Academic literature on the topic 'Qualité d'électricité'

CNR, premier producteur français d'électricité d'origine 100 % renouvelable, a aménagé et exploite le Rhône le long de sa partie française. En tant que concessionnaire, CNR est en charge de plusieurs missions telles que la navigation et la production d'électricité. Pour mener à bien ces responsabilités, CNR a développé une chaîne d'outils opérationnelle réalisant les prévisions au niveau de différents aménagements du Rhône. En complément de ces outils informatiques, des prévisionnistes hydro-météorologues analysent les sorties des modèles météorologiques et hydrologiques, expertisent les résultats et affinent les prévisions. Cette communication présente comment une expertise hydro-météorologique peut compléter et enrichir une chaîne de prévision opérationnelle et met en avant les gains que cette expertise peut apporter sur la qualité des prévisions. Actuellement, la chaîne opérationnelle repose sur des prévisions déterministes, mais CNR qui a besoin d'affiner ces prévisions et d'en évaluer la fiabilité est en train de développer une chaîne de prévisions probabilistes. Ce papier montre que l'apport de l'expertise est indéniable pour ajouter de la plus-value à des modèles déterministes, mais cela sera-t-il toujours le cas dans un contexte probabiliste ?

Une surveillance sanitaire des populations piscicoles du Rhône a été mise en place chaque été depuis 2005 en amont et en aval du CNPE du Tricastin dans le cadre de la surveillance préventive en cas d'aléa thermique impactant la production d'électricité. Elle s'appuie sur des descripteurs biologiques pertinents et validés (indice de condition, parasitisme) et sur deux outils méthodologiques originaux, les « codes pathologie » et « l'indice pathologique ». Une trentaine d'individus par station et par campagne sont capturés par pêche électrique à un rythme hebdomadaire durant la période estivale. Ils appartiennent essentiellement aux espèces suivantes : chevaine (Squalius cephalus) et gardon (Rutilus rutilus), puis perche fluviatile (Perca fluviatilis), barbeau fluviatile (Barbus barbus) et goujon (Gobio gobio). Bien qu'un écart moyen de température de l'eau de l'ordre de 1,3 °C soit observé pour la température tendancielle lors de nos campagnes d'échantillonnage au cours de la saison estivale (fin juin – début septembre) entre la station aval échauffée et la station amont (min 0,4 °C, max 2,3 °C), l'étude ne met pas en évidence de différence significative des indices de condition moyens (Icm) ainsi que des prévalences des lésions externes moyennes des poissons entre l'amont et l'aval après mélange. En revanche, l'effet combiné température et débit pourrait expliquer la variation interannuelle des prévalences de lésions observées au cours de l'étude. Le maximum de lésions est observé lors des années chaudes et à faible débit (2009) alors que les années froides et à fort débit sont caractérisées par des prévalences de lésions plus faibles (2013). Au final, aucun des effets constatés, directs ou indirects, n'est spécifique de l'action de la seule augmentation de température et ne démontre pas de manière significative une action de celle-ci sur les différents indices utilisés et, donc, sur l'état de santé des poissons. Le débit est également susceptible de représenter un facteur de stress majeur pour l'ichtyofaune et d'agir sur l'intégrité des individus. En revanche, la qualité physico-chimique standard et toxique ne semble pas être un facteur discriminant sur le Rhône. Les lésions observées dans le cadre de cette étude sont plus le fait d'atteintes pathologiques mineures, essentiellement provoquées par des bactéries opportunistes, que de problèmes toxicologiques. Dans le cadre de l'effet de plus en plus prégnant du changement climatique global sur les hydrosystèmes continentaux, une réflexion sur la prise en compte et le suivi des effets potentiels du réchauffement engendré sur le développement des maladies des poissons et sur le comportement des espèces résidentes et migratrices semble nécessaire, d'autant plus que d'autres descripteurs (hématologiques et histologiques) sont également susceptibles d'être intégrés dans ces outils de diagnostic et de surveillance de l'état de santé des populations piscicoles.

