INTRODUCTION GENERALE
Depuis une vingtaine d'années, les systèmes de
puissance doivent faire face à des défis très importants.
La libération du marché de l'électricité
crée des scénarios de fonctionnement beaucoup plus complexes que
par le passé. L'augmentation permanente de la dépendance
électrique de la société moderne implique un
fonctionnement des systèmes de puissance à 100% de leur
capacité et une sûreté maximale. En outre, la
qualité de la puissance électrique est devenue actuellement un
grand souci pour les consommateurs et les fournisseurs. Par conséquent,
des critères rigoureux de développement et de fonctionnement sont
de plus en plus exigés.
Dans ces conditions, la stabilité des systèmes
de puissance devient une des préoccupations majeures pour les
fournisseurs d'électricité. Ces systèmes doivent rester
stables pour toutes les petites variations au voisinage des points de
fonctionnement ainsi que pour des conditions sévères. Les
nouvelles méthodes et les nouvelles technologies permettant
d'améliorer la stabilité des systèmes font par
conséquent l'objet de travaux de recherche extrêmement
important.
Compte tenu de la variété des conditions de
fonctionnement et de la sévérité des incidents, les
équipements de commande installés actuellement sur les
réseaux peuvent s'avérer trop limités ou insuffisants pour
répondre efficacement aux diverses perturbations. En conséquence,
les opérateurs de réseaux cherchent à en optimiser leur
fonctionnement tout en maintenant un niveau de sécurité
satisfaisant.
Un système de puissance est un système hautement
non-linéaire qui fonctionne dans un environnement en évolution
continuelle : charges, puissance de génération, topologie du
réseau,... . Le système peut aussi être soumis à des
perturbations ; la perturbation peut être faible ou importante. De
petites perturbations, sous forme de variations de charge, se produisent
continuellement. Le système doit être capable de "répondre"
de façon satisfaisante aux besoins de la charge. Le système doit
également être capable de résister à de nombreuses
perturbations d'une nature sévère comme la foudre, la perte d'une
unité de génération, un court-circuit sur une ligne de
transmission, ... .
Suite à une perturbation transitoire, si le
système est stable, il atteindra un nouvel état
d'équilibre. Si le système est instable, cela se traduira, par
exemple, par une augmentation progressive de l'écart entre les angles de
rotor des générateurs ou par une diminution progressive des
tensions des noeuds du réseau. Un état instable du système
pourra conduire à des pannes en cascade et une déconnexion d'une
grande partie du réseau électrique.
Les oscillations des systèmes de puissance ont
été prédites dès la première installation
d'un système de puissance. Un système ayant plusieurs
générateurs interconnectés via un réseau de
transport se comporte comme un ensemble de masses interconnectées via un
réseau de ressorts et présente des modes d'oscillation multiples.
L'amortissement des oscillations a toujours été
considéré comme un élément important du bon
fonctionnement des systèmes de puissance. Une première solution
pour amortir ces oscillations était l'utilisation d'enroulements
amortisseurs dans les générateurs. Le problème des
oscillations a ainsi disparu, mais l'amortissement global du système est
resté toujours ignoré (Farmer, 2006).
Plusieurs points considérés comme évidents
à cette époque restent toujours valables :
- les oscillations à faible fréquence (entre 0.2
et 2 Hz) se produisent dans les systèmes de puissance à cause de
l'insuffisance des couples d'amortissement agissant sur les rotors des
générateurs.
- les oscillations apparaissent principalement dans le
système sous deux formes :
o les oscillations des modes locaux, associées
principalement à un générateur et ses
contrôleurs.
o les oscillations des modes interrégionaux,
associées à un groupe de générateurs et aux
propriétés du système (configuration de son réseau
de transport, écoulement de puissance, ...).
- les oscillations des rotors des générateurs
entraînent des fluctuations sur des variables électriques
(tensions, puissances actives et réactives, fréquence,...),
d'où l'origine de leur nom : oscillations
électromécaniques.
- le régulateur de tension AVR (Automatic Voltage
Regulator) du système d'excitation générateur, est
pratiquement la seule source responsable d'oscillations dans le
système.
