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Rapport de Projet
de Fin d’Etudes
Internet of Energy : Optimisation de l’utilisation des réseaux de
distribution
Apports de VHDL-AMS
SimFonIA SàRL
13 avenue de Strasbourg
67400 ILLKIRCH
Auteur : Mlle. LI Xiuming
INSA de Strasbourg, Spécialité Génie Electrique, Option Energie
Tuteur SimFonIA : Dr. SUN Qing
Ingénieur de développement
Responsable INSA de Strasbourg : M. BOYER Bertrand
Professeur du Département Génie Electrique
Le projet de Fin d’Etudes s’est déroulé du 15/02/2012 au 15/08/2012.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 2
Résumé
Actuellement les réseaux de distribution d’énergie produite de façon centralisée sont des structures
surdimensionnées et inefficaces. Les réseaux exigent une surcapacité de production pour faire face
aux pointes de consommation énergétique. La « Troisième révolution industrielle » (TRI) popularisée
par Jeremy Rifkin est basée sur une production d'énergie non plus « centralisée » mais « distribuée »,
l'énergie circulant dans le réseau de manière « intelligente », comme l'information circulant sur
l'Internet [1]. Le projet Internet of Energy (IoE) chez SimFonIA a pour but de démontrer l’efficacité
d’une architecture innovante en utilisant des modèles VHDL-AMS, pour l’intégration efficace de
générateurs, de stockages distribués et de ressources renouvelables, permettant de mieux
dimensionner les réseaux et d’augmenter leur efficacité.
Abstract
Current energy distribution networks produced in a centralized way are oversized and inefficient
structures. The networks require an overcapacity of energy production to deal with the surges of
energy consumption [2]. The « Third Industrial Revolution » (TIR) outlined by Jeremy Rifkin designs a
new industrial revolution, which is based on a no centralized but distributed energy production
circulating on the intelligent network, just like the information circulating on the Internet [1]. The
objective of the SimFonIA’s IoE (Internet of Energy) project is to demonstrate the efficiency of an
innovative architecture, by using the VHDL-AMS models, for the integration of distributed generators
storages, and renewable energy resources, allowing a better resizing of the networks and an increase
of their efficiency.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 3
Sommaire
Résumé ............................................................................................................................................................................................ 2
Abstract ........................................................................................................................................................................................... 2
Sommaire ........................................................................................................................................................................................ 3
1. Introduction ............................................................................................................................................................................. 4
2. Présentation de SimFonIA ....................................................................................................................................................... 5
3. Smart Grid ............................................................................................................................................................................... 7
4. VHDL-AMS ............................................................................................................................................................................. 10
5. Comparaison des logiciels ..................................................................................................................................................... 12
5.1. Introduction .............................................................................................................................................................. 12
5.2. Évaluation méthodologique ..................................................................................................................................... 12
5.3. Outils......................................................................................................................................................................... 13
5.4. Comparaisons [8] ...................................................................................................................................................... 16
5.5. Conclusion ................................................................................................................................................................ 18
6. Modélisations ........................................................................................................................................................................ 20
6.1. Introduction .............................................................................................................................................................. 20
6.2. Vérifications unitaires ............................................................................................................................................... 23
6.2.1. Production centralisée ................................................................................................................................. 23
6.2.2. Modèle de Maison ....................................................................................................................................... 26
6.2.3. Stockage domestique (Batterie) ................................................................................................................... 31
6.2.4. Production locale Photovoltaïque ................................................................................................................ 32
6.2.5. Routeur de Puissance (Energy Gateway / Energy Hub) ................................................................................ 34
6.2.6. SmartMeter (Compteur Intelligent) ............................................................................................................. 37
6.2.7. Disjoncteur ................................................................................................................................................... 38
6.2.8. Distribution des valeurs aléatoires ............................................................................................................... 39
7. Résultat de simulations ......................................................................................................................................................... 41
7.1. Simulations paramétriques ....................................................................................................................................... 41
7.2. Étude de Routeur de puissance (IoE, eHub) ............................................................................................................. 48
8. Conclusion ............................................................................................................................................................................. 53
Bibliographie .................................................................................................................................................................................. 54
Génie électrique 2012 Xiuming LI 4
1. Introduction
Actuellement les réseaux centralisés de distribution d’énergie sont souvent énormes et inefficaces.
Les réseaux exigent une surcapacité de production pour faire face à une augmentation imprévue de la
consommation énergétique. De plus ils permettent seulement une communication à sens unique, du
fournisseur vers le client. Dans la plupart des pays, l'intégration des énergies décentralisées dans le
réseau (par exemple celles issues de panneaux solaires) est impossible. Ce mode de fonctionnement
est de plus en plus intenable, notamment de par la hausse des coûts du fuel. Les producteurs
d'électricité ne peuvent plus se permettre de gaspiller l’énergie.
Le pilotage des réseaux électriques devient un exercice de haute voltige. La « Troisième révolution
industrielle » (TRI), popularisée par Jeremy Rifkin [1] désigne une nouvelle révolution industrielle et
économique. Elle est basée sur une production d'énergie non plus « centralisée », mais « distribuée »,
l'énergie circulant dans le réseau de manière « intelligente », un peu comme l'information circulant sur
l'Internet. Cette révolution pourrait ouvrir la porte à une ère nouvelle post-énergies fossiles et où le
nucléaire trop coûteux, serait remplacé par une constellation de microcentrales mises en réseau
fonctionnant un peu comme le modèle de l’Internet décentralisé, grâce aux « Smart Grids ».
Le projet Smart Grid (Internet of Energy) chez SimFonIA a un but de démontrer qu’une architecture
innovante utilisant VHDL-AMS pour optimiser l’intégration des générateurs distribués, des stockages
et des ressources renouvelables serait une réponse à la demande et à l'efficacité. Plusieurs critères
de performance ont été listés à savoir: l’intégration des ressources, l’application des technologies et
des standards critiques, le lissage de la courbe de la demande, la stabilité du réseau, etc.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 5
2. Présentation de SimFonIA
SimFonIA SARL (www.simfonia.fr) est une société de recherche sous contrat au statut de jeune
entreprise innovante (JEI) pouvant lui faire bénéficier du CIR (crédit impôt recherche). Elle est
constituée d'une équipe d'ingénieurs spécialistes dans la modélisation système pluridisciplinaire. Ses
travaux sont basés sur une longue expérience des problématiques industrielles dans différents
domaines techniques. SimFonIA travaille pour des grands comptes aussi bien en France qu'à
l’étranger.
Outils
Langage utilisé (préférentiellement, non exclusif) : VHDL-AMS ;
Simulateur : SMASH (Dolphin Integration), MATLAB, AMESim, MODELICA, etc ;
Dessin 3D : importation de modèles CAD et dessins dans SketchUp ;
Animateur 3D : SimFonIA Animation Tools (logiciel développé par SimFonIA et mise en vente
depuis janvier 2012).
Méthode de travail
La mission de SimFonIA est de mettre de la science dans la technologie. Sa méthode est la
déclinaison industrielle des méthodes de recherche des grands laboratoires. Tous ses projets
débutent par l'étude de la littérature scientifique récente pour cerner les phénomènes constitutifs. Ses
modèles (ou prototypes virtuels) sont recalés/recalables avec des mesures expérimentales. SimFonIA
effectue une approche système et intègre les phénomènes physiques dans toutes leurs complexités,
dans une description générale pour une restitution des résultats dans le contexte d'utilisation. La
maîtrise des différentes étapes du cycle de conception en V assure notamment une présence dans
l’ensemble de la chaîne industrielle
Les missions et les compétences de SimFonIA
SimFonIA est compétente dans les domaines suivants :
aide à la réflexion scientifique ;
aide à la réflexion et conseil aux choix technico-stratégiques ;
participation aux réunions de projet élargies aux autres intervenants ;
analyse de documents scientifiques et techniques, études bibliographiques ;
validation d’approche sur des données issues des informations fournies ;
recommandations sur les campagnes de mesures à mener ;
production d’Archétypes de principe pour validation système ;
production de prototypes virtuels fonctionnels en vue de choix et de compromis technologiques,
de prévisions de performances (avec intégration de résultats d’outils métier produits par des
tiers) ;
Génie électrique 2012 Xiuming LI 6
calibration (réglages de paramètres) de modèles technologiques sur mesures de prototypes
physiques ;
prévision de politique de gamme « optimale » ;
constitution de bibliothèques de modèles réutilisables (documentés, versionnés, validés, etc.) ;
analyse des résultats au sens scientifique et technologique du terme ;
développements de logiciels et méthodes spécifiques ;
animation 3D de résultats de simulations ou de mesures.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 7
3. Smart Grid
Réseaux électriques
Un réseau électrique sert à relier des producteurs et des consommateurs distants ainsi qu’à sécuriser
les moyens de production.
Information générale sur des réseaux électriques en France
Les entreprises principales :
EDF : Électricité de France est l’entreprise principale de production et de fourniture
d'électricité ;
ERDF : Électricité Réseau Distribution France ;
RTE : Réseau de Transport d'Electricité (>50kv).
Classification du Niveau de tension
400kV grand transport HTB (Haute tension B) ;
225kV 90kV 63kV répartition HTB ;
20kV 15kV 13kV distribution HTA (Haute tension A) ;
400V, 240V BT (Base tension).
Pourquoi a-t-on besoin des Smart Grids (Réseaux Intelligents) ?