L'un des plus urgents problèmes auquel ont à faire face plusieurs pays en voie de développement est l'accès à l'eau potable. La plus grande partie de la population touchée par ce problème se retrouve en milieu rural, éloignée des grands réseaux de distribution d'électricité. Pour tenter de résoudre cette crise, l'introduction de systèmes de pompage photovoltaïques (PV), dans le cadre de programmes de pré-électrification rurale, offre une solution attrayante pour satisfaire les besoins en eau, en terme d'autonomie, de fiabilité et de performance. Un système de pompage photovoltaïque comprend un champ de modules PV qui transforme l'énergie solaire en électricité. Un onduleur (aussi appelé convertisseur) transforme ensuite le courant continu (CC) généré par le champ en courant alternatif (CA), ce dernier permettant d'alimenter un groupe moto-pompe (GMP) qui peut être immergé - dans un puits ou un forage - ou de surface (sur une rivière). II existe aussi des GMP à courant continu. Au lieu de stocker les surplus d'énergie produite dans de dispendieux accumulateurs (batteries), ce sont les surplus d'eau pompée que l'on emmagasine dans un réservoir. Ce système, dit « au fil du soleil », a obtenu d'excellentes performances en conditions réelles d'opération. Cependant, avec les méthodes de conception actuelles, la taille du réservoir est souvent grossièrement estimée. Dans le cas d'un réservoir trop petit, il en résulte une insatisfaction des usagers lorsque des débordements de réservoir se produisent. Ce gaspillaged'eau fait subir à la population des privations en ce qui concerne la consommation personnelle et affecte la rentabilité de l'opération quand les excédents d'eau sont habituellement vendus ou destinés à l'irrigation. Lorsque le réservoir est sur-dimensionné, les villageois ont alors à faire face à des coûts de construction trop élevés. La démarche entreprise dans cet article a pour but d'offrir une méthode de conception du réservoir qui ne se base pas uniquement sur le jugement et/ou les expériences passées. L'analyse du comportement des différentes composantes d'un système de pompage solaire a permis de mettre au point des modèles informatiques qui ont ensuite été validés grâce à des données obtenues sur le terrain au Sénégal. Le logiciel développé dans ce travail a pour but d'offrir une grande flexibilité pour la simulation de différents types d'équipement dans divers milieux d'opération. La qualité des résultats dépend étroitement de la précision des paramètres décrivant l'équipement et des données météorologiques. Grâce au logiciel, on pourra prédire le fonctionnement de nouvelles installations et assurer le suivi des systèmes déjà en place. La personne qui doit concevoir le système PV, de concert avec la communauté villageoise, sera capable de déterminer la taille optimale du réservoir (et peut-être valider les résultats obtenus avec les règles empiriques) permettant ainsi de mieux évaluer les coûts et les risques de pénurie qui sont liés à l'exploitation d'un système de pompage PV.