- après avoir déterminé les sources
d'oscillations, il est évidemment souhaitable d'identifier, pour des
raisons économiques et de fiabilité, les points les plus
efficaces pour ajouter les dispositifs d'amortissement nécessaires.
Depuis les années soixante, les processus
d'interconnexion entre les systèmes de puissance ont fortement
augmentés et les réseaux de transport se sont étendus sur
de régions vastes. En outre, la libération du marché de
l'électricité a entraîné des augmentations du
chargement des réseaux de transport.
Cette évolution s'est accompagnée de la
réapparition du problème des oscillations. Les raisons de cette
réapparition peuvent se résumer comme suit (Dandeno et
al., 1968; Farmer, 2006) :
- l'utilisation de régulateurs de tensions
caractérisés par des réponses rapides et des gains
élevés (nécessaires pour améliorer la
stabilité transitoire) augmente la potentialité d'amortissement
négatif.
- les enroulements amortisseurs ne sont plus suffisamment
efficaces dans les systèmes interconnectés à cause de la
haute impédance extérieure vue de ces systèmes.
- l`augmentation du nombre des contrôleurs automatiques
mis en service dans les systèmes augmente la probabilité
d'interactions néfastes entre les contrôleurs.
- les petites oscillations produites dans chaque
générateur, éventuellement non- significatives à
titre individuel, peuvent accroître l'impact négatif des
oscillations des lignes d'interconnexion étendant sur le
système.
- les oscillations électromécaniques
entraînent des contraintes mécaniques importantes, voire
dangereuses, sur les masses tournantes des générateurs.
Dans ces nouvelles conditions, les oscillations
représentent un problème important des grands systèmes de
puissance. Le problème de ces oscillations est ainsi redéfini par
leur rôle important dans la stabilité de l'angle de rotor aux
petites perturbations (appelée stabilité dynamique) pouvant
conduire à la perte de synchronisme et à une restriction de la
puissance transmissible dans le système. Ainsi, l'amélioration de
la stabilité aux petites perturbations, en particulier l'amortissement
des oscillations interrégionales, devient de plus en plus très
importante (Samouhi, 1983; Sadeghzadeh, 1998; Snyder, 1999; Roosta, 2003).
Pour surmonter le problème des oscillations
électromécanique et améliorer l'amortissement du
système, des signaux supplémentaires stabilisateurs sont
introduits dans le système d'excitation via son régulateur de
tension. Ces signaux stabilisateurs vont produire des couples en phase avec la
variation de vitesse de générateur pour compenser le retard de
phase introduit par le système d'excitation. Les stabilisateurs de
puissance (Power System Stabilizers, PSSs), grâce à leurs
avantages en terme de coût économique et d'efficacité, sont
les moyens habituels, non seulement pour éliminer les effets
négatifs des régulateurs de tension, mais aussi pour amortir les
oscillations électromécaniques et assurer la stabilité
globale du système (DeMello et al., 1978; Larsen et
al., 1981, I).
Conventionnellement, pour régler les paramètres
du PSS, les équations du modèle non- linéaire du
système sont linéarisées autour du point de fonctionnement
et les techniques de contrôle linéaire sont ensuite
appliquées. Les paramètres du PSS sont alors fixés
à certaines valeurs correspondant à des conditions de
fonctionnement données. Il est important de se rappeler que les
paramètres du générateur varient avec la charge : le
comportement dynamique de la machine variant suivant les points de
fonctionnement. Les PSSs doivent donc être réglés et
coordonnés de sorte que la stabilité globale du système
soit garantie pour une grande variété de points de
fonctionnement.
En outre du problème de réglage des PSSs, le
choix de leur emplacement représente un facteur critique pour obtenir
une performance optimale de stabilisation. Un PSS peut être "bien"
réglé pour améliorer l'amortissement d'un mode, mais il
peut produire des effets nuisibles pour d'autres modes. En outre, des
emplacements différents entraînent des oscillations
différentes selon les points de fonctionnement.
Dans de nombreuses recherches, l'emplacement des PSSs est
choisi avant d'aborder l'analyse des méthodes possibles de
réglage. La méthode des facteurs de participation (FP)
était intensivement utilisée pour identifier les endroits de
placement possibles des PSSs (Abdel-Magid et al., 1999; Do Bomfim
et al., 2000; Abdel-Magid et al., 2003).