Le pétrole va manquer de plus en plus (épuisement des réserves pétrolières et moindre accessibilité
du pétrole non conventionnel). Sans alternative au pétrole, toute reprise de l'économie se traduira par
une crise mondiale. De plus, le nucléaire est trop centralisée, dangereux et inutilement coûteux,
nécessitant des lignes à haute tension qui sont des sources d'importantes pertes en ligne alors que
les technologies modernes de stockage d'énergie et de commutation intelligente permettent déjà la
réalisation d'une production distribuée d'énergies renouvelables, même avec des sources
intermittentes (sources telles que du vent, du soleil ou des vagues qui ne sont pas permanentes, mais
souvent complémentaires). [1]
Le secteur de l'énergie a représenté 24% des émissions mondiales de CO2 en 2002 et pourrait être
responsable de 14,26 GtCO2e en 2020. Le potentiel à réduire les émissions de carbone grâce à la
technologie de réseau intelligent pourrait atteindre 2,03 GtCO2e en 2020 [2].
Smart Grid (Réseau intelligent)
Philosophie et remarques générales
L'ERGEG (European Regulators' Group for Electricity and Gas) définit le « réseau intelligent » comme
« un réseau électrique qui intègre de manière financièrement efficace le comportement et les actions
de tous les utilisateurs qui y sont connectés, producteurs, consommateurs et ceux qui font les deux,
Génie électrique 2012 Xiuming LI 8
de manière à garantir un système énergétique durable, économiquement sain avec des pertes
limitées et un haut niveau de qualité, sécurité et fiabilité d'approvisionnement.» [3]
Il permet l’échange de données en temps réel sur le réseau électrique : tel est le principe du Smart
Grid, le réseau intelligent. Celui-ci permettra en particulier d’optimiser la conduite et l’exploitation du
réseau, de réduire les pics de consommation sur le réseau et ainsi d’en augmenter l’efficacité
énergétique et le rendement global.
Les objectifs affichés pour le développement des « Smart Grids »sont les suivants :
Assurer stabilité et fiabilité des réseaux complexes ;
Possibilité d’avoir différents acteurs de production et de commercialisation de la ressource ;
Intégration cohérentes des sources ponctuelles, domestiques et renouvelables ;
Intégration de la masse des véhicules électriques ;
Meilleure gestion offre-demande. Lissage de la production marginale coûteuse ;
Moins de cuivre (lignes), moins de fer (machines, transformateurs) par un meilleur
dimensionnement ;
Augmentation de l’efficacité globale, meilleure empreinte carbone ;
(Remarque personnelle) Meilleure gestion des clients, assurer les profits des « historiques » ;
Possibilité de coûts variables en continu (marché de l’énergie) ;
Gestion intelligente des (par les) consommateurs (profils horaires, gestion d ‘échéance, etc.) ;
Gestion des moyens de stockage (par inertie, chimiques, gravitaires, changement de phase,
etc.) ;
Une nouvelle offre
Chacun pourra être le producteur par l’intermédiaire de différents moyens (solaire, biomasse, éolien,
géothermie, éventuellement restitution du contenu de batteries de véhicules, etc.). Pour gérer
correctement les réseaux de distribution, on peut imaginer différents scénarios:
Le réseau fournit l’énergie à ses clients ;
En cas de sous-utilisation du réseau, il peut participer à la fabrication de stocks répartis ;
Le client peut emmagasiner de l’énergie dans son stock local grâce à son moyen de
production ;
En cas de pointe de consommation :
o les clients non utilisateurs peuvent mettre leur stock à disposition (ils aident) ;
o les clients utilisateurs peuvent auto-consommer leur stock (ils s’effacent).
Un client est donc un îlot connecté à :
Un réseau de distribution ;
Génie électrique 2012 Xiuming LI 9
Un moyen local de production d’énergie ;
Un réseau domestique ;
Un moyen de stockage.
Une étude complète montre qu’il y a 26 configurations différentes (Voir paragraphe 6.2.5) de type
producteur-consommateur. Elles peuvent être classées en plusieurs groupes : alimentation classique,
îlotage, soutien au réseau, régulation de charge réseau.
Moyen de régulation
Il faut disposer « d’un routeur de puissance » chez les clients qui ont un moyen de production et/ou de
stockage. Ce dispositif doit fournir à distance et en temps réel l’état du stock et de la consommation
locale et être commandable à distance.
Modélisation fonctionnelle
SimFonIA peut participer au développement théorique de cette approche en fournissant des
modélisations et des simulations fonctionnelles [4].
L’acheminement de l'énergie électrique est : Production => Transport => Distribution. Le schéma
ci-dessous montre l'évolution du système électrique avec Smart Grid.
Figure 1 : L’acheminement du système électrique
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4. VHDL-AMS
Introduction [5]
Le langage VHDL est un standard IEEE (IEEE 1076-1993) pour la modélisation, la simulation et la
synthèse de systèmes matériels logiques (HDL - Hardware Description Language). Il est aujourd’hui
très largement utilisé et est supporté par tous les environnements d’aide à la conception de circuits et
de systèmes électroniques (EDA - Electronic Design Automation).
« VHDL-AMS » vient de «VHSIC Hardware Description Language-Advanced and Mixed Signal » avec
VHSIC pour Very High Speed Integrated Circuit. Le langage VHDL-AMS est aussi un standard IEEE
(IEEE 1076.1-1999) qui a été développé comme une extension du langage VHDL pour permettre la
modélisation et la simulation de circuits et de systèmes analogiques et mixtes logiques-analogiques.
Structure d'un modèle
Un modèle VHDL-AMS est constitué de deux parties principales: l'entité (mot-clef : ENTITY) qui
correspond à la vue externe du modèle et l'architecture de l'entité (mot-clef : ARCHITECTURE) qui
correspond à la vue interne du modèle.
La spécification nommée de l'entité permet, après appel de bibliothèque utiles (mot-clef : LIBRARY) et
la spécification du contenue à exporter (mot-clef : USE), de définir les paramètres génériques
(constantes à valeurs différées) et les ports (mot-clef : PORT) par lesquels l'entité pourra recevoir et
envoyer de l'information à et vers son environnement. Les différentes informations pouvant être
échangées sont supportées par des ports de classe SIGNAL (pour des informations à événements
discrets), QUANTITY (pour des informations analogiques orientées) et TERMINAL (pour des
informations analogiques de type nœuds de connexion). De plus, une spécification d'entité permet de
définir un ensemble d'instructions passives, c'est-à-dire ne modifiant pas de l'information numérique
ou analogique.
L'architecture de l'entité permet, après une zone de déclaration, de définir le fonctionnement du
modèle par l'intermédiaire d'instanciations de composants (c'est-à-dire en définissant une netlist
d'objets), d'instructions concurrentes permettant de manipuler l'information numérique et d'instructions
simultanées mettant en jeu les valeurs analogiques du modèle. L'architecture peut manipuler les
informations disponibles sur les ports de l'entité.
Les grands constituants d'un modèle VHDL-AMS
Ouverture de bibliothèques(LIBRARY) ;
Déclarations d'utilisation du contenu bibliothèques ouvertes(USE) ;
Spécification d’entité(ENTITY) ;
o Définition des paramètres génériques(GENERIC) ;
o Définition des ports de connexion possible (PORT) ;
SIGNAL (in/out) support des informations à événements discrets ;
Génie électrique 2012 Xiuming LI 11
QUANTITY (in/out) support des informations signal-flow ;
TERNIMAL support des connexions « Kirchoff » ;
Corps de l'entité ;
o Ensemble d'instructions passives ;
Architecture de l'entité ;
o Zone de déclaration ;
o Corps de l'architecture ;
Instanciations de composants [support de la hiérarchie] ;
Instructions concurrentes [traitement à événements discrets] ;
Instructions simultanées [traitement temps continu].
Génie électrique 2012 Xiuming LI 12
5. Comparaison des logiciels
5.1. Introduction
Le sujet « Smart Grid » est proposé pour optimiser la conduite et l'exploitation du réseau, réduire les
pics de consommation et aussi améliorer l'efficacité énergétique. La question se pose : comment
peut-on améliorer la fiabilité et la sûreté de réseaux électriques, quels outils de simulation sont
maintenant utilisés et reconnus internationalement ?
En fait, les logiciels pour réseaux électriques sont classés en deux catégories : les programmes pour
simuler le régime transitoire électromagnétique et ceux pour simuler le régime transitoire
électromécanique. Les analyses peuvent se faire dans les domaines temporel ou fréquentiel. La
structure des fonctions fondamentales de la simulation d'un réseau électrique est montrée
ci-dessous :
Figure 2 : Structure fonctionnelle de simulation d’un réseau électrique
5.2. Évaluation méthodologique
Les modèles des lignes de transport à haute tension, des transformateurs et des générateurs sont les
éléments les plus importants pour la protection et l’intégration des réseaux électriques en régime
stable et transitoire. Ainsi, en fonction de la nature de la modélisation et du but de l'analyse, on peut
Génie électrique 2012 Xiuming LI 13
choisir différents logiciels pour la simulation. Les critères suivants peuvent être utiles pour le choix des
logiciels [6] :
Caractéristiques : power flow, court-circuit, régulateur. Derrière ces analyses il y a une
représentation mathématique. La méthode mathématique utilisée peut influencer l’efficacité, la
vitesse et la fiabilité du résultat (Gauss-Seidel, Newton-Raphson, et Fast-Decoupled) ;
Modèle mathématique : linéaire/non linéaire, décentralisé/ centralisé, statique/dynamique,
continu/discret, déterministe/stochastique ;
Mode de simulation : simulation dynamique, discret, continu (l'état stationnaire ou transitoire),
simulation avec valeurs instantanées ou efficaces, simulation des phases etc ;
Méthode d'analyse : Analyse de l'état stationnaire, de l'état quasiment stationnaire, analyse
dynamique, analyse de l'état transitoire ;
Multiple domaine environnement : domaine temporelle ou fréquentielle ;
Bibliothèque des composants et bloc ;
GUI1 et la compatibilité ;
Standard industriel ;
Interface de saisie ;
Variance.
