Application of battery energy storage in the Québec interconnection

Le Système Stockage de l’Énergie par Batterie ou Batterie de Stockage d’Énergie (BSE) offre de formidables atouts dans les domaines de la production, du transport, de la distribution et de la consommation d’énergie électrique. Cette technologie est notamment considérée par plusieurs opérateurs à travers le monde entier, comme un nouveau dispositif permettant d’injecter d’importantes quantités d’énergie renouvelable d’une part et d’autre part, en tant que composante essentielle aux grands réseaux électriques. De plus, d’énormes avantages peuvent être associés au déploiement de la technologie du BSE aussi bien dans les réseaux intelligents que pour la réduction de l’émission des gaz à effet de serre, la réduction des pertes marginales, l’alimentation de certains consommateurs en source d’énergie d’urgence, l’amélioration de la gestion de l’énergie, et l’accroissement de l’efficacité énergétique dans les réseaux. Cette présente thèse comprend trois étapes à savoir : l’Étape 1 - est relative à l’utilisation de la BSE en guise de réduction des pertes électriques ; l’Étape 2 - utilise la BSE comme élément de réserve tournante en vue de l’atténuation de la vulnérabilité du réseau ; et l’Étape 3 - introduit une nouvelle méthode d’amélioration des oscillations de fréquence par modulation de la puissance réactive, et l’utilisation de la BSE pour satisfaire la réserve primaire de fréquence. La première Étape, relative à l’utilisation de la BSE en vue de la réduction des pertes, est elle-même subdivisée en deux sous-étapes dont la première est consacrée à l’allocation optimale et le seconde, à l’utilisation optimale. Dans la première sous-étape, l’Algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) a été programmé dans CASIR, le Super-Ordinateur de l’IREQ, en tant qu’algorithme évolutionniste multiobjectifs, permettant d’extraire un ensemble de solutions pour un dimensionnement optimal et un emplacement adéquat des multiple unités de BSE, tout en minimisant les pertes de puissance, et en considérant en même temps la capacité totale des puissances des unités de BSE installées comme des fonctions objectives. La première sous-étape donne une réponse satisfaisante à l’allocation et résout aussi la question de la programmation/scheduling dans l’interconnexion du Québec. Dans le but de réaliser l’objectif de la seconde sous-étape, un certain nombre de solutions ont été retenues et développées/implantées durant un intervalle de temps d’une année, tout en tenant compte des paramètres (heure, capacité, rendement/efficacité, facteur de puissance) associés aux cycles de charge et de décharge de la BSE, alors que la réduction des pertes marginales et l’efficacité énergétique constituent les principaux objectifs. Quant à la seconde Étape, un nouvel indice de vulnérabilité a été introduit, formalisé et étudié ; indice qui est bien adapté aux réseaux modernes équipés de BES. L’algorithme génétique NSGA-II est de nouveau exécuté (ré-exécuté) alors que la minimisation de l’indice de vulnérabilité proposé et l’efficacité énergétique représentent les principaux objectifs. Les résultats obtenus prouvent que l’utilisation de la BSE peut, dans certains cas, éviter des pannes majeures du réseau. La troisième Étape expose un nouveau concept d’ajout d’une inertie virtuelle aux réseaux électriques, par le procédé de modulation de la puissance réactive. Il a ensuite été présenté l’utilisation de la BSE en guise de réserve primaire de fréquence. Un modèle générique de BSE, associé à l’interconnexion du Québec, a enfin été proposé dans un environnement MATLAB. Les résultats de simulations confirment la possibilité de l’utilisation des puissances active et réactive du système de la BSE en vue de la régulation de fréquence.

An experiment on the parameter uncertainty of hydrological models with different levels of complexity in a climate change context