En général, un nombre trop important ou un
mauvais positionnement des PSSs peut entraîner un dysfonctionnement du
système. Il est donc essentiel de "bien localiser" et de choisir un
nombre adéquat de PSSs pour réduire ces effets
indésirables.
Dans la littérature, différentes approches
utilisant l'algorithme génétique (AG) ont été
proposées pour le réglage robuste des PSSs dans les
réseaux multimachines (Abdel-Magid et al., 2003; Hongesombut
et al., 2004; Rashidi et al., 2004; Hongesombut et
al., 2005; Panda et al., 2007). L'avantage des AG par rapport aux
autres techniques d'optimisation est leur indépendance par rapport
à la complexité des problèmes. De plus, il travaille sur
un ensemble de points (une population) et non sur un seul point. L'AG est donc
une méthode d'optimisation globale.
Le PSS est toujours considéré comme un moyen
efficace pour l'amortissement des modes électromécaniques locaux,
mais en même temps son rôle dans l'amortissement des modes
interrégionaux reste toujours considéré comme faible.
L'objectif de notre travail est ainsi d'assurer un amortissement maximum des
modes interrégionaux aussi bien que des modes locaux. Pour atteindre cet
objectif, nous proposons un réglage optimal des PSSs avec la meilleure
localisation possible et le nombre le plus faible de PSSs. Ceci permet
d'assurer un amortissement satisfaisant des oscillations rotoriques et de
garantir la stabilité globale du système pour différents
points de fonctionnement. Nous avons donc développé un
programme
d'AG avec une fonction multiobjectif, basée sur
l'analyse des valeurs propres du système (partie réelle de la
valeur propre et facteur d'amortissement).
Pour vérifier les performances de la méthode
proposée, nous avons analysé un réseau multimachines
comportant 16 générateurs et 68 noeuds (New England/ New York),
(Rogers, 2000).
Pour évaluer les résultats obtenus, nous
appliquons une méthode d'analyse dans le domaine complexe, à
savoir la méthode des valeurs propres, pour déterminer les
différents modes du système. Cette analyse donne des informations
importantes sur la stabilité du système en indiquant la
présence des modes mal ou non-amortis. En outre, l'origine de ces modes
peut également être déterminée. L'analyse de la
stabilité a été complétée par simulation du
modèle non-linéaire originel dans le domaine temporel.
Le premier chapitre de notre thèse concerne la
modélisation générale d'un système de puissance
adapté à l'étude de la stabilité angulaire aux
petites perturbations. Il présente également l'analyse par
valeurs propres et l'analyse modale basées sur la linéarisation
du modèle.
Dans le deuxième chapitre, nous avons fait un rappel de
la stabilité au sens de Lyapunov. Nous avons également
rappelé les caractéristiques des différents types de
stabilité d'un système de puissance. Ensuite, nous avons
étudié en détail la stabilité angulaire aux petites
perturbations avec les stabilisateurs de puissance (PSSs).
Le troisième chapitre concerne une présentation
théorique des algorithmes génétiques, qui est la
méthode d'optimisation utilisée dans ce travail.
Le quatrième chapitre présente le réseau
test étudié (réseau multimachines interconnecté de
New England/New York). L'approche proposée est également
présentée. Son objectif est d'améliorer l'amortissement
des oscillations électromécaniques (associées aux modes
globaux et locaux). Pour ce faire, nous proposons une optimisation globale des
paramètres, de la localisation et du nombre des PSSs nécessaires
pour assurer une performance robuste. Nous avons aussi analysé la
réaction du système (en modèle linéaire et
non-linéaire) lors de l'application de plusieurs scénarios
sévères (analyse et discussion des résultats).
Enfin, le cinquième chapitre se propose
d'améliorer la performance de l'optimisation et
l'accélération de la convergence d'un AG. Lors de l'optimisation
du problème, cette approche permet d'adapter au processus d'optimisation
l'espace de recherche en lui assurant des contraintes dynamiques
adaptatives.
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