5.3. Outils
ATP-EMTP [7]:
ATP-EMTP est un logiciel gratuit développé par les contributions de chercheurs dans le monde entier
pour modéliser les régimes transitoires des réseaux d’énergie électrique. Ce logiciel a été initié dans
les années 70, et ne cesse depuis d’être amélioré en performances et complété par de nouvelles
fonctions.
Ce logiciel est appelé ATP-EMTP pour le distinguer des autres logiciels qui ont les mêmes fonctions
(EMTP-RV ou EMTDC) mais qui sont commercialisés.
ATP-EMTP utilise la règle trapézoïdale de l'intégration pour résoudre les équations différentielles des
différents éléments du réseau en domaine temporel. Le programme principal peut modéliser presque
tous les éléments qui existent dans le réseau. De plus les utilisateurs peuvent créer eux-mêmes
différents éléments grâce aux modules et programmes supplémentaires comme par exemple TACS
(Transient Analysis of Control Systems) ou MODELS (langage de simulation) qui permettent de
modéliser les systèmes de contrôle ou les caractéristiques non linéaires.
1 Graphic User Interface
Génie électrique 2012 Xiuming LI 14
Les programmes supplémentaires comme LINE CONSTANTS, CABLE CONSTANTS (LCC)
permettent de calculer les paramètres des lignes et des câbles. BCTRAN permet quant à lui de
modéliser le transformateur en tenant compte des caractéristiques magnétiques du noyau de fer.
En plus, ATP-EMTP a d’autres fonctions comme FREQUENCY SCAN pour étudier le réseau dans le
domaine fréquentiel, ou comme HARMONIC FREQUENCY SCAN pour analyser les harmoniques.
ATP est idéale pour l'utilisation éducative car il est gratuit.
Power System Simulation for Engineering (PSS/E) (SIEMENS):
Il est développé pour étudier la transmission et la performance du générateur en mode stable et
dynamique. Il est utilisé par 70 pays.
Power flow (Load flow): analyse de la répartition de puissance ;
Court-circuit ;
Analyse des Contingences ;
Contingence Probabiliste et déterministe ;
Simulation Dynamique : les outils pour répondre aux perturbations qui causent les grandes
charges dans le réseau électrique. Grandes bibliothèque de modèles et possibilité de créer de
nouveaux modèles en Fortran, ou Graphical Model Builder(GMB).
PSS/E a une GUI excellente. Dans le calcul de la répartition de l'énergie, leur fonction de la répartition
de puissance optimale permet d'obtenir une meilleure solution pour le système. De plus il offre une
vaste gamme des solutions pour améliorer l'efficacité, estimer des paramètres des équipements,
analyser des contingences, les protections afin de résoudre certains des défis des réseaux
électriques.
CYME Power Engineering Software :
PSAF (Power Systems Analysis Framework) est un logiciel intégré formé de différents modules
d'analyse de réseaux électriques, muni d'une interface graphique, d'un gestionnaire de base de
données et de différentes fonctions dédiées à l'estimation des paramètres des équipements du
réseau. Le logiciel PSAF convient aussi bien à des réseaux de transport qu'à des réseaux industriels
triphasés.
Une vaste gamme d'équipements de réseau et de contrôleurs est supportée par une base de données
intégrée qui renferme les caractéristiques des équipements standards de l'industrie. Chaque type
d'équipement offre plus qu'une possibilité de modélisation selon les objectifs et la portée de la
simulation à être effectuée.
Le logiciel PSAF permet la saisie de données en mode graphique ou tabulaire et le traçage
personnalisé du schéma unifilaire (incluant l'exportation vers AutoCAD™) ainsi que des fonctions
sophistiquées de production, de traçage et de personnalisation des rapports de simulation.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 15
Modelica
Le langage de modélisation orienté objet Modelica est destiné à permettre une modélisation pratique
de systèmes complexes, par exemple, des systèmes comportant des composantes mécaniques,
électriques, hydraulique, thermique, etc. Son usage se rapproche des langages VHDL-AMS et
Verilog-A (tous deux issus de l'industrie électronique) dans le sens où il décrit un système sous la
forme d'un ensemble d'équations. Le simulateur associé a pour tâche de résoudre le système
d'équations à chaque pas temporel.
Il a cependant une vocation plus généraliste que ses concurrents et bénéficie des avantages de son
orientation objet (héritage des caractéristiques d'un modèle par un autre, typage flexible). Par contre,
son usage reste pour l'instant assez limité en électronique, domaine de prédilection du VHDL-AMS ou
du Verilog-A.
Dans l'exemple du document [7], le réseau électrique compensé MT (Moyenne Tension) et la
protection PWH (Protections Wattmétrique Homopolaire) sont modélisées par Modelica et EMTP-RV.
Une comparaison montre qu'il sera difficile de réaliser et vérifier sous Modelica des systèmes
complets comme la protection à distance ou les fonctions avancées pour Smart Grid réalisés sous
EMTP-RV. Par contre, les modèles dans Modelica sont plus simples à manipuler et ils sont aussi
modifiables pour les utilisateurs.
CERBERUS (Adapted Solutions):
Ce logiciel est désigné pour le calcul du réseau électrique et de l’évaluation de connections des
sources alternatives. Il est développé pour l’objectif d'avoir une solution facile à utiliser et rentable.
CERBERUS offre une GUI avec des dialogues des entrés spécifiques pour toutes les composantes.
Certaines composantes peuvent être paramétrées d'après la base de données qui peut être étendu
par des utilisateurs. En raison de la technologie du système d'équations solveur utilisé pour le calcul, il
n'y a pas de restrictions sur la topologie du système. Des réseaux de toute taille peuvent être étudiés.
Management du projet (les liens des fichiers, une représentation sous la forme d'arbre, les
commentaires, etc.) ;
Load Flow (visualisation) ;
Court-circuit ;
Le calcul des valeurs du papillotement, la tension transitoire de rétablissement, le démarrage
de la machine asynchrone ;
L’évaluation de connections des sources alternatives (l'injection maximale).
Les résultats du calcul peuvent être affichés et imprimés directement, ils peuvent aussi être exportés
dans un fichier protocole qui peut être importé dans le commun du logiciel. La fonction de l'animation
permet de bien visualiser les composantes et les résultats.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 16
5.4. Comparaisons [8]
VHDL-AMS ATP MATLAB [9]
SOURCES
Source DC/AC, A ou V, AC_3 phases, A ou V
Source rampe, A ou V
Source double exponentielle
source
Les modèles peuvent être
décris en équation
mathématique
Source DC/AC, A ou V
AC_3 phases, A ou V
Source rampe source, A ou V
Source double exponentielle
Source Heidler, Standler, Cigré
Type de source A ou V,
TACS contrôles sources, A ou V
Source DC/AC, A ou V
3-phase programmable
Source contrôlable
INTERRUPTEURS
Interrupteur commandé par le temps, le courant, la tension et sous condition prédéfinies
1 et 3 phases contrôle temps et tension
TACS (externe bloc) contrôle
Statistique (fonctions
prédéfinies)
Systématique (périodique)
1et 3 phases contrôle logique
interrupteur idéal (parallèle avec
RC circuit amortisseur)
MACHINES
MS, MAS, MCC
idéal, et modélisés avec flux,
C.I2
Machine synchrone(MS) 3 phases avec ou sans contrôle TACS, conditions initiales
Machine asynchrone(MAS) 1 et
3 phase conditions initiales
Machine à courant continu
(MCC) (C.I.)
MS (3 phases
MS à aiment permanent
MS avec régulateur de tension et
excitation
MAS (3 phase)
MCC
Turbine hydraulique
Turbine à vapeur
CABLES
Centralisé ou distribué
LCC faisable
Centralisé
RLC équivalent, 1, 2, 3 phases
RL couplé symétrique ou non
2*3phases
Distribué
1, 2, 3, 2*3,9 phases
transposées
2, 3 phases non-transposées
LCC Line/Câble Constants
program
défini par les data géométrique
et matériau
Centralisé
Paramètre de la structure П,
valeurs de R C L
distribué
matrice séquentiel composants
2 C.I. : Condition Initiale
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TRANSFORMATEURS
Idéal, saturable, avec ou sans pertes
1, 3 phases avec tous les
types de couplage
1 et 3 phases, idéal, seulement le rapport est définissable
1 phase, saturable (2
enroulements)
3 phases, saturable (2 ou 3
enroulements) (Y/Y)
BCTRAN
Linéaire, 1 phase (2 ou 3 enroulements)
Linéaire, 3 phase (YgY, YgD1,
YgD11, D1Yg, D11Yg, YgYD,
YgYgD)
Saturable, 1 phase (2 or 3
enroulements),
Saturable, 3 phase (YgYgD),
Transformateur de 3 phases
avec 12 terminaux linéaires
ELEMENTS LINEAIRS
RCL en série ou parallèle, 1 et 3 phases, avec ou sans damping, possibilités de connexion
C.I prédéfinies
R, C et L avec damping r
RLC en série, 1 et 3 phases
RLC triphasé connecté en Y et
D
C avec V_initiale
L avecI_initial
RLC en série, 1 et 3 phases
RLC en parallèle, 1 et 3 phases
Paramètres définissable(R L C P
Q)
Inductance mutuel triphasé
ELEMENTS NON LINEAIRES
R non linéaire
L non linéaire
Hystérésis faisable
R(t), R(i), R(TACS)
L(i),L(i + C.I_flux)
L hystérésis ou avec C.I_flux
Métal-oxydeparafoudre
Métal-oxydeparafoudre S
COMPOSANTS
Diode,
Thyristor,
IGBT,
Mosfet, etc.