La possibilité d’estimer l’impact du changement climatique en cours sur le comportement hydrologique des hydro-systèmes est une nécessité pour anticiper les adaptations inévitables et nécessaires que doivent envisager nos sociétés. Dans ce contexte, ce projet doctoral présente une étude sur l’évaluation de la sensibilité des projections hydrologiques futures à : (i) La non-robustesse de l’identification des paramètres des modèles hydrologiques, (ii) l’utilisation de plusieurs jeux de paramètres équifinaux et (iii) l’utilisation de différentes structures de modèles hydrologiques. Pour quantifier l’impact de la première source d’incertitude sur les sorties des modèles, quatre sous-périodes climatiquement contrastées sont tout d’abord identifiées au sein des chroniques observées. Les modèles sont calés sur chacune de ces quatre périodes et les sorties engendrées sont analysées en calage et en validation en suivant les quatre configurations du Different Splitsample Tests (Klemeš, 1986;Wilby, 2005; Seiller et al. (2012);Refsgaard et al. (2014)). Afin d’étudier la seconde source d’incertitude liée à la structure du modèle, l’équifinalité des jeux de paramètres est ensuite prise en compte en considérant pour chaque type de calage les sorties associées à des jeux de paramètres équifinaux. Enfin, pour évaluer la troisième source d’incertitude, cinq modèles hydrologiques de différents niveaux de complexité sont appliqués (GR4J, MORDOR, HSAMI, SWAT et HYDROTEL) sur le bassin versant québécois de la rivière Au Saumon. Les trois sources d’incertitude sont évaluées à la fois dans conditions climatiques observées passées et dans les conditions climatiques futures. Les résultats montrent que, en tenant compte de la méthode d’évaluation suivie dans ce doctorat, l’utilisation de différents niveaux de complexité des modèles hydrologiques est la principale source de variabilité dans les projections de débits dans des conditions climatiques futures. Ceci est suivi par le manque de robustesse de l’identification des paramètres. Les projections hydrologiques générées par un ensemble de jeux de paramètres équifinaux sont proches de celles associées au jeu de paramètres optimal. Par conséquent, plus d’efforts devraient être investis dans l’amélioration de la robustesse des modèles pour les études d’impact sur le changement climatique, notamment en développant les structures des modèles plus appropriés et en proposant des procédures de calage qui augmentent leur robustesse. Ces travaux permettent d’apporter une réponse détaillée sur notre capacité à réaliser un diagnostic des impacts des changements climatiques sur les ressources hydriques du bassin Au Saumon et de proposer une démarche méthodologique originale d’analyse pouvant être directement appliquée ou adaptée à d’autres contextes hydro-climatiques.

Conception optimale d’une chaîne de traction électrique pour une voiture de type Formule SAE

La Formule SAE (Society of Automotive Engineers) est une compétition étudiante consistant en la conception et la fabrication d’une voiture de course monoplace. De nombreux événements sont organisés à chaque année au cours desquels plusieurs universités rivalisent entre elles lors d’épreuves dynamiques et statiques. Celles-ci comprennent l’évaluation de la conception, l’évaluation des coûts de fabrication, l’accélération de la voiture, etc. Avec plus de 500 universités participantes et des événements annuels sur tous les continents, il s’agit de la plus importante compétition d’ingénierie étudiante au monde. L’équipe ULaval Racing a participé pendant plus de 20 ans aux compétitions annuelles réservées aux voitures à combustion. Afin de s’adapter à l’électrification des transports et aux nouvelles compétitions destinées aux voitures électriques, l’équipe a conçu et fabriqué une chaîne de traction électrique haute performance destinée à leur voiture 2015. L’approche traditionnelle employée pour concevoir une motorisation électrique consiste à imposer les performances désirées. Ces critères comprennent l’inclinaison maximale que la voiture doit pouvoir gravir, l’autonomie désirée ainsi qu’un profil de vitesse en fonction du temps, ou tout simplement un cycle routier. Cette approche n’est malheureusement pas appropriée pour la conception d’une traction électrique pour une voiture de type Formule SAE. Ce véhicule n’étant pas destiné à la conduite urbaine ou à la conduite sur autoroute, les cycles routiers existants ne sont pas représentatifs des conditions d’opération du bolide à concevoir. Ainsi, la réalisation de ce projet a nécessité l’identification du cycle d’opération routier sur lequel le véhicule doit opérer. Il sert de point de départ à la conception de la chaîne de traction composée des moteurs, de la batterie ainsi que des onduleurs de tension. L’utilisation d’une méthode de dimensionnement du système basée sur un algorithme d’optimisation génétique, suivie d’une optimisation locale couplée à une analyse par éléments-finis a permis l’obtention d’une solution optimale pour les circuits de type Formule SAE. La chaîne de traction conçue a été fabriquée et intégrée dans un prototype de voiture de l’équipe ULaval Racing lors de la saison 2015 afin de participer à diverses compétitions de voitures électriques.