Application de l'optimisation à la reconfiguration du réseau de distribution régional

Dans le domaine de la recherche opérationnelle, le sujet de cette thèse consiste à optimiser les réseaux électriques (en particulier les réseaux de distribution) en termes de pertes de puissance. Le principal problème abordé est le problème de la reconfiguration des réseaux de distribution (DNR) et plusieurs variations de ce problème. Le problème DNR est largement étudié dans la littérature et constitue une approche efficace pour les gestionnaires de réseaux de distribution (DSO) afin d’optimiser leurs réseaux en termes de perte de puissance due à la chaleur Joule. Avec la forte intégration de la production distribuée(production décentralisée), la reconfiguration du schéma d’exploitation du réseau devient cruciale pour améliorer l’économie de ces GRD. Le modèle d’optimisation consiste en un problème de programmation quadratique en nombres entiers mixtes (MIQP), où le réseau de distribution est représenté sous la forme d’un graphe, qui sert d’entrée à ce MIQP. Les variables binaires sont l’état de chaque interrupteur (1 ou 0)et les variables continues représentent les flux dans chaque ligne. La fonction objective est la somme des pertes de puissance pour la configuration sélectionnée par le solveur. Cette thèse réduit d’abord le temps de calcul du solveur lorsque les charges et les générations considérées sont statiques (à un seul moment dans le temps). Elle propose une méthode de réduction du réseau, où le graphe d’entrée du MIQP est réduit pour diminuer l’espace de recherche de la solution pour le solveur. Dans le même but, une méthode d’élimination des commutateurs à faible impact est proposée et testée sur un réseau d’agences SRD. Cette méthode consiste à proposer un ensemble de points de fonctionnement pour les coefficients de charge et de production sur l’ensemble du réseau, où le MIQP est lancé de manière séquentielle. Ensuite, les commutateurs à faible impact dans le MIQP sont fixés en tant que données, tandis que les commutateurs les plus importants restent en tant que variables. Les résultats ont montré que la méthode proposée améliorait considérablement le temps de calcul, le rendant environ 177 fois plus rapide dans le cas d’un point de fonctionnement donné indépendant des points initiaux. Après ces tentatives de réduction du temps de calcul du solveur dans le cas statique, une généralisation est proposée, où l’objectif est d’optimiser les pertes de puissance sur un horizon temporel. On parle alors de reconfiguration multiple sous contraintes opérationnelles. Ensuite, le cas des reconfigurations libres est exploré, lorsqu’aucune contrainte opérationnelle n’est imposée. Ce cas permet au solveur de modifier la solution à chaque point dans le temps, mais cette approche se heurte à de nombreux obstacles technologiques et économiques. Enfin, dans le cas d’une forte intégration de la production, qu’aucune solution ne peut gérer, la réduction de la puissance est introduite pour réduire la puissance excédentaire et maintenir une solution réalisable.