idéal ou avec les contraintes
à définir
Diode,
Thyristor (Valve) contrôlé par
TACS
Triac
Diode,
Thyristor,
IGBT,
GTO,
Mosfet
1, 2 or 3-arm pont
MODELISATION DE L'ENVIRONNEMENT
oui oui simPower
SOLUTION / METHOD
Pas de simulation variable Intégration trapézoïdale
Non-zéro conditions initiales
Pas de simulation fixe (6 types)
pas variable (8 types)
LIMITES
Équation différentielle dans le domaine non-temporel
Équation différentielle, donc son calcul est long surtout si l'ordre de différentiel est élevé, ou les systèmes massives
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BLOC contrôle
Grandes possibilités de construction
Construction à partir les TACS ou MODELS
Timer (t)
synchroniser 6 ou 12 pulsion
générateur pour piloter les 6 ou
12 interrupteurs de convertisseur
MESURES
Branche V, I instantané
exporter le fichier tableau
Grande possibilité de calcul
Capteur TACS
I/V
branche V
Puissance instantané
I/V
Impédance
RMS, THD, Coefficient Fourier
P, Q
UNITE DE TRAITEMENT DE SIGNAL
Source : Tous les types de source qui peut être exprimé avec des équations mathématiques
Source : DC, AC, Pulse, Rampe.
Fonction transfert
« S »domaine 7èmeordre
Intégral
Dérivé simple
Filtre (passe haut/bas 1er ordre)
Math, opération logique simple
Dispositifs
Capteur de fréquence
Relais
Niveau de déclenche
Multiple ON_OFF interrupteur
Source : Rampe, AC, DC,
Générateur aléatoire
Arbitrary repeating sequence,
Clock,
Importation de fichier
Fonction transfert
Dérivé, Intégration
« S » domaine (continu)
Delay variable
Filtres (20 types A/N)
Math, opération logique
compliqué
« Z » domaine (discret)
5.5. Conclusion
VHDL-AMS permet de décrire des modèles multiple-abstraction, multidisciplinaires, hiérarchiques à
temps continu et à événements discrets dans des bibliothèques externes. Il permet de gérer aussi
bien en numérique qu'en analogique des abstractions comportementales (fonction), structurelles
(netlist) et signal flow (sous forme de boite noires).
Comme les limites citées dans le tableau ci-dessus, ATP-EMTP est idéal pour la construction des
modèles de la ligne de transport avec sa fonction LCC, les paramètres y sont parfaitement intégrés.
Pourtant leurs modèles de transformateurs et de générateurs sont limites pour identifier les défauts
internes.
ATP et MATLAB sont des bloc-orienté simulations avec interface graphique. Ils sont générés par le
signal flow. Puisqu’il y a des modèles prédéfinis dans ATP, Matlab est moins simple à manipuler.
Cependant il offre plus de possibilités pour le traitement des signaux et pour le contrôle ce qui le rend
performant pour la simulation transitoire électromagnétique et électromécanique.
La question étant de savoir si VHDL-AMS pourrait jouer un rôle dans le domaine des réseaux
électriques, la réponse semble être oui. Dans un premier temps, tous les équipements peuvent être
modélisés par des modèles mathématiques et être définis avec les sens physiques. Ensuite, les
Génie électrique 2012 Xiuming LI 19
analyses dans les domaines temporel et fréquentiel sont toutes faisables. De plus pour la gestion
énergétique, VHDL-AMS est capable de faire des calculs complexes afin d'optimiser le dispatching.
Le standard n'est pas un problème pour VHDL-AMS.
Surtout VHDL-AMS semble être assez puissant aussi bien dans la modélisation que dans la
simulation pour répondre au sujet de stage à savoir l’étude au niveau comportemental et fonctionnel
de systèmes Smart Grids de grande étendue.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 20
6. Modélisations
6.1. Introduction
Les réseaux pour la distribution d'énergie produite de façon centralisée sont dimensionnés en fonction
du point de production (Voir Figure 4). Les réseaux exigent une surcapacité de production et de
transport pour faire face à une augmentation imprévue de la consommation énergétique. Par exemple,
dans la figure 3, les installations de production/distribution doivent être dimensionnées en tenant
compte de la ligne bleue, alors que le point nominal (point de rendement maximal de l'installation) est
fixé à Pmoy. De plus dans les réseaux actuels, les énergies renouvelables décentralisées et réparties
ne sont pas bien intégrées et les éventuelles capacités locales de stockage sont ignorées.
Nous proposons d'étudier des pistes de solutions permettant de gérer globalement la production et le
stockage, de mutualiser tous les moyens et d'utiliser des stratégies d'optimisation.
Figure 3 : Structure générale producteur - consommateur
La structure générale producteur-consommateur schématisée ci-dessus peut être simplement
modifiée en la faisant migrer vers un système comprenant les éléments suivants
Energy Hub (ou Routeur de puissance, ou Home Energy Gateway) permettant la distribution
intelligente des énergies réseau et produites localement ;
Smart Grid : évolution des réseaux électriques actuels permettant le contrôle des données et
des flux d’énergie ;
Internet of Energy : la mise en commun des données et l'énergie ;
Génie électrique 2012 Xiuming LI 21
Figure 4 : Approche simple du Smart Grid
Le réseau de type « Smart Grid » permet l’échange de données en temps réel sur le réseau électrique.
Cette méthode doit permettre d’optimiser la conduite et l’exploitation du réseau, d'optimiser la
consommation donc de réduire les pics de production et de transport et surtout, dans un deuxième
temps, l’intégration mutualisée des sources renouvelables et des moyens de stockage locaux de
façon transparente et intelligente. L'intégration raisonnée et optimisée de la production et du stockage
répartis doit conduire à un lissage de la production marginale (très) coûteuse. Dans la figure 4 on
aimerait que la partie en jaune de la puissance soit fournie par les stocks locaux, la partie verte serait
en fait comblée pour reconstituer les stockages chez les consommateurs. La production locale peut
offrir une puissance en continu pour diminuer la moyenne de puissance de production ou soutenir la
production centralisée et ainsi augmenter l’efficacité énergétique et le rendement global.
Notre approche basée sur des modèles comportementaux de différents niveaux de détails offre une
méthodologie qui montre que les moyens préconisés permettent d'optimiser la production en fonction
de la demande tout en tenant compte de la rapidité de réglage des différents types de centrales. Cette
méthode offre un moyen d'action pour le gestionnaire du parc de production mais aussi le
gestionnaire de parc immobilier.
Nos modèles mettent en œuvre des sous-systèmes sont les centrales et leurs moyens de réglage, un
réseau de transport et un ensemble de consommateurs. Actuellement les consommateurs sont des
foyers de différentes tailles qui sont génériques sur leur isolation, leur moyen de chauffage, leur
scénario d'occupation et de consigne de température possédant (ou pas) des moyens de production
locale et des moyens de stockage réinjectables. L'énergie est gérée par un « Routeur de Puissance »
sous le contrôle d'algorithmes locaux et d'ordres venant du réseau. Les consommateurs sont
branchés en étoile en bout de ligne de distribution.
Cette infrastructure est plongée dans un environnement gérant les variations de température jour/nuit
et été/hiver ainsi que les horaires de levé et de coucher du soleil en fonction de la latitude de lieu sur
une année complète. A terme nous ajouterons des courbes mesurées de température et
d'ensoleillement moyen (tenant compte de l'orientation de la maison).
Les travaux présentés ici se font sous la double hypothèse suivante:
Génie électrique 2012 Xiuming LI 22
Hypothèse 1 : Un consommateur qui peut consommer une puissance maximale Pmax, peut
réinjecter la même puissance sur le réseau sans avoir à apporter des modifications au réseau
existant ;
Hypothèse 2 : Un consommateur protégé par un disjoncteur de calibre Imax ne pourra pas
réinjecter sur le réseau un courant supérieur à Imax, quelque soient les moyens de production
et de stockage à sa disposition.
Dans ce rapport nous présentons différents modèles ainsi que des comparaisons de scénarios de
production d’énergie avec ou sans moyen de stockage décentralisé et avec ou sans énergie solaire
photovoltaïque.
Le modèle de base utilisé dans ce travail est constitué des éléments suivants :
Une centrale de production avec une réaction de réglage lente ;
Une centrale de soutien avec une réaction de réglage plus rapide ;
Un organe de régulation de production à asservissement de tension réseau ;
Une ligne de transport/distribution simplifiée ;
Un pack de N maisons (N est générique) ayant les caractéristiques suivantes :
o Connexion en étoile (quartier) ;
o Stockage local déclenché par le producteur (Smart-Grid) sur un critère global ;
o Isolation ;
o Chauffage (électrique sur ces modèles) ;
o Production électrique d'eau chaude ;
o Eclairage ;
o Scénario d'utilisation (présence/absence, consigne température, éclairage, etc.) ;
o Disjoncteur (calibre Imax) ;
o Compteur (différence entre puissance obtenue de centrales et puissance produite
locale) ;
o Routeur de puissance ;
o Stockage domestique (batterie) ;
o Production locale (panneaux solaires).
