Soutenance mémoire
Le réseau électrique et les problématiques associées
On définit le réseau électrique comme l’ensemble des infrastructures, lignes électriques et postes électriques permettant d’acheminer l’électricité des producteurs vers les consommateurs. Pour donner un ordre de grandeur de la taille de ce réseau électrique, le Réseau européen des gestionnaires de réseau de transport d’électricité (ENTSO-E) estimait en 2014 qu’il y avait 312693 km de lignes de transport pour le réseau européen, ayant permis d’acheminer 3174 TWh au cours de l’année .
Sur ce réseau continental, les marchés électriques des différents pays sont fortement interconnectés entre eux. Ainsi, en 2014, ENTSO-E estimait que 423 TWh d’électricité étaient échangés entre les Gestionnaires de Réseau de Transport (GRT) membres, soit 13% du total de l’énergie transportée. Pour la France, en 2016, ces interconnexions avec les pays voisins permettaient d’importer une puissance moyenne de 9,8 GW, un chiffre que l’on peut comparer à la puissance consommée de 102 GW observée lors de la pointe de consommation record observée en France en 2012 [2].
Cette structure de réseau est limitée par différentes contraintes. Nous en citerons quelques-unes, traditionnellement modélisées dans les problèmes de calcul de flux d’énergie :
1. Les valeurs de tension aux différents nœuds du réseau doivent être bornées. En France par exemple, les niveaux de tension doivent avoir des variations limitées entre 90% et 110% de la tension nominale au niveau des points de consommation [4].
2. En chaque instant, la production électrique et la consommation doivent être égales sur le réseau, pour permettre d’éviter des variations de fréquence en cas d’inégalité [5].
3. Les opérations de conduite réseau doivent être faites de manière à respecter des règles de sécurité tenant compte des défaillances possibles sur le réseau. Le critère N-1 est souvent mis en avant : en cas de défaillance d’un ouvrage sur le réseau, il est nécessaire que les consommateurs continuent d’être alimentés en électricité par des parties de réseau ou des unités de production autres [6].
4. Enfin, les courants passant dans les lignes électriques et les transformateurs doivent rester inférieurs à des valeurs seuil pour éviter des échauffements trop importants, des chutes de tension ou des effondrements de tension [7].
Ces différentes contraintes peuvent être plus ou moins limitatives, en fonction du dimensionnement du réseau électrique, et des enjeux importants y sont associés dans un contexte où les gestionnaires de réseau sont confrontés à des défis importants. Nous penserons ici à l’introduction des énergies renouvelables croissante, avec en particulier les deux sources d’énergies que sont l’éolien et le solaire. Depuis 2016, l’éolien est en effet devenu la deuxième forme d’énergie électrique du point de vue des capacités installées dans l’Union européenne, avec 153,7GW installés [8]. De manière similaire, la capacité de génération électrique d’origine photovoltaïque atteint aujourd’hui la valeur de 101,2GW, le niveau de capacité installée ayant plus que doublé depuis 2010 [8]. Ces quantités déjà relativement importantes seront encore amenées à croître, dans un contexte de transition énergétique où l’UE se fixe comme objectif à avoir d’abord 20% de sa consommation énergétique finale d’origine renouvelable en 2020 [9], puis 27% en 2030 [10]. Or, l’installation de ces énergies entraînent de nombreuses problématiques, comme par exemple le fait que ces installations sont majoritairement connectées sur des réseaux qui sont dimensionnés pour la distribution de l’énergie, et non la collecte.
Ainsi, dans une étude [11], Enedis, le gestionnaire de réseau de distribution français qui était alors appelé ERDF, avait cherché à estimer les coûts futurs de raccordement pour les énergies solaires, pour l’année 2030. Il y était montré que pour un coût de raccordement moyen de 300 k€/MW, à peu près 50% de ce coût était associé à des renforcements du réseau électrique, i.e. des remplacements de constituants n’étant alors pas en mesure de respecter les contraintes réglementaires car sous-dimensionnés.
On pourrait aussi souligner la déréglementation croissante des marchés de l’électricité faite en parallèle à un accroissement des échanges entre les différents marchés de l’électricité. Là aussi, les différentes contraintes du réseau électrique, ici les congestions, occasionnent des coûts importants en empêchant l’homogénéisation des coûts d’électricité entre les différents marchés. Une évaluation de ces coûts peut être faite grâce à l’observation de l’évolution de la rente de congestion payée au gestionnaire de réseau de transport français RTE, représentant les frais associés aux phénomènes de congestion limitant les échanges d’électricité entre la France et ses voisins, et qui est passée de 300 M€ en 2012 [12] à 475 M€ en 2015 [2].
