1 resultado para Genetic Algorithms, Multi-Objective, Pareto Ranking, Sum of Ranks, Hub Location Problem, Weighted Sum

em Université Laval Mémoires et thèses électroniques


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Le Système Stockage de lâÃnergie par Batterie ou Batterie de Stockage dâÃnergie (BSE) offre de formidables atouts dans les domaines de la production, du transport, de la distribution et de la consommation dâénergie électrique. Cette technologie est notamment considérée par plusieurs opérateurs à travers le monde entier, comme un nouveau dispositif permettant dâinjecter dâimportantes quantités dâénergie renouvelable dâune part et dâautre part, en tant que composante essentielle aux grands réseaux électriques. De plus, dâénormes avantages peuvent être associés au déploiement de la technologie du BSE aussi bien dans les réseaux intelligents que pour la réduction de lâémission des gaz à effet de serre, la réduction des pertes marginales, lâalimentation de certains consommateurs en source dâénergie dâurgence, lâamélioration de la gestion de lâénergie, et lâaccroissement de lâefficacité énergétique dans les réseaux. Cette présente thèse comprend trois étapes à savoir : lâÃtape 1 - est relative à lâutilisation de la BSE en guise de réduction des pertes électriques ; lâÃtape 2 - utilise la BSE comme élément de réserve tournante en vue de lâatténuation de la vulnérabilité du réseau ; et lâÃtape 3 - introduit une nouvelle méthode dâamélioration des oscillations de fréquence par modulation de la puissance réactive, et lâutilisation de la BSE pour satisfaire la réserve primaire de fréquence. La première Ãtape, relative à lâutilisation de la BSE en vue de la réduction des pertes, est elle-même subdivisée en deux sous-étapes dont la première est consacrée à lâallocation optimale et le seconde, à lâutilisation optimale. Dans la première sous-étape, lâAlgorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) a été programmé dans CASIR, le Super-Ordinateur de lâIREQ, en tant quâalgorithme évolutionniste multiobjectifs, permettant dâextraire 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 lâallocation et résout aussi la question de la programmation/scheduling dans lâinterconnexion du Québec. Dans le but de réaliser lâobjectif de la seconde sous-étape, un certain nombre de solutions ont été retenues et développées/implantées durant un intervalle de temps dâune 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 lâefficacité énergétique constituent les principaux objectifs. Quant à la seconde Ãtape, un nouvel indice de vulnérabilité a été introduit, formalisé et étudié ; indice qui est bien adapté aux réseaux modernes équipés de BES. Lâalgorithme génétique NSGA-II est de nouveau exécuté (ré-exécuté) alors que la minimisation de lâindice de vulnérabilité proposé et lâefficacité énergétique représentent les principaux objectifs. Les résultats obtenus prouvent que lâutilisation de la BSE peut, dans certains cas, éviter des pannes majeures du réseau. La troisième Ãtape expose un nouveau concept dâajout dâune inertie virtuelle aux réseaux électriques, par le procédé de modulation de la puissance réactive. Il a ensuite été présenté lâutilisation de la BSE en guise de réserve primaire de fréquence. Un modèle générique de BSE, associé à lâinterconnexion du Québec, a enfin été proposé dans un environnement MATLAB. Les résultats de simulations confirment la possibilité de lâutilisation des puissances active et réactive du système de la BSE en vue de la régulation de fréquence.