Un scénario annuel de température ;
Une éphéméride : jour/nuit avec heures de lever et coucher du soleil générique sur la latitude.
Tous les paramètres technologiques coté consommateur sont générés aléatoirement.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 23
Figure 5 : Schéma bloc global du modèle Smart Grid
6.2. Vérifications unitaires
6.2.1. Production centralisée
Généralités
La partie production est la somme des puissances centralisées : centrales nucléaires, centrales
thermiques, centrales hydrauliques, etc.
La structure générique de la production est la suivante :
Prod = alpha(t).Pnucl + beta(t).Ptherm + gamma(t).Phydro
Génie électrique 2012 Xiuming LI 24
Elle prend en compte des constantes de temps différentes. Les coefficients varient entre 0 et 1 en
fonction du temps (le temps de démarrage et de réglage) et donc les variations de puissance des
centrales sont différentes.
Modélisation
Notre modèle présente deux types de production : une centrale avec un réglage relativement lent
(nucléaire) et une centrale rapide (thermique). Les deux centrales sont considérées comme deux
sources de puissance, les courants sont imposés par la charge, donc on peut dire que les centrales
sont des sources de tension.
Le schéma bloc de production est comme ci-dessous :
Figure 6 : Schémas bloc de la production électrique
Le filtre « passe_bas1 » qui suit « V_erreur » sert à activer la centrale nucléaire lentement. Le filtre
« passe_haut1 » permet d'activer la centrale thermique plus rapidement et de la mettre en veille
quand la centrale nucléaire a atteint la tension requise. Après un filtre « passe_bas2 » est ajouté pour
limiter les variations trop rapides.
Les deux correcteurs proportionnels sont réglés pour assurer la stabilité du système et une faible
erreur statique.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 25
Les paramètres alpha et beta sont des pourcentages du fonctionnement par rapport à « Vmax ». Les
points nominaux (génériques) du fonctionnement sont de 0,8 (Nucléaire, 80%) et 0,0 (Thermique, 0%).
Le « Slew rate » est utilisé pour limiter la rapidité de réaction de la centrale. Tous les paramètres sont
génériques.
Test et résultats
Le test bench est présenté sur la figure ci-dessous. La charge est une résistance qui varie entre 0,8
Ohm à 1,2 Ohms de façon linéaire ou sinusoïdale (simulation de la variation de la consommation).
Figure 7 : Test bench de production
Résultats de la simulation pour la charge sinusoïdale:
Figure 8 : Les résultats de simulation avec une variation de charge sinusoïdale
Résultats de simulation pour la charge en forme de rampe:
masse
V1_source1 V2_source2
Rintern1 Rintern2
charges
U_réseau
Génie électrique 2012 Xiuming LI 26
Figure 9 : Les résultats de simulation avec une variation de charge en forme de rampe
Les deux figures dessus montrent que le système est stable avec une variation de charge de 20%. La
tension du réseau est quasiment constante avec une petite variation négligeable pour notre utilisation.
Perspectives
Dans notre simulation globale la consommation variera de manière beaucoup plus large (sans même
intégrer la consommation de l’industrie). Nous avons deux types de centrales ayant un point de
fonctionnement différent, c'est-à-dire différents niveaux de tension nominale, connectées directement
entre elles. Il y aura alors forcément une différence de tension entre elles donc la centrale qui a une
tension inférieur à l'autre deviendra un consommateur du point de vue du modèle de production.
Lors que l'assemblage des deux types de centrale sera maîtrisé, plusieurs parcs différents de
production centralisée seront intégrés dans la partie production, par exemple : parc d’éolienne, parc
de panneaux solaires, etc.
6.2.2. Modèle de Maison
Généralités
Le modèle de maison utilise un modèle thermique basé sur une capacité thermique interne et une
résistance thermique d'échange avec l'extérieur (isolation). La chaleur est fournie par une chaudière
électrique et des radiateurs présentant une résistance thermique avec leur environnement.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 27
La maison est également équipée de différentes consommations électriques. Par exemple : le ballon
d'eau chaude, l’éclairage, etc.
Les scénarios des maisons seront des consignes de présence/absence, consigne de température,
éclairage, besoins/offre d'énergie en fonction du temps, etc.
Toutes les caractéristiques techniques et les paramètres de scénario sont des nombres tirés
aléatoirement autour de valeurs centrales et de distributions réalistes : heures d'occupation, besoins
de surplus, paramètres thermiques, etc.
Modélisation
« Jour_nuit » (générique sur la latitude): le programme décrit le jour et nuit en fonction du soleil
sur l'année. Il pilote les consommations électriques liées aux besoins d'éclairage ;
Température extérieure (générique) : la variation journalière est fixée à 12 degrés Celsius et la
variation annuelle à 14 degrés Celsius autour de 8 degrés Celsius.
Elle influence la température intérieure, donc la puissance consommée par le chauffage en
fonction de la consigne de température intérieure ;
Consigne de température : le réglage du chauffage (dépend de l'heure de la journée) ;
Surplus de consommation (heure et valeur aléatoires).
Figure 10 : Le modèle d’isolation de la maison et le modèle de la chaudière
Génie électrique 2012 Xiuming LI 28
Figure 11 : Les consommations des maisons
Généralités
L'instruction VHDL-AMS « generate » permet de générer automatiquement de nombreuses maisons
différentes avec les paramètres décrits plus bas (toutes les données sont génériques).
Pour ce qui concerne les caractéristiques thermiques de notre modèle, nous avons défini la résistance
thermique des murs extérieurs et la surface externe de maison pour calculer la résistance thermique
totale de la maison qui représente son isolation. Pour une bonne isolation, la résistance thermique de
référence des murs extérieurs doit être de plus de 10 m²K/W. Les différences de valeurs de
résistances thermiques entre le mur externe, les fenêtres et les portes sont ignorées. La capacité
thermique d'une maison est sa capacité à emmagasiner la chaleur par rapport à son volume. La
constante de temps thermique est fixée ce qui permet connaissant également la résistance thermique
d’en déduire la capacité thermique.
Pour chaque maison : (les expressions ci-dessus sont en format : valeur centrée sa variance
Surface : 250,0300,0 [m²] ;
Résistance thermique mur extérieur: 10,06,0 [m²K/W] ;
Génie électrique 2012 Xiuming LI 29
Rth chaudière : 1,9e-03 0,5e-03 [K/W] ;
τ maison : 4,0+8,0 [h].
Les méthodes de tirage aléatoires sont présentées dans le paragraphe « Distribution des valeurs
aléatoires ».
Pour la consommation de maison, les paramètres suivant sont été définis:
Eclairage :
o « T » : signal de jour/nuit ;
Eau chaude :
o « T_ballon_on » : 1h 0,3 + durée de 4h ;
o Personnes présentes : de 0 à 6 personnes ;
o Puissance par personne pour 30,0 L fixée (1000W).
Hausse de consommation le matin :
o « T_on » : 7h 0,5, + durée de 2h ;
o Puissance : 300,0W 50,0.
Haute de consommation le soir :
o « T_on » : 19h 0,5 ;
o « T_off » : 23h 0,2 ;
o Puissance : 1000,0W 100,0.
Consommation de base (appelée vie continue dans le modèle):
o Puissance : 300,0W 40,0 ;
o Durée : toute la journée.
Chauffage :
o Consigne : température 21,0°C 2,0 ;
o « T » : dépend de l'heure du départ, de rentrée et de couchage ;
o Si la température de consigne est inférieure à la température externe la climatisation est
mise en route ;
o A terme on pourra séparer les jours ouvrés/non ouvrés.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 30
Figure 12 : Pilotage des consommations des maisons
Test et résultats
La courbe ci-dessous donne une présentation des consommations:
Figure 13 : Consommation de maison
Les deux courbes présentent la consommation de 2 maisons différentes pendant 3 jours avec les
pilotages de consommations électriques. Clairement les heures de utilisations sont différentes
(obtention de tirage aléatoire).
Perspectives
Les infrastructures pour supporter notre Internet of Energy seront présentées à la suite :
Routeur de Puissance ;
Smart Metering.
La prise en compte de scénarios spécifiques des stocks locaux et des productions locales sera
effectuée dans le modèle global. En définissant correctement leur capacité et l'état du déclenchement,
nous pourrons construire l’eHub et chaque maison pourra être surveillée et intégrée dans le centre de
contrôle.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 31
6.2.3. Stockage domestique (Batterie)
Généralités
La courbe caractéristique utilisée pour nos batteries a la forme suivante :
Figure 14 : Caractéristique simplifiée de la batterie
Modélisation
Nous avons placé notre modèle dans la partie linéaire (voir Figure 14), la batterie étant considérée
comme une source de courant. Si le courant est négatif, la batterie restitue la charge, sinon elle se
charge. Deux paramètres sont à définir pour qualifier la batterie :
Energie totale : Energie = Ubatterie* Intégrale I ;
Puissance maximale : Pmax = Imax * Ubatterie.
Le déclenchement de la charge, décharge ou stockage de la batterie s'effectue sur un critère global
géré par l'exploitant. Localement celui-ci pourra être « effacé » en cas de besoin spécifiques. Le
critère fixé actuellement tient compte du courant de ligne avec une hystérésis. On définit 4 courants
(ceux-ci doivent donner lieu à une optimisation fine éventuellement adaptative).
Chaque batterie est activée avec un retard aléatoire.