Pour parer aux problèmes occasionnés dus aux contraintes du réseau, les mesures traditionnellement mises en place sont les renforcements et les extensions des réseaux électriques, avec par exemple des opérations comme le remplacement ou la construction de lignes électriques. Or, de telles mesures peuvent être extrêmement coûteuses, et politiquement difficiles à mettre en place pour le cas de la construction de nouvelles lignes. Pour illustrer cette deuxième difficulté, nous prendrons l’exemple d’un projet de ligne aérienne franco-espagnole, proposé en 1980, et pour lequel il aura fallu 30 ans pour pouvoir commencer le chantier de la ligne, finalement souterraine et au coût multiplié par 8 [13].
Définition du Dynamic Line Rating
Les différentes limites de courant dans les lignes électriques aériennes
Le courant électrique pouvant passer dans une ligne électrique est toujours limité, pour des raisons de qualité et de sécurité. La nature du paramètre explicatif de cette limitation n’est pas unique, trois types de contraintes pouvant limiter les courants. De manière générale, nous tirons de la courbe de St. Clair que la nature de la contrainte dépend de la longueur de la ligne électrique:
• La première contrainte est le fait que la température de la ligne doit rester inférieure à une certaine valeur maximale. Ce paramètre limite le courant dans des lignes de longueur inférieures à 80 km.
• Ensuite, le courant doit rester limité de manière que les chutes de tension restent bornées. Ce paramètre permet généralement de définir des limites de courants pour des lignes ayant une longueur allant de 80 km à 300 km.
• Enfin, une trop grande puissance transitant dans une ligne peut entraîner des phénomènes d’effondrement de tension [17]. Le courant passant dans des lignes longues de plus de 300 km est alors limité par des contraintes de stabilité pour éviter ces phénomènes.
Du Static Line Rating vers le Dynamic Line Rating
Dans cette thèse, nous nous intéressons principalement aux limites de courant associées aux contraintes thermiques, c’est-à-dire les limites de courant définies pour des lignes électriques de longueur inférieure à 50 km, ce pour des lignes électriques aériennes dans lesquelles un courant alternatif circule. On définit tout d’abord le courant permanent admissible, aussi appelé ampacité, comme le courant maximal pouvant passer en régime permanent dans un conducteur, un dispositif ou un appareil de manière à ce que la température en régime permanent reste inférieure à un certain seuil dans des conditions données. Pour les lignes souterraines, ces conditions sont principalement associées à la nature du sol et à sa capacité à absorber la chaleur [20]. Pour les lignes aériennes, les critères sont de nature météorologique, ceux-ci étant associés au vent, à l’irradiation solaire et à la température ambiante. Ces valeurs d’ampacité sont généralement définies comme fixes. En raison de cet aspect statique, ces paramètres sont sélectionnés comme contraignants, de telle manière qu’il y ait une fréquence faible de situations présentant des conditions associées à des valeurs d’ampacité dynamiques plus faibles, et donc potentiellement dangereuses. Pour donner un ordre de grandeur de la fréquence des situations où des conditions observées peuvent être plus contraignantes que les conditions considérées pour le calcul de l’ampacité, une valeur de 1% est recommandée par le Conseil International des Grands Réseaux Electriques (CIGRE) [21]. Certains proposent alors de sélectionner ces paramètres en observant les historiques des différentes variables météorologiques [22], et par la suite de sélectionner les valeurs d’ampacité de manière à respecter les critères de fréquence requis. En pratique, cependant, ces paramètres météorologiques contraignants sont souvent sélectionnés de manière arbitraire. Cela a pour conséquence que l’on observe régulièrement un non-respect de ce paramètre de fréquence de 1%, des valeurs de fréquences de dépassement allant jusqu’à 40% pouvant être observées dans certains cas d’étude [23], [24]. A partir des valeurs des paramètres météorologiques considérés, une ampacité peut être calculée avec un modèle physique d’équation de chaleur en régime permanent, généralement basée sur le modèle IEEE [25] ou le modèle CIGRE [26]. Cette valeur est alors utilisée en pratique pour définir le courant maximal et est désignée en anglais comme le Static Line Rating (SLR).
