éolienne Rutland 503 dans la soufflerie de l'ENSAM. Dans les deux cas de validation, puissance et sillage, l'accord entre les données expérimentales et les résultats fournis par les modèles hybrides est correct. Les modèles hybrides testés sont également utilisés pour étudier l'interaction entre des éoliennes identiques placées l'une derrière l'autre. Les résultats obtenus mettent en évidence l'effet de l'espacement entre les machines ainsi que l'effet de la vitesse du vent à l'infini amont.

ACette thèse s’inscrit dans la continuité des travaux menés sur les problématiques des énergies renouvelables par le laboratoire GREAH. Elle est financée par la communauté de l’agglomération havraise (CODAH). Les taux de fluctuation de la puissance sont réglementés dans des codes de réseaux établis par des gestionnaires de réseau électrique dans le but de minimiser l’impact de ces fluctuations sur la fréquence et la tension du réseau. Comme l’énergie éolienne est de nature fluctuante, nous proposons dans ce rapport des solutions dans le cas où les taux de fluctuations de la production éolienne offshore dépassent ces limites. Parmi ces solutions, la capacité du parc éolien à lisser sa propre puissance ou par intégrations des unités de stockage; dans le premier cas l’utilisation d’une réserve de puissance dans les éoliennes est possible, pour créer cette réserve deux méthodes sont proposées et leurs performances évaluées. Pour deuxième solutions, une méthodologie sera proposée pour déterminer la technologie du stockage. Des propositions pour construire des parcs éoliens offshore avec des technologies en courant continu sont apparues. Pour permettre un couplage répondant et une bonne fiabilité des dispositifs d’électroniques de puissance utilisés dans la conception de ces nouveaux parcs, nous proposons dans ce rapport des convertisseurs adéquats et des stratégies de commandes qui assurent leurs stabilités. / The research work performed in this thesis is in the framework of issues related of renewable energies led by GREAH laboratory. The research work has been funded by Le Havre Municipality Assembly (CODAH). The requirements of power fluctuations in the grid are given by the grid code established by the electricity utilities companies in order to mitigate the impact of the wind power fluctuation on frequency and voltage in electrical grid. As wind energy has a fluctuating behavior, solutions have been proposed in this thesis for the situation where the power produced by an offshore wind power plant exceeds the threshold given by the grid code. Among the solutions, we can quote the ability of the wind power plant to smooth its own power production or integrate storage units. In the first case, the use of power reserve in wind turbines is possible and two methods have been proposed, and their performance evaluated. For the second solution, a methodology to find and to choose out the storage technology has been discussed. Proposals to build offshore wind farms with technologies using direct current (DC) have emerged. To get a coupling which fulfills the requirement of good reliability of power electronic devices used for the design of new wind farms, it has been proposed in this thesis adequate converters and control strategies that ensure their stability.

L'étude réalisée dans cette thèse s'est portée sur un concept original de microréseau et son<br />utilisation pour faciliter l'intégration des systèmes à base d'énergies renouvelables (EnR)<br />dans le réseau. Ce microréseau est constitué des générateurs à base d'EnR ainsi que de<br />systèmes de soutien qui incorporent des fonctionnalités additionnelles de façon à en améliorer<br />l'intégration. Sur la base de ce concept proposé, deux différentes applications types de<br />microréseaux on été étudiées en détail : un microréseau résidentiel ilôtable et un parc éolien<br />muni de systèmes DFACTS (STATCOM et DVR). Dans les deux applications, des structures<br />de contrôle/commande à différents niveaux et appliquées aux différents composants du<br />microréseau ont été développées, analysées en simulation off line et finalement validées sur<br />un banc expérimental hybride temps réel avec des prototypes à échelle réduite.