Figure 15 : Algorithme de charge/décharge de la batterie
I
U
Décharge (A)
Tension(V)
I_ligne
S_batterie delayed(Taléatoire)Sb_temp
Q_b1
Batterie
S_bavecretard
I_batterie
Emax, Imax
Imax2, Imax1,Imin2,Imin1
Génie électrique 2012 Xiuming LI 32
Le fonctionnement est illustré sur la figure suivante :
Figure 16 : Déclenchement de batterie
Perspectives
Pour obtenir un scénario plus réaliste, il faudra tenir compte
D’un grand nombre de maisons ;
De la présence ou non de voitures électriques ;
De la gestion intelligente du stockage domestique par un routeur de puissance.
6.2.4. Production locale Photovoltaïque
Généralités
L’énergie solaire photovoltaïque est une énergie électrique renouvelable produite à partir du
rayonnement solaire. Actuellement les sources renouvelables ne sont pas très bien intégrées dans les
réseaux.
Imax2
Imax1
Imin2
Imin1
L'état du batterie
Niveaux déclenchement
Courant dans la ligne
1: charge
-1: décharge
0: rien
I
Génie électrique 2012 Xiuming LI 33
Figure 17 : Bilan de l'énergie électrique de RTE en 2011 [11]
Méthodologie
Le modèle de panneaux solaires photovoltaïques aura les propriétés techniques génériques
suivantes : surface, rendement, coefficient de qualité d’installation. La puissance instantanée délivrée
sera influencée par les paramètres techniques précédents, l'angle d’ensoleillement (éphéméride déjà
disponible dans le modèle) et la couverture nuageuse (modèle statistique ou enregistré). En référence
avec la réglementation française actuelle, la puissance maximale installée sera de 3kWc 3
(générique).
Figure 18 : Courant des panneaux solaires
Dans cette figure, la puissance délivrée par les panneaux solaires est de 60% de puissance crête
maximale.
Perspectives
La production locale a bien contribué au réseau pour diminuer la moyenne, par contre elle intervient
dans le réseau quand il fait jour, où il n'y a pas de forte consommation, donc elle écarte la courbe de
consommation. C'est pour cette raison que la variance augmente. Par contre si cette puissance est
3 C : crête
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
10 000
20 000
30 000
40 000
50 000
60 000en
GW
h
Nucléaire
Thermique à combustible fossile
Hydraulique
Autres sources d’énergie renouvelables 1
Total injections nettes
Génie électrique 2012 Xiuming LI 34
bien utilisée pour charger la batterie ou aider le réseau pour fournir des énergies à l'industrie qui opère
leurs activités en journée, la courbe de production sera bien lissée.
6.2.5. Routeur de Puissance (Energy Gateway / Energy Hub)
Généralités
Le routeur de puissance est un dispositif défini pour gérer la répartition de l'énergie au sein de la
maison. Il est configuré en pilotant des interrupteurs de puissance. Dans le cas général nous avons
défini 26 configurations différentes (voir Tableau 1). Pour les réaliser, une conception est décrite
ci-dessous. Dans les comparaisons prétendantes, quatre configurations de base ont été identifiées.
Ce document est une description complète pour réaliser notre IoE (Internet of Energy) ou Energy Hub.
Le courant suit le sens décroissant de la tension. Dans notre modèle, les transformateurs ne sont pas
pris en compte et la tension du réseau est imposée par la consommation. Les différents interrupteurs
sont utilisés pour l'acheminement du courant selon les différentes configurations
producteur/consommateur. Chaque interrupteur est piloté par un signal de contrôle possédant un ou
deux bits de configuration pour définir son fonctionnement. Ces bits de configuration doivent être
générés dans un centre de dispatching. Avant de générer celui de batterie, il faut aussi avoir un retour
d’information sur la configuration locale. L'interrupteur de production a deux bits de configuration pour
gérer la production nucléaire et la production hydraulique.
En recevant les informations mesurées (courant dans la ligne, courant de la maison, présence de
batterie, météo, etc.), les algorithmes globaux et locaux permettent de générer la configuration
adaptée en contrôlant chaque interrupteur.
Le modèle délivrant les signaux de contrôle est envisagé comme ci-dessous :
Signal Informations mesurées, ordre, feedback du routeur local, etc.
CP Courant de ligne
CM Courant de maison, Disjoncteur, Smart meter, Présence
CL Météo (température, radiance, vent) et Courant de ligne
CB Courant de ligne, Ordre, feedback
C : signal de contrôle, P : production centralisée ; M : maison ; B : batterie ; L : production locale.
Modélisation
Chaque maison a une capacité de production locale (énergie renouvelable), un stock carboné (gaz,
fuel, co-générateur) et un stock électrique (batterie) qui peut être reconstitué par le réseau de
distribution ou la production locale, consommé par la maison ou réinjecté sur le réseau.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 35
Les différents interrupteurs sont utilisés pour l'acheminement des différentes configurations
producteur/consommateur. Pour réaliser les 26 configurations, le montage complet est comme
ci-dessous :
Figure 19 : Conception du routeur de puissance
Les 26 configurations du Routeur de puissance
KC
Productioncentralisée
Productionlocale
Consommation
Maison
Batteriedomestique
T : terminal K : interrupteur C : contrôle de l'interrupteur
P : Production centraliséeB : Batterie domestiqueL : Production localeM : Maison
KL1
KB1
KB2
KB3
KM2
KM1
KP
Tous les interrupteurs sont pilotés par un signal de contrôle
CB3
CM2
CP
TP
TL
TB
TM
Productionhydraulique
CL1
CM1
CB1
CB2
Génie électrique 2012 Xiuming LI 36
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_B
out
+ P
_R
out
P_M
in +
P_R
in =
P_Lout
+ P
_B
out
P_M
in =
P_Lout,
P_B
out
= P
_R
in
P_M
in =
P_B
out,
P_Lout
= P
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in
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in +
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P_Lout
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P_Lout
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Rout
P_
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P_Min
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P_Bout
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MB
Tableau 1 : 26 configurations du Routeur de puissance
Génie électrique 2012 Xiuming LI 37
La préversion utilisée dans ce modèle permet les quatre configurations de base suivantes :
Cas PM : Les maisons sont alimentées par la production centralisée ;
Cas PMB : Les maisons sont alimentées par la production centralisée, le stockage domestique
est chargé par le réseau et peut être réinjecté sur demande ;
Cas PML : Les maisons sont alimentées par la production centralisées et la production locale
est réinjectée sur le réseau ;
Cas PMBL : Les maisons sont alimentées par la production centralisée, le stockage
domestique est chargée par le réseau et peut y être réinjectée, la production locale est injectée
sur le réseau.
Figure 20 : Conception du PréRouteur de puissance
6.2.6. SmartMeter (Compteur Intelligent)
Généralités
Le compteur électrique actuel est souvent un compteur électromécanique. Il mesure la consommation,
il permet d’effectuer des opérations à distance, telles que le relevé de la consommation et de la
production d’électricité ou la résolution des coupures accidentelles. Il favorise également la maîtrise
de la consommation d’électricité et nécessite l’intervention de techniciens en cas de modification de
puissance ou de panne. Il est aussi un compteur communicant, c’est à dire qu’il peut recevoir et
envoyer des données sans l’intervention physique d’un technicien. Installé chez les consommateurs
finaux et relié à un centre de supervision, il est en interaction permanente avec le réseau, qu’il
contribue à rendre intelligent.
tP
tB
tM
tL
Kp
Kb
Km
Kl
Cb
ClCm
Cp
Productioncentralisée
Productionlocale
Consommation
Maison
Batteriedomestique
t : terminal K : interrupteur C : contrôle de l'interrupteur
P : Production centraliséeB : Batterie domestiqueL : Production localeM : Maison
Génie électrique 2012 Xiuming LI 38
Des projets de compteurs intelligents sont classifiés en différents groupes suivant les performances et
fonctionnalités visées:
Fonctionnalités de base : permettre une lecture d'index tous les mois ou tous les deux mois.
Ex: Italie;
Fonctionnalités moyennes : débit de communication permettant une lecture d'index par jour.
Ex: Projet Linky (RTE) ou le test réalisé par Sibelga, le gestionnaire de réseau de distribution
de Bruxelles ;
Fonctionnalités plus avancées permettant plusieurs lectures par jour et des interactions
temps-réel. Ces équipements sont encore en cours de développement.
Modélisation
Le compteur est intégré dans le routeur de puissance, il calcule la différence de consommation entre
la puissance fournie par les centrales et celles de production locales.
6.2.7. Disjoncteur
Généralités
Le disjoncteur sert à calibre le courant maximal de consommation pour chaque maison. Si le courant
dépasse le courant maximal, il se déclenche et la maison est déconnectée du réseau jusqu’à sa
remise en place.
Modélisation
Les maisons sont modélisées à partir des deux hypothèses qui sont exprimées au début du rapport
(Voir 6.1). Le courant max est défini à 36A (générique). Pendant la simulation, le réenclenchement
manuel du disjoncteur n’est pas possible, alors il est simplement effectué quand le courant de
consommation redevient inférieur à Imax.
Figure 21 : Disjoncteur
Imax
Niveaux déclenchement
Consommation prévue de maison
1: enable
0:disable
t
État du disjoncteur
Consommation réelle
Génie électrique 2012 Xiuming LI 39
Perspectives
Lorsque le disjoncteur a isolé la maison, il n’est pas possible de savoir si une fois réenclenché le
courant total serait inférieur à Imax. La méthode simple utilisée est donc de réenclencher
automatiquement le disjoncteur au bout d’un temps T après la coupure. Si le courant est supérieur à
Imax le disjoncteur se réenclenche immédiatement, et ainsi de suite jusqu’à ce que le courant
redevienne inférieur à la limite. Une méthode intelligente reste à développer pour éviter cette
répétition.
