La restructuration du secteur de l'énergie électrique et la dérégulation du marché de l'électrécité, les contraintes environnementales et dans certains cas des investissements insuffisants dans les infrastructures des systèmes électriques forment actuellement les principaux facteurs qui poussent les opérateurs des systèmes électriques à faire fonctionner ces derniers dans des conditions opérationnelles contraignantes, à savoir de plus en plus près de leurs limites de stabilité. En effet, afin de pouvoir exploiter leurs réseaux électriques avec des marges de sécurité réduites sans détérioration significative de la sûreté de fonctionnement, les gestionnaires des réseaux de transport (GRTs) ont récemment adopté un nouvel outil pour se prémunir contre le risque des pannes généralisées (blackouts) des réseaux électriques. Il s'agit de l'analyse en ligne de sécurité. A l'heure actuelle, en l'absence d'un coordinateur de sécurité central ou d'échanges complets de données en ligne entre tous les GRTs, l'analyse en ligne de sécurité des grands systèmes électriques interconnectés se fait d'une manière décentralisée au niveau du GRT de chaque zone de réglage. Le problème majeur de l'analyse décentralisée des systèmes interconnectés réside dans le fait que chaque GRT n'est pas capable d'évaluer la vulnérabilité de son système à l'égard des contingences externes originaires des zones de réglage voisines. Dans cette thèse, nous proposons comme solution à ce problème un nouveau cadre de coopération et de coordination entre les GRTs. Dans ce cadre, les GRTs s'échangent en ligne et hors ligne les données nécessaires permettant à chacun d'entre eux premièrement d'évaluer l'impact de ses contingences externes sur la sécurité de sa zone, deuxièmement de concevoir, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique, des filtres qu'il utilise ensuite en ligne pour le filtrage rapide de ses contingences externes de sorte que seules les contingences externes potentiellement dangereuses soient sélectionnées pour une analyse détaillée en ligne.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00477583 |
| Date | 06 April 2010 |
| Creators | Alcheikh-Hamoud, Khaled |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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