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L’électrification intelligente au service de la transition énergétique

Smart electrification towards energy transition

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Méthodes avancées pour la compréhension et la sécurisation des infrastructures complexes

Les travaux menés dans cet axe visent à l’élaboration de méthodes de compréhension des défaillances des infrastructures d’énergie avec une analyse de ces fonctions pour un traitement, une sécurisation et une fiabilisation du système électrique dans nos sociétés modernes.
 
Ils intègrent notamment :
  • la sûreté de fonctionnement des réseaux électriques du futur, intelligents et intégrant des énergies locales et/ou renouvelables. Il s’agit d’une problématique complexe à la frontière de plusieurs disciplines (génie électrique, informatique, télécommunication, économie, sociologie) qui concerne la sécurisation des réseaux du futur intégrant des énergies locales et/ou renouvelables. Cette problématique couvre aussi la transformation et le stockage de l’énergie.

    Les travaux couvrent les champs applicatifs suivants :
     
    • protections
      Cette activité de recherche est essentiellement amont puisqu’elle vise à proposer des algorithmes de protection pour les futurs réseaux maillés haute tension à courant continu ou proposer des algorithmes innovants pour les réseaux existants. Cette activité, initiée dans le cadre d’une thèse CIFRE avec RTE (projet Européen TWENTIES) se poursuit tout naturellement dans le cadre de l’ITE SUPERGRID.
       
    • détection de défaut et autocicatrisation
      Après avoir étudié les éléments du système électrique (modules PV, transformateurs), la détection et localisation de défaut sur les systèmes se concentre maintenant plus sur le réseau de distribution. Il s’agit de fournir l’information position du défaut pour réduire les délais d’intervention.
       
    • distribution de l’intelligence et aide à la participation des ressources locales
      Cette activités de recherche coordonne localement les acteurs du réseau électrique (consommateurs, distributeur, producteur, agrégateur, entre autres) pour augmenter la sécurité/stabilité via des outils distribués type coopération de systèmes décentralisés – théorie des jeux, contrôle par agent, entre autres.
       
  • La compréhension des évènements qui augmentent la vulnérabilité du système. Il s’agit en particulier de comprendre l’occurrence et la physique des phénomènes de cascade caractéristiques des systèmes électriques (et des systèmes associés du type électriques, télécommunication, systèmes d’information) ainsi que les événements initiateurs ou déclencheurs dans le but de prévenir les grands incidents. Cette compréhension passe forcément par une modélisation des interdépendances qui existent et qui conduisent le système à un fonctionnement critique.

    Cette modélisation prend essentiellement en compte les couplages suivants :
     
    • multi-infrastructures.
      Cette interdépendance rend plus fragiles ces réseaux ; on est en présence d’infrastructures critiques et essentielles. Des méthodologies doivent donc être apportées pour pouvoir caractériser cette interaction et pour faire face à la vulnérabilité du système électrique.
       
    • multi-échelles, de par la taille du réseau et sa complexité, les réductions classiques ne sont pas suffisantes pour représenter fidèlement les différentes dynamiques. Il convient en particulier de cibler les modes les plus critiques tout en tenant compte de leurs interactions. Toutes les échelles du réseau interagissent maintenant et sont analysées par l’utilisation de théories dédiées comme les graphes complexes ou les fractales. Des modélisation parcimonieuses sur l’invariance d’échelle dans les réseaux électriques et ses conséquences pour la modélisation dynamique sont aussi explorés.
       
    • multi-physiques, de par les différentes sources présentes et l’interaction avec les autres réseaux d’énergie (Power To Gas et vice versa, par exemple), ainsi que la modélisation des systèmes hybrides
       
    • multi-domaines, de par les interactions avec les stratégies industrielles et les interactions soci-économiques. Ces dépendances nous amènent à nous intéresser à la modélisation par agent pour caractériser les interactions entre acteurs et permettre ainsi d’intégrer les dimensions sociologiques et économiques.

mise à jour le 1 avril 2020

Membres


Raphaël Caire
Enseignant Chercheur Grenoble INP
+33 (0)4 76 82; 63 61
courriel

Bertrand Raison
Professeur UGA
+33 (0)4 76 82 62 61
courriel

Nicolas Retière
Professeur UGA
+33 (0)4 76 82 63 60
courriel

Yvon Besanger
Professeur Grenoble INP
+33 (0)4 76 82 64 41
courriel

Delphine Riu
Professeur Grenoble INP
+33 (0)4 76 82 62 83
courriel

Oana Ionescu-riffaud
Enseignant Chercheur
+33 (0)4 76 82 62 83
courriel

Cedric Boudinet
Ingénieur Grenoble INP
+33 (0)4 76 82 64 47
courriel

Florence François
Ingénieur CNRS
+33 (0)4 76 82 71 90
courriel
 
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