6.2.8. Distribution des valeurs aléatoires
Cette partie décrit les méthodes pour générer des nombres aléatoires suivant des différentes
distributions avec des paramètres spécifiés.
Loi uniforme
Cette loi permet de générer des valeurs aléatoires uniformément réparties entre 0 et 1.
UNIFORM (seed1, seed2, X1), seed1 et seed2 sont 2 variables aléatoires de type positif, X1 est la
valeur aléatoire ϵ [0,1].
Ex : Si on veut un variable de surface ϵ [250, 250+300], alors son équation est Surface = 250 +
300*Uniform ().
Loi normale (gaussienne) [11]
La loi normale, notée N (m, σ²), est caractérisée par sa moyenne m et son écart-type σ (ou sa
variance σ2).
Elle est telle que :
68% des valeurs sont comprises dans l'intervalle m ± σ ;
95% des valeurs sont comprises dans l'intervalle m ± 2σ ;
99,7% des valeurs sont comprises dans l'intervalle m ± 3σ.
La loi N (0, 1) est appelée loi normale réduite. Elle est représentée sur la courbe suivante (courbe de
Gauss) :
Génie électrique 2012 Xiuming LI 40
Figure 22 : Courbe de Gausse
Méthode de Box-Muller
Elle génère une variable Z qui suit une loi normal réduite, en utilisant deux variables aléatoires
indépendantes U1 et U2 uniformément distribuées dans [0,1].
Z = sqrt (-2ln(U1)) * cos (2*π*U2).
Exemple d’utilisation : On veut générer, à partir d’une variable Z qui suit une loi normale centrée
réduite, une variable X de moyenne 10 et d’écart maximale à la moyenne (appelé aussi marge dans la
suite du document) de ±6.On sait que 99,7% des valeurs de Z sont comprises dans l'intervalle m ± 3σ.
On définit alors son écart-type comme étant 1/3 de la marge désirée soit 2. La variance est donc
de4etson équation est : X= 4*Z + 10;
Loi exponentielle
Figure 23 : Courbe de loi exceptionnelle
Son espérance et son écart-type σ sont de (1/λ) et sa variance (1/λ²).λ est le seul paramètre. Il est
démontré que 99,5% des valeurs sont comprises dans l'intervalle ±5σ. Sa densité de probabilité est
f(x; λ) = λ exp(-λ*x), x ≥ 0.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 41
Les nombres aléatoires seront tirés selon une loi de densité de probabilité f donnée. Soit F sa fonction
de répartition. Il suffit alors de générer des nombres aléatoires selon la loi uniforme sur [0, 1] et
d'appliquer à chaque nombre obtenu la fonction inverse de F, que l'on va noter G. Dans le cas d'une
loi exponentielle : F(x) = 1 – exp (-λx) ; G(y) = (-1/λ).ln(1 - y) ;
Comme la fonction Uniform() tire au hasard un nombre compris entre 0 et 1 et que F aussi y, G(x) =
(-1/λ).ln(1 - x), G(Uniform()) permet donc de tirer un nombre aléatoire suivant une loi exponentielle de
paramètre λ.
Ex : On veut une variable τ ϵ [4, 4+8] suivant une loi exponentielle. Son équation est alors:
τ = -1.0/λ* log (Uniform()) + 4.0, avec σ = 1/5*8, alors λ=1/σ = 5/8 ;
Les résultats de simulation et les histogrammes sont illustrés dans annexe.
7. Résultat de simulations
7.1. Simulations paramétriques
Déterminer le nombre de maison pour les simulations
Notre modèle arrive à calculer son point de convergence sans difficulté jusqu’à 6000 maisons en
simulation, mais avec plus de 6000 maisons, SMASH ne répond plus. Le Tableau 2 est illustré
ci-dessous pour vérifier s'il atteint des limites du logiciel.
Nombre de
maisons
Temps
Op (Min)
Itérations Nombre de
quantités
Nombre de
maisons
Temps
Op (Min)
Itérations Nombre
de
quantités
500 0.5 5 45079 6000 23 5 540079
1000 2 5 90079 7000 / 630079
2000 3 5 180079 8000 / 720079
3000 4 5 270079 9000 / 810079
4000 7 5 360079 10000 / 900079
5000 14 5 450079
Tableau 2 : Temps de calcul pour Operating Point
Le temps de simulation est trop long, le goulot d'étranglement reste à identifier. Les réglages des
simulateurs sont précisés en annexe.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 42
Finalement les figures dans rapport sont obtenues avec les paramètres suivants:
Hmin 1 us Hmax 500 us
Intégration TRAP Nombre de maison 100
Nombre de quantité 9079 Simulation 3s (représente 3 journées)
PC Intel core i7, 2.00 GHz, 8Go RAM, Système 64bits
Durée de simulation Environ de 8 min
Tableau 3 : Paramètres de simulations pour 100 maisons
Énergie des batteries (Emax) : énergie stockée dans une batterie
Les tests suivant ont pour but de démontrer la définition de volume de l’énergie de batterie
domestique. L’énergie d’une batterie (Wh) représente l'intégration de sa puissance en heure. Comme
1 seconde de simulation représente 24 heures réelles dans notre modèle, 100 Ws de l'énergie de
batterie dans la figure représente en réalité 2400Wh (facteur 24*60*60). SOC représente l'état de
charge de batterie en pourcentage (0% = vide, totalement déchargée ; 100% = pleine, totalement
chargée).
Figure 24 : Energie de batterie avec Emax=2400Wh
Emax = 2400Wh, la batterie a bien contribué au réseau, chaque jour elle sera chargée et déchargée
totalement. En limitant l'énergie maximale de la batterie, elle n’a pu suivre que la moitié de signal de
pilotage. Les batteries sont totalement chargées (SOC = 100%) et déchargées (SOC = 0%).
Génie électrique 2012 Xiuming LI 43
Figure 25 : Energie de batterie avec Emax=4800Wh
Quand Emax = 4800Wh, la batterie a quasiment bien suivi le signal de pilotage, mais seulement 65%
de l'énergie a été utilisée.
Figure 26 : Energie de batterie avec Emax=7200Wh
Quand Emax = 7200Wh, la batterie a totalement suivi le signal de pilotage. Une grande partie
d'énergie n'a pas été utilisée dans ce cas-là parce que la batterie n'a pas été totalement déchargée.
Ces tests sont faits sous la même consommation (courant de ligne) qui donne presque le même
signal de pilotage de batterie. En fonction des différentes tailles de batterie (Emax différent) de
chaque maison, les figures suivantes montrent comment les batteries participent au réseau. On voit
que plus la taille de la batterie est grande, plus la batterie suit le signal de pilotage. Cependant il y
aura toujours une partie d’énergie non utilisée car les batteries ne sont pas toujours totalement
déchargées.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 44
Figure 27 : Comparaisons des courants de ligne en fonction de différentes tailles de batterie
N1 : Emax=2,4KWh; N2 : Emax=4,8KWh; N3 : Emax=7,2KWh;
Emax (Wh) 2400 4800 7200
Imoy (A) 6.32E+002 6.40E+002 6.57E+002
Imin (A) -1.22E+002 4.76E+001 7.80E+001
Imax (A) 1.76E+003 1.39E+003 1.39E+003
Variance 4.43E+002 3.76E+002 3.61E+002
Tableau 4 : Analyse numérique des courants de ligne en fonction de différentes tailles de batteries
Courant de batterie : courant de charge et décharge
Après que l’énergie de batterie a été choisie, un autre critère lié à batterie est le courant de
charge/décharge de batterie. Le courant de charge est défini comme 2A par défaut. Les deux
simulations ci-dessous illustrent le courant de décharge de batterie pour bien profiter toutes les
énergies de batterie. Le signal de pilotage pour le décharge (-1) ne présent que 1/3 de la période de
charge (1). Par défaut la batterie est définie par son courant de décharge qui est deux fois plus grand
que celui de charge. Alors elle ne peut pas être totalement déchargée à chaque fois. Les prochains
tests permettent de modifier les courants de charge et décharge de batterie.
Figure 28 : Comparaison courant de charge (2A) et décharge (6A)_Energie =7200Wh
Génie électrique 2012 Xiuming LI 45
La batterie est bien déchargée et elle est vidée très rapidement. Alors le courant de décharge a été
diminué à 5A.
Figure 29 : Comparaison courant de charge (2A) et décharge (5A)_Energie =7200Wh
Comme l'énergie de batterie max est environ de 4800Wh, alors Emax a été fixée à 6000Wh. Notre
batterie est définie comme Emax = 6000Wh, courant charge = 2A, décharge =5A.
