Decentralized multi-agent coordinated secondary voltage control of power systems

Résumé

Dans cette thèse, deux approches différentes concernant le contrôle de tension secondaire des systèmes d’énergie à grande échelle sont présentées. Dans la première approche, pour chaque zone du réseau électrique, une commande predictive de modèle qui modifie les points de consigne des compensateurs de puissance réactive participant à l’algorithme CSVC est conçue. Le contrôleur proposé tient compte des limites de puissance réactive de ces dispositifs de compensation. La nouveauté de la method réside dans la prise en compte de la déviation de puissance réactive mesurée sur les lignes d’interconnexion entre les zones voisines comme perturbation mesurée et compensation de la perturbation par les contrôleurs MPC régionaux. Comme autre contribution de ce travail, la validation de l’algorithme proposé se fait dans un environnement de simulation en temps reel dans lequel les contrôleurs MPC décentralisés sont exécutés en parallèle sur des noyaux de calcul distincts. La stabilité et la robustesse de l’algorithme présenté sont validées pour un réseau de transmission réaliste à grande échelle avec 5000 noeuds en considérant les protocols de communication standard pour envoyer et recevoir les données. Les résultats de la simulation montrent que la méthode proposée peut réguler les tensions sur les noeuds pilotes aux valeurs souhaitées en présence de variations de charge et de retards de communication. Le fardeau de calcul de la méthode proposée est également évalué en temps réel. Pour les réseaux confrontés à de grandes perturbations, un autre contrôleur centralisé basé sur un modèle est présenté ensuite qui considère les non-linéarités du système d’alimentation tout en tenant compte des compensateurs de type discret et continu. À cet égard, l’analyse de sensibilité sert à trouver les noeuds les plus sensibles du réseau appelés noeuds pilotes et à localizer les noeuds de contrôle dans lesquels des contrôleurs de type discrets ou de type continu sont installés. Le contrôleur CSVC est ensuite conçu en fonction de la notion de modèle de sensibilité non linéaire qui relie l’injection / absorption de puissance réactive ou le changement de tension de référence des contrôleurs à la variation de tension dans les noeuds pilotes à différents points de fonctionnement du réseau. Le modèle de sensibilité non linéaire est identifié à l’aide d’un réseau de neurones qui est ensuite utilisé par l’algorithme d’optimisation du Recuit Simulé pour résoudre un problème d’optimisation de type discret-continu mixte et trouver l’entrée de contrôle sous-optimale. L’algorithme proposé est comparé en temps réel à une méthode de contrôle de tension secondaire coordonnée basée sur des modèles de sensibilité linéaire et aussi une méthode de contrôle des condensateurs / inductances traditionnelles basée sur des mesures locales. Enfin, la même méthodologie que le contrôleur optimal basé sur la sensibilité non linéaire est adaptée à une architecture décentralisée compte tenu du consensus entre les contrôleurs régionaux se chevauchant dans certains noeuds avec un compensateur de puissance réactif connecté. Le consensus est atteint en deux itérations et ne requiert aucun lien de communication entre les contrôleurs régionaux. En outre, la méthode proposée donne la souplesse aux compensateurs partagés en tant qu’agents pour décider de leur degré de participation à l’algorithme SVC de chaque voisin en fonction de leurs propres objectifs de performance.

Date	31 mai 2018
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Ouassima Akhrif (Directeur(-trice)) & Maarouf Saad (Codirecteur(-trice))