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Table des matières
Sommaire
Remerciements professionnels
Sommaire
Liste des figures
Liste des tableaux
Liste des sigles utilisés
1. Introduction – Le Dynamic Line Rating et sa prévision
1.1. Le réseau électrique et les problématiques associées
1.2. Définition du Dynamic Line Rating
1.2.1. Les différentes limites de courant dans les lignes électriques aériennes
1.2.2. Du Static Line Rating vers le Dynamic Line Rating
1.2.3. La technologie du DLR
1.2.4. Projets impliquant le DLR – une utilisation principalement sur les lignes à haute tension
1.3. Lien entre le RTLR et les observations météorologiques
1.3.1. Equations mécaniques liant la flèche de la ligne et sa température
1.3.2. Equation de chaleur pour la définition de l’intensité maximale de courant admissible
1.3.3. Sensibilité du DLR aux paramètres météorologiques
1.3.4. Considérations sur la section critique de la ligne
1.4. Bénéfices de l’utilisation du DLR
1.4.1. Une réduction des coûts de l’électricité
1.4.2. Implantation facilitée pour les énergies éoliennes
1.4.3. Amélioration de la fiabilité du réseau
1.4.4. Une technologie prometteuse nécessitant des prévisions
1.5. Etat de l’art des méthodes de prévision du DLR
1.5.1. Généralités sur les prévisions DLR
1.5.2. Modèles de prévisions du DLR
1.5.3. Discussion sur l’état de l’art des modèles de prévision du DLR
1.6. Utilisation des prévisions dans des planifications de production d’électricité
1.6.1. Utilisation de niveaux de probabilité fixés
1.6.2. Optimisations stochastiques prenant en compte le DLR
1.7. Objectifs et démarche de la thèse
1.8. Structure du manuscrit
2. Prévision du Dynamic Line Rating à court-terme
2.1. Introduction
2.2. Cas d’étude
2.2.1. Définition du Static Line Rating
2.2.2. Section critique de la ligne
2.3. Propositions de modèles de prévision probabilistes
2.3.1. Description des modèles
2.3.2. Evaluation des modèles de prévision
2.3.3. Variables explicatives utilisées
2.3.4. Classement des variables
2.4. Sensibilité des modèles au paramétrage
2.4.1. Sensibilité du QLR au paramétrage
2.4.2. Sensibilité du MDNN au paramétrage
2.4.3. Sensibilité du KDE au paramétrage
2.4.4. Sensibilité du QRF au paramétrage
2.4.5. Sensibilité du GBRT au paramétrage
2.5. Evaluation des modèles
2.5.1. Evaluation des modèles sur des critères déterministes
2.5.2. Evaluation des modèles sur des critères probabilistes
2.5.3. Indice d’évaluation des prévisions probabilistes
2.6. Conclusions
3. Modélisation de la partie basse des distributions
3.1. Introduction – Du besoin de prévisions extrêmes
3.2. Modélisation de la partie basse à partir d’une seule prévision probabiliste
3.2.1. Méthodologie
3.2.2. Résultats
3.2.3. Discussion
3.3. Modélisation de la partie basse à partir d’un ensemble d’observations et de prévisions
probabilistes
3.3.1. Interpolation exponentielle
3.3.2. Partitionnement en k-moyennes
3.3.3. Evaluation – fiabilité des prévisions à très bas quantile
3.3.4. Evaluation – finesse et scores quantiles
3.4. Conclusions
4. Vers une sélection dynamique des Prévisions du Dynamic Line Rating
4.1. Introduction
4.2. Choix et présentation du sujet d’étude
4.2.1. Choix du sujet d’étude
4.2.2. Cadre relatif à la définition de la capacité d’échange transfrontalière
4.3. Méthodologie
4.3.1. Description du sujet d’étude
4.3.2. Définition de la fonction objectif
4.4. Remarques sur les coûts pour le gestionnaire de réseau
4.5. Cas d’étude
4.5.1. Prévisions DLR
4.5.2. Coûts Spot et coûts d’équilibrage
4.6. Résultats
4.7. Conclusions
5. Impact des prévisions du Dynamic Line Rating sur la gestion d’un réseau électrique
5.1. Introduction
5.2. Méthodologie
5.2.1. Forme générale du problème : problème d’optimisation stochastique
5.2.2. Description de la fonction objectif
5.3. Problème d’optimisation stochastique
5.3.1. Problème – Hypothèse de monopole verticalement intégré
5.3.2. Problème– Ajout de l’aversion au risque
5.4. Méthode de résolution
5.4.1. Hypothèses et simplifications
5.4.2. Description des outils
5.5. Cas d’étude
5.5.1. Description du réseau utilisé
5.5.2. Tables de correspondance obtenues
5.5.3. Cas d’étude 1 : séries temporelles réelles
5.5.4. Cas d’étude 2 : séries générées par bootstrap
5.5.5. Différences de calcul pour les deux cas d’étude
5.6. Résultats pour le cas 1
5.6.1. Evaluation de la stratégie neutre au risque
5.6.2. Evaluation des stratégies averses au risque
5.7. Résultats pour le cas 2
5.7.1. Utilisation de stratégies neutres au risque
5.7.2. Utilisation de fonctions de pertes différentes
5.7.3. Utilisation de modèles de prévision différents
5.7.4. Utilisation d’un modèle de prévision avec une partie basse de distribution remodélisée
5.8. Conclusions
6. Conclusions
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