Panneaux photovoltaïques
L’énergie renouvelable locale est définie sous une hypothèse que la sortie de ce genre d'énergie est
toujours maximale. Les tests suivants sont faits pour montrer que l’intégration maximale de ce genre
d’énergie n’est pas la meilleure solution. La puissance maximale de panneaux photovoltaïques de
chaque maison est de 3KWc. On présente 3 tests à 100% (N1), 50% (N2) ou 30% (N3) de la
puissance maximale de chaque maison. Dans notre modèle, toutes les maisons sont équipées des
panneaux solaires. On fait varier la puissance délivrée ce qui est équivalent à faire varier le
pourcentage de panneaux solaires qui participent au réseau.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 46
Figure 30 : Comparaisons de courants de ligne et tensions du réseau en fonction de différentes puissances délivrées à
partir des panneaux photovoltaïques
Analyse Numériques
% de Pmax (3KWc) 100.00% 50.00% 30.00%
Imoy 3.58E+002 5.64E+002 6.44E+002
Imin -8.35E+002 -1.83E+002 7.80E+001
Imax 1.39E+003 1.41E+003 1.35E+003
Variance 6.91E+002 4.46E+002 3.53E+002
Tableau 5 : Analyses numériques des courants de ligne en fonction de différentes puissances de PV
Génie électrique 2012 Xiuming LI 47
Études de pilotage de batterie en fonction de consommation
Figure 31 : Comparaisons de courants de ligne et tensions du réseau pour 3 dates différentes (même série des niveaux
déclenchement des batteries)
Les figures suivantes représentent les courants de ligne et les tensions du réseau en fonction de
même série des niveaux de pilotage (deuxième colonne de Tableau 6) de batterie à 3 dates
différentes : équinoxe de printemps, solstice d'hiver, solstice d'été.
I*Nombre des
maisons(A)
Equinoxe
Solstice d'hiver
Solstice d'été
Solstice d'hiver(N1)
Solstice d'été (N1)
Solstice d'hiver(N2) Solstice d'été
(N2)
Imin1 4.4 4.4 5.4 3.5
Imin2 6.4 6.4 7.4 5.5
Imax1 7.8 7.8 9 6
Imax2 12.8 12.8 14 11
Tableau 6 : Différentes niveaux de pilotage de batterie
Génie électrique 2012 Xiuming LI 48
Figure 32 : Comparaison de courant de ligne en solstice d'été (différentes séries de niveaux de déclenchement de batterie)
Figure 33 : Comparaison de courant de ligne en solstice d'hiver (différentes séries de niveaux de déclenchement de
batterie)
En fonction des consommations différentes au cours des différentes saisons, le point nominal de la
centrale doit aussi être modifié. Il faut également changer les niveaux de déclenchement de batterie.
Les résultats montrent que le routeur de puissance équipé d'un algorithme pour modifier les niveaux
de pilotage de batterie sera plus favorable.
7.2. Étude de Routeur de puissance (IoE, eHub)
Les courants de ligne et les tensions du réseau des quatre cas de PréRouteur de puissance sont
présentés : PM, PMB, PML, PMBL pour 3 dates différentes.
Cas PM : Les maisons sont alimentées par la production centralisée ;
Cas PMB : Les maisons sont alimentées par la production centralisée, le stockage domestique
est chargé par le réseau et peut être réinjecté sur demande ;
Cas PML : Les maisons sont alimentées par la production centralisée et la production locale
est réinjectée sur le réseau ;
Génie électrique 2012 Xiuming LI 49
Cas PMBL : Les maisons sont alimentées par la production centralisée, le stockage
domestique est chargé par le réseau et peut y être réinjecté, la production locale est injectée
sur le réseau ;
Equinoxe
Figure 34 : Equinoxe - Comparaisons de courants de ligne et tensions de réseau
Equinoxe PM PMB PML PMBL
Imoy 7,72E+02 7,77E+02 6,48E+02 6,44E+02
Imin 2,69E+02 3,64E+02 -1,22E+02 7,80E+01
Imax 1,79E+03 1,81E+03 1,80E+03 1,35E+03
Variance 4,02E+02 2,77E+02 5,34E+02 3,53E+02
Tableau 7 : Equinoxe - Analyses numériques des courants de ligne
Avec la participation des batteries, le courant maximal de ligne est réduit et plus centré sur la
moyenne. Le courant minimal voit sa valeur remonter pour participer à la recharge de l'infrastructure
de stockage. La variance est bien réduite.
La production locale a bien contribué au réseau pour diminuer la moyenne, par contre elle intervient
dans le réseau quand il fait jour, où il n'y a pas de forte consommation, donc elle écarte la courbe de
consommation. C'est pour cette raison que la variance augmente. Si la puissance délivrée est bien
définie afin de charger la batterie ou fournir ces énergies à l'industrie qui opère leurs activités en
journée, la courbe de production sera bien lissée.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 50
Figure 35 : Equinoxe - histogrammes des courants de ligne
Les résultats de simulation en solstice d’été et d’hiver sont présentés à la suite.
Solstice d'été
Figure 36 : Solstice d'été - Comparaisons de courants de ligne et tensions de réseau
Génie électrique 2012 Xiuming LI 51
Eté PM PMB PML PMBL
Imoy 5.65E+002 5.97E+002 4.40E+002 4.59E+002
Imin 2.78E+002 2.22E+002 7.21E+001 1.26E+002
Imax 1.67E+003 1.55E+003 1.67E+003 1.18E+003
Variance 2.35E+002 1.84E+002 3.22E+002 2.05E+002
Tableau 8 : Solstice d'été - Analyses numériques des courants de ligne
Figure 37 : Solstice d'été - histogrammes des courants de ligne
Solstice d'hiver
Figure 38 : Solstice d'hiver - Comparaisons de courants de ligne et tensions de réseau
Génie électrique 2012 Xiuming LI 52
Hiver PM PMB PML PMBL
Imoy 9.18E+002 9.24E+002 8.07E+002 8.12E+002
Imin 4.13E+002 4.91E+002 2.18E+001 2.22E+002
Imax 1.88E+003 1.88E+003 1.88E+003 1.87E+003
Variance 3.89E+002 2.76E+002 5.22E+002 3.79E+002
Tableau 9 : Solstice d'hiver - Analyses numériques des courants de ligne
Figure 39 : Solstice d'hiver - histogrammes des courants de ligne
Ces résultats de simulation sont obtenus sans intégrer l’algorithme de gestion par le routeur. Une
comparaison des résultats avec et sans utilisation de l’algorithme de la gestion du STEP (Station de
Transfert d’énergie par Pompage) réalisée par Mounir Boudali, stagiaire chez SimFonIA travaillant sur
les algorithmes de gestion du routeur de puissance, est illustrée en annexe.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 53
8. Conclusion
Les six mois de stage de fin d’études passées dans l’entreprise SimFonIA ont été l’occasion pour
moi de m’immerger dans le monde du travail et de l’entreprise.
Le sujet de stage « Internet of Energy » m’a permis d’utiliser l’ensemble de mes connaissances et
de mes compétences acquises au cours de ma formation. De plus, il m’a appris qu’un ingénieur doit
s’efforcer de suivre les dernières évolutions de l’industrie. En effet les changements technologiques
sont rapides et les ingénieurs les plus performants sont au courant des recherches et des idées
nouvelles, innovantes et créatives.
Concernant les travaux effectués, les études des différentes méthodes et moyens de gestion du
réseau ainsi que l’analyse des résultats obtenus ont permis de réaliser une optimisation de la
production des réseaux de distribution intelligents interactifs et ainsi d’augmenter l’efficacité
énergétique et le rendement global. La simulation paramétrique n’a pas été menés jusqu’à bout et
devra être poursuivie pour affiner les conclusions. On peut conclure que l’objectif du stage a été
rempli.
L’apprentissage du langage VHDL-AMS m’a permis d’acquérir une compétence importante dans le
domaine de la modélisation pluridisciplinaire. De plus, durant l'élaboration des modèles, j’ai appris
qu’une gestion rigoureuse de la programmation est primordiale notamment :
La mise à jour rigoureuse des versions qui permet d’avoir une vision claire sur toutes les
modifications apportées au modèle globale ;
Les tests unitaires effectués sur des modèles simples qui sont indispensables avant toute
modification du modèle global complexe.
J’ai enfin constaté pendant mon stage qu'un bon ingénieur doit non seulement posséder de solides
connaissances dans son domaine d’expertise mais également développer une forte culture
générale dans les autres domaines techniques. Les projets actuels étant toujours plus complexes et
pluridisciplinaires, cela lui permettra d’avoir une vision globale, d’apporter des idées innovantes et
de communiquer plus aisément avec les spécialistes des autres métiers.
Génie électrique 2012 Xiuming LI 54
Bibliographie
[1] «Wikipédia,» [En ligne]. Available:
http://fr.wikipedia.org/wiki/Troisi%C3%A8me_r%C3%A9volution_industrielle.
[2] The Climate Group, «SMART 2020».
[3] C. Fonaine, «Réseaux intelligents : Evolution ou révolution ? Source d'efficacité énergétique et/ou
d'optimisation économique ? Au bénéfice de qui ?».
[4] Y. Hervé, «Gestion intelligente d’énergie localement produite Effacement de pointe - Lissage de
production».
[5] Y. Hervé, VHDL-AMS Applications et enjeux industriels.
[6] L. Bam, «Review: Power System Analysis Software Tools».
[7] T. A. Tuan, «MODÉLISATION DE LA PROPAGATION DES SIGNAUX HF DANS LE RÉSEAU
D'ÉNERGIE ÉLECTRIQUE».
[8] EDF Research and Development, «Use of Modelica language to model an MV compensated
electrical network and its protection equipment : comparison with EMTP».
[9] P. H. D. R. Miklós Danyek, «Comparison of Simulation Tools ATP-EMTP and MATLAB-Simulink
for Time Domain Power System Transient Studies».
[10] A. I. LEKA, «Amelioration du transit de puissance par les facts et simulation sur Matlab/Simulink
d'un reseau electrique».
[11] «RTE,» [En ligne]. Available: http://clients.rtefrance.com/lang/fr/visiteurs/vie/bilan_RTE.jsp.
[12] «Loi normale,» [En ligne]. Available: http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_normale.