Comme beaucoup de systèmes, un réseau électrique doit faire face à des pannes qui, compte tenu de sa grande connectivité, peuvent s'étendre à des régions entières : on parle alors de blackout (phénomène d'avalanche), c'est-à-dire ayant des conséquences à grande échelle. La taille des réseaux électriques et leur complexité rendent difficile la compréhension de ces phénomènes qui émergent localement. Un certain nombre de travaux existe et se fond sur un usage intensif des outils de physique statistique. L'adaptation de méthodes de percolation et les systèmes critiques auto-organisés sont autant d'outils de choix pour décrire les propriétés statistiques et topologiques d'un réseau. Les outils d'optimisation par métaheuristiques, plus particulièrement l'optimisation par essaim de particules (OEP, ou PSO en anglais) et les algorithmes génétiques (AGs), se sont révélés être la pierre angulaire de ce travail et ont permis de définir des structures opérationnelles. Les travaux développés dans ce domaine sont encore émergents et cette thèse y amène une contribution à plusieurs titres. Nous avons mis tout d'abord à profit des techniques d'optimisation afin de mieux “ rigidifier ” un réseau électrique en couplant la topologie de ce dernier au maintien des tensions aux noeuds du réseau par implémentation de FACTS (Flexible Alternative Current Transmission System). Pour le placement optimal de FACTS, l'objectif est de déterminer la répartition optimale de la puissance réactive, en relation avec la localisation et le dimensionnement optimal de FACTS, afin d'améliorer les performances d'un réseau électrique. Quatre principales questions sont alors abordées: 1) Où placer des FACTS dans le réseau ? Combien de FACTS ? Quelle puissance attribuer à ces FACTS ? Quel(s) type(s) de FACTS ? A quel prix ? Dans cette thèse, toutes ces questions seront modélisées et abordées d'un point de vue électrique et optimal en appliquant, dans un premier temps, l'optimisation par essaim de particules OEP basique puis, dans un deuxième temps, en proposant un nouvel algorithme OEP (alpha-SLPSO) et une recherche locale (alpha-LLS) s'inspirant ainsi du concept de l'OEP basique et des lois de probabilité stables dites «alpha-stables de Lévy». Par ailleurs, l'ampleur du projet défini par l'équipe @RiskTeam d'Alstom Grid oblige l'utilisation de plusieurs techniques (tirées de la physique, des statistiques, etc.) destinées à des fins particulières dont l'estimation des paramètres des lois alpha-stable de Lévy. Face à l'échec des techniques déjà existantes pour l'estimation des lois alpha −stable de paramètre alpha < 0.6 , nous proposons un nouvel estimateur semi-paramétrique de cette famille de probabilité utilisant les métaheuristiques pour résoudre le problème d'optimisation sous-jacent. Enfin, en annexe de cette thèse, un outil d'aide à la décision destiné à une équipe interne d'Alstom Grid qui consiste en l'optimisation de la topologie interne d'un parc éolien est détaillé dans le dernier chapitre / Like many systems, an electrical power grid must contend with faillures which, given its higth connectivity, could spread to entire regions: this is referred to blackout (avalanche phenomena), ie. with large-scale consequences. The size of power grids and their complexity make difficult to grasp these locally emergent phenomena. There is a number of existing works that were based on extensive use of statistical physics tools. The adaptation of percolation's methods and the Self-Organized-Criticality systems provide practical tools to describe the statistical and topological properties of a network. Optimization tools by metaheuristics particularly, particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithms (GA) have proved to be the cornerstone of this work and helped to define operational structures. Works developed in this area are still emerging. This thesis brings a contribution in several ways. First of all, we have taken advantage in optimization technics to better "stiffen" a power grid by coupling its topology with maintaining voltages at the nodes of the network using FACTS (Flexible Alternative Current Transmission System). In the optimal location FACTS problem, the objective is to determine the optimal allocation of reactive power, in relation to the location and optimal sizing of FACTS, in order to improve the performance of the power grid. Four main issues are then discussed: 1) Where to place FACTS in the network? How many FACTS? What power attributed to these FACTS? What type(s) attributed to these FACTS? At what prices ? In this thesis, all these questions will be modeled and discussed from the point of view of optimal power by applying, firstly, the strandard particle swarm optimization and by proposing a novel particle swarm optimization (alpha-SLPOS) and a local search (alpha-LLS). These two algorithms are inspired by the basic concept of PSO and the stable distributions (alpha-stable laws). Moreover, the scope of the project defined by the team @RiskTeam Alstom Grid requires the use of several techniques (from physics, statistics, etc) for particular purposes including the alpha-stable parametere estimation problem. Facing the failure of the existing methods for estimating the parameters of alpha-stable laws for alpha<0.6, we propose a novel semi-parametric estimator for such of probability distribution familly using metaheuristic to solve the underlying problem of optimization. Finally, in the end of the thesis, a decision support tool is designed for an internal team of Alstom Grid to optimize the internal topology of a wind farm

