Note ABES Approche probabiliste pour l'évaluation de la fiabilité du système électrique intégrant des énergies renouvelables peu prévisibles Probabilistic approach for evaluating the reliability of power system integrating less predictable renewable energy Système électrique 621.312 1 Énergies renouvelables Fiabilité Réseaux électriques (énergie) Fiabilité Évaluation Processus stochastiques Variables aléatoires Méthode de Monte-Carlo Théorie de la sensibilité (mathématiques) Suite aux contraintes environnementales imposées à la production classique d’électricité, les énergies à caractère renouvelable se développent très vite grâce aux politiques gouvernementales. En pratique, la nature des sources primaires étant aléatoire, l’introduction d’énergie renouvelable dans un réseau électrique peut impacter le fonctionnement du système électrique et la qualité de la puissance. L’utilisation des méthodes probabilistes dans la planification du système électrique s’avère alors nécessaire pour un système électrique composé d’une quantité importante de sources peu prévisibles. Cependant, ces méthodes probabilistes sont actuellement limitées à la planification long-terme à cause de leur temps de calcul élevé. Dans le cadre de cette thèse, une nouvelle approche probabiliste basée sur un couplage entre la formule des probabilités totales et la méthode de fiabilité du premier ordre est proposée pour l’évaluation de la fiabilité du système électrique à court terme. Elle prend en compte la probabilité de défaillance non prévue des composants du système, l’incertitude dans les prévisions de la production renouvelable et de la consommation. A l’aide de cette méthode, les indicateurs permettant de quantifier la fiabilité de fonctionnement du système électrique et l’utilisation des ressources renouvelables peuvent être déterminés. Grâce à ces indicateurs, la fiabilité du système électrique intégrant des énergies renouvelables peu prévisibles peut être évaluée. Le temps de calcul faible de la méthode permet de l’utiliser pour valider la planification court-terme, qui est faite un jour à l’avance pour la journée considérée (J). Following the environmental constraints to conventional power generation, renewable energy character grows very quickly thanks to government policies. In practice, the nature of primary sources is random, the introduction of renewable energy in an electrical network may impact the operation of the power system and the quality of the power. The use of probabilistic methods in planning the power system becomes necessary for a power system consisting of a large amount of less predictable sources. However, these probabilistic methods are currently limited to long-term planning due to their high computation time. In this thesis, a new probabilistic approach based on a coupling between the law of total probability and the first order reliability method is proposed to evaluate the reliability of the power system in short-term. It takes into account the probability of unanticipated failure of system components, the uncertainty in forecasts of renewable generation and consumption. With this method, the indicators used to quantify the reliability of the power system and the use of renewable resources can be determined. Therefore, the reliability of the power system incorporating less predictable renewable energy can be evaluated. The low computation time of the method allows it to be used to validate the short term planning, which is made one day in advance to the considered day (J). Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 3339285 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2012/50376-2012-Do.pdf https://theses.fr/2012LIL10071/abes Do Minh Thang Do 1985-03-07 VN 166940259 https://theses.fr/2012LIL10071 2012LIL10071 https://doi.org/10.70675/656600c3ze82az442bza58az6c9670e07e4a 2012-12-05 Génie électrique Lille 1 026404184 Doctorat Docteur es non oui Robyns Benoît MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 103080104 Clénet Stéphane MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 059789808 École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance (L2EP) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 067103510 ddc:620 Robyns Benoît Clenet Stéphane École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance (L2EP) ASCII PDF 3339285