Improving the deterministic reserve requirements method to mitigate wind uncertainty PDF Download

Author: Jules Bonaventure Mogo
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Languages : en
Pages : 132

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Book Description
Les réseaux électriques sont sujets aux aléas divers pouvant éventuellement mettre en péril leur sûreté. Des évènements résultants de l'aléa météorologique ou de la défaillance stochastique des composants du réseau tels qu'une fluctuation de températures hors saison ou la perte d'une unité de production, peuvent causer des déséquilibres inattendus entre l'offre et la demande et entraîner des délestages. Pour faire face à ces aléas, des marges de puissance ou "réserve" sont ménagées par rapport au strict équilibrage de l'offre et de la demande prévisionnelle. Cependant, déterminer la quantité de réserve suffisante pour une opération fiable et rentable est un problème difficile à résoudre, particulièrement en présence d'incertitude croissante due à la libéralisation du marché de l'électricité et à la pénétration à grande échelle des éoliennes sur le réseau. L'approche déterministe considère un niveau de réserve statique du jour pour le lendemain. L'énergie éolienne étant faiblement prévisible, de la réserve supplémentaire est requise pour pallier l'intermittence du vent. Parce que les éoliennes ne sont pas distribuables, les générateurs conventionnels ont été laissés sous pression en répondant aux variations larges et rapides de la charge nette du réseau. Étant données les contraintes de rampe qui limitent leur flexibilité, le bon fonctionnement du marché de l'électricité peut être altéré parce que les transactions d'énergie qui y sont contractées risquent de ne pas être réalisées en temps réel comme convenu pour des raisons de sécurité. Dans ce contexte, l'utilisation de l'approche déterministe à elle seule comme c'est le cas aujourd'hui, pourrait ne pas être économique ou fiable pour contenir les risques encourus; d'où la nécessité des méthodes sophistiquées basées sur une représentation plus complexe de l'incertitude. Cette thèse propose des solutions viables et efficientes à l'incertitude croissante dans l'opération à court terme des réseaux électriques en présence d'éoliennes à grande échelle et dans un contexte de compétition. Le caractère conservatif de la méthode déterministe a été grandement amélioré par une génération de réserve supplémentaire, contrôlable, et qui tient en compte l'aspect stochastique des éoliennes. La mutualisation des capacités via l'interconnexion permet d'alléger la contrainte d'équilibrage du réseau et de réduire les secousses autour des générateurs conventionnels. Afin de faciliter les transactions d'énergie sur le marché, des règles ont été élaborées pour inciter la mise en disponibilité des générateurs à larges paliers de rampes. Un problème combiné de la programmation des centrales et de transit optimal de puissance incorporant tous les objectifs sus-cités a été formulé. Traduit en programmation mixte quadratique car générant des solutions faisables dont le niveau d'optimalité est connu, celui-ci a été utilisé pour investiguer divers effets de l'interconnexion sur la réduction des coûts d'exploitations associés à plus d'éoliennes sur le réseau. Enfin et surtout, la capacité de notre modèle à résister aux contingences a été validée avec un modèle qui tient compte de l'aspect aléatoire des composants du réseau à tomber en panne. Ce qui nous a permis d'ajuster notre stratégie du marché du jour pour le lendemain par rapport à celui du temps réel. Notre modèle se distingue par sa rapidité et sa capacité `a révéler les coûts cachés de l'intégration des éoliennes dans les réseaux électriques.