L’intégration massive de la production d’énergie éolienne intermittente au niveau des réseaux électriques pose un problème de stabilité du système électrique. En effet les caractéristiques sont très différentes de celles de sources conventionnelles maîtrisées par les gestionnaires de réseau. Par conséquent, l’injection de cette énergie induit de nouveaux challenges pour les gestionnaires de réseaux électriques. De plus, les conditions de raccordement évoluent et tendent à ce que toutes les sources participent aux services rendus aux systèmes électriques. Les travaux de cette thèse sont focalisés sur la proposition d’une nouvelle stratégie de commande non-linéaire basée sur la commande par « platitude à une boucle » d’un système de conversion d’énergie éolienne. Cette stratégie de contrôle vise la gestion des interactions au point de connexion par la génération et le suivi de trajectoires de références. De par le fait que toutes les variables du système sont liées à la « sortie plate » de ce système, cette commande procure une rapidité de réponse et une bonne maitrise des régimes transitoires. La mise en œuvre de cette nouvelle stratégie de contrôle pour la constitution d’un parc éolien offshore, capable de satisfaire différentes conditions de raccordement a été simulée avec succès. Plus particulièrement, l’évaluation de l’impact de différents défauts du réseau sur les services proposés (Régulation de fréquence et de tension, la tenue aux creux de tension.) a été réalisée. / The massive integration of intermittent production of wind energy in electrical networks creates an electrical system stability problem. Indeed, its characteristics are very different from those of conventional sources controlled by Grid managers. Therefore, the injection of this energy makes new challenges for power Grid operators. Moreover, the connection conditions are evolving and go towards the situations that all different sources participate into services of electrical systems. This thesis proposes a new nonlinear control strategy based on a « one loop flatness control » of a wind energy conversion system. This control strategy has aim of energy interactions management at the connection point through generation and tracking of reference trajectories. As all system variables are functions of the « flat output » of the system, this control provides fast response and good control in transient state. The application of this new control strategy into an offshore wind farm which is able to satisfy different connection conditions was simulated successfully. Specifically, effects of various grid faults on the proposed ancillary services (frequency and voltage regulation, and low-voltage ride through capabilities) were performed.

L’énergie éolienne, l’une des énergies renouvelables les plus compétitives, est considérée comme une solution qui remédie aux inconvénients de l’énergie fossile. Pour une meilleure gestion et exploitation de cette énergie, des prévisions de sa production s’avèrent nécessaires. Les méthodes de prévisions utilisées dans la littérature permettent uniquement une prévision de la moyenne annuelle de cette production. Certains travaux récents proposent l’utilisation du Théorème Central Limite (TCL), sous des hypothèses non classiques, pour l’estimation de la production annuelle moyenne de l’énergie éolienne ainsi que sa variance pour une seule turbine. Nous proposons dans cette thèse une extension de ces travaux à un parc éolien par relaxation de l’hypothèse de stationnarité la vitesse du vent et la production d’énergie, en supposant que ces dernières sont saisonnières. Sous cette hypothèse la qualité de la prévision annuelle s’améliore considérablement. Nous proposons aussi de prévoir la production d’énergie éolienne au cours des quatre saisons de l’année. L’utilisation du modèle fractal, nous permet de trouver une division ”naturelle” de la série de la vitesse du vent afin d’affiner l’estimation de la production éolienne en détectant les points de ruptures. Dans les deux derniers chapitres, nous donnons des outils statistiques de la détection des points de ruptures et d’estimation des modèles fractals. / The wind energy, one of the most competitive renewable energies, is considered as a solution which remedies the inconveniences of the fossil energy. For a better management and an exploitation of this energy, forecasts of its production turn out to be necessary. The methods of forecasts used in the literature allow only a forecast of the annual mean of this production. Certain recent works propose the use of the Central Limit Theorem (CLT), under not classic hypotheses, for the estimation of the mean annual production of the wind energy as well as its variance for a single turbine. We propose in this thesis, an extension of these works in a wind farm by relaxation of the hypothesis of stationarity the wind speed and the power production, supposing that the latter are seasonal. Under this hypothesis the quality of the annual forecast improves considerably. We also suggest planning the wind power production during four seasons of the year. The use of the fractal model, allows us to find a "natural" division of the series of the wind speed to refine the estimation of the wind production by detecting abrupt change points. Statistical tools of the change points detection and the estimation of fractal models are presented in the last two chapters.