La réalisation commune de l'objectif du développement durable n°7 des Nations Unies visant à l'accès à une énergie propre et fiable pour tous d'ici 2030 et aux objectifs climatiques de l'accord de Paris nécessite le développement de micro-réseaux (MG), alimentés par des ressources énergétiques renouvelables locales, pour les zones isolées qui ne peuvent pas être connectées au réseau. C'est particulièrement le cas en Afrique subsaharienne où 600 millions de personnes, principalement dans les zones rurales reculées, n'ont pas accès à l'électricité. Cette thèse se concentre sur l'analyse des MG solaires non connectés au réseau (MGSI) pour répondre aux enjeux de la production d'électricité dans les zones isolées du continent africain. La faisabilité technico-économique propre à ces MG repose sur une forte adéquation temporelle entre la ressource solaire et la demande tout en limitant le coût de l'électricité fournie aux consommateurs.Nous explorons d'abord la variabilité temporelle multi-échelle de la ressource solaire en Afrique et son implication sur le dimensionnement des MGSI, en utilisant des données satellitaires à haute résolution de l'irradiance horizontale globale pour une période de 21 ans (1995-2015). La prise en compte des périodes de faibles ressources conduit à surdimensionner la surface photovoltaïque (PV) d'un facteur 1,3 à 4. Avec un tel surdimensionnement, il est possible d'assurer une bonne qualité de service sans dépendre d'un volume de stockage important. Pour certaines zones, une flexibilité de la demande pendant les périodes de faibles ressources permettrait de réduire significativement le dimensionnement.Nous analysons ensuite comment la saisonnalité potentielle de la demande électrique affecte la taille des MGSI, à travers l'analyse de la structure de co-variabilité entre la ressource solaire et la demande. Nous considérons que le MG doit répondre à une demande quotidienne totale d'au moins 95% des jours et à une variation saisonnière de la demande pouvant aller jusqu'à 30%. Alors que dans certaines régions d'Afrique, la taille requise pour répondre à la demande saisonnière est inférieure de 20% à ce qui est nécessaire pour répondre à la demande non saisonnière, elle peut également être supérieure de 20%. Nous explorons également dans quelle mesure l'effet de l'angle d'inclinaison des panneaux PV pourrait réduire l'inadéquation offre-demande et le dimensionnement. Généralement, l'angle d'inclinaison est égal à la latitude. Pour une demande quotidienne constante, le gain de taille obtenu en optimisant l'angle d'inclinaison est inférieur à 4%, mais pour des schémas de demande saisonniers spécifiques, il peut atteindre 9%.Enfin, le coût de l'électricité nécessaire pour assurer une bonne qualité de service est un facteur déterminant du déploiement potentiel des MGSI. Nous évaluons la sensibilité du coût actualisé de l'électricité (LCOE) et de la configuration optimale MG (c'est-à-dire avec le LCOE le plus bas) aux coûts des panneaux PV, des batteries et à d'autres paramètres économiques. Si la sensibilité du LCOE aux coûts actualisés est évidemment importante, la configuration optimale (surface des panneaux PV et capacité de stockage) est très robuste. La configuration optimale est presque uniquement déterminée par la structure de co-variabilité temporelle entre la ressource et la demande. Elle est donc dépendante d'une part du climat régional, et d'autre part de la structure temporelle de la demande. La variable d'ajustement est essentiellement le surdimensionnement des panneaux PV, qui est basé sur les faibles jours de ressource solaire tandis que le stockage a pour fonction principale de gérer l'inadéquation entre demande et ressource au niveau infra-journalier. Un résultat intéressant est que le LCOE est plus faible pour des utilisations productives de l’électricité comparé aux utilisations domestiques uniquement du fait de la capacité de stockage inférieure requise pour les utilisations productives
The joint achievement of the United Nations sustainable development goal n°7 aiming at access to clean and reliable energy for all by 2030 and the climate objectives of the Paris agreement requires the development of microgrids (MG) powered by local renewable energy resources for isolated areas that cannot be connected to the grid. This is particularly the case in Sub-Saharan Africa where 600 million people, mainly in remote rural areas, do not have access to electricity. This thesis focuses on the analysis of solar MG not connected to the grid to meet the challenges of electricity generation in isolated areas in Africa. The socio-technical feasibility specific to these MG is based on a strong temporal adequacy between the solar resource and the demand while limiting the cost of the electricity supplied to the consumers.We first explore the multiscale temporal variability of the local solar resource in Africa and its implication on the MG sizing, using high-resolution satellite data of global horizontal irradiance for a 21-year period (1995-2015). The low percentile values of the solar resource give a first guess on the size of the solar panels surface required for the microgrid to achieve a given quality service. We show that the usual sizing of microgrids based on the average solar resource is underestimated. Taking into account low resources periods leads to oversizing the photovoltaic (PV) surface by a factor of 1.3 to 4. With such an oversizing, it is possible to ensure a good quality of service without relying on a large amount of storage. For certain areas, some demand flexibility during low resource periods would make it possible to reduce significantly the sizing.We then analyze how the potential seasonality of electricity demand impacts the size of fully solar-powered microgrids, through the analysis of the co-variability structure between solar resource and demand. We consider that the MG has to meet total daily demand at least 95% of days and a seasonal variation in demand of up to 30%. While in some parts of Africa the size required to meet seasonal demand is 20% lower than what is needed to meet non-seasonal demand, it may also be 20% higher. We also explore to what extent the effect of PV panels tilt angle could reduce the resource supply-demand mismatch and the sizing. Usually the tilt angle is equal to the latitude. For a constant daily demand, the gain in size achieved by optimizing tilt angle is generally less than 4%, but for specific seasonal demand patterns, it may reach 9%. In a number of locations, focused surveys and analysis to estimate the temporal structure of demand would nevertheless yield significant gains in MG size.Finally, the cost of electricity required to ensure a good quality of service is a determining factor of the potential deployment of solar MG. We evaluate the sensitivity of the levelized cost of electricity (LCOE) and of the MG optimal configuration (i.e. with the lowest LCOE) to solar panels and battery costs and to other economic parameters. If the sensitivity of the LCOE to updated costs is obviously large, the optimal configuration (surface of PV panels and storage capacity) is very robust. The optimal configuration is almost only determined by the temporal co-variability structure between the resource and the demand. It is thus dependent on the one hand on the regional climate, and on the other hand on the temporal structure of the demand. The adjustment variable is essentially the PV panels oversizing, which is based on the low solar resource days while storage has the main function of managing the resource-demand mismatch at sub daily level. One interesting result is the significantly lowest LCOE to ensure productive uses compared to domestic uses only because of the lower storage capacity required for productive uses. Such results have direct implications for all operational and institutional actors involved in the deployment of energy access in remote areas in Africa

L'analyse de la qualité de l'électricité est une demande qui s'est vue augmentée au cours des dernières décennies. Les creux de tension sont les perturbations les plus fréquentes et les plus impactantes dans les réseaux électriques industriels, entraînant des pertes financières importantes pour les clients industriels. Le cœur de ce travail de thèse est dédié à la classification des causes de creux de tension ainsi qu'à leur localisation relative par rapport au point de mesure principale. L'algorithme développé utilise les formes d'onde de tension et de courant comme entrées pour identifier les causes des creux de tension dans les réseaux industriels BT. La solution est basée sur des signatures de séries temporelles quadridimensionnelles, obtenues par l'application de la transformée de Fourier court terme (STFT) et de la transformée de Fortescue. La source d'un creux de tension est identifiée à l'aide d'une stratégie de classification basée sur la distance avec une mesure basée sur l'algorithme Dynamic Time Warping (DTW). En outre, l'algorithme soft-DTW est utilisé pour réduire la taille de la base de signatures d'apprentissage, augmentant ainsi la vitesse de classification. Les performances de la méthode ont été analysées en termes de séparabilité des classes, d'efficacité de la prédiction (précision et robustesse au bruit) et de sensibilité aux variations de la fréquence fondamentale. La méthode est robuste aux niveaux de bruit jusqu'à un SNR = 15 dB et aux variations de fréquence fondamentale jusqu'à +/- 0.5 Hz. De plus, un indice de confiance sur la prédiction est proposé, augmentant la fiabilité de l'algorithme. Le système offre une mise en œuvre facile en milieu industriel sans avoir besoin de données enregistrées au préalable. La méthode présente l'avantage d'utiliser une base de données de référence de taille réduite, entièrement composée de données synthétiques. Les principaux avantages de la méthode proposée sont ses capacités de généralisation et la possibilité de déclencher une alerte basée sur l'indice de confiance. La précision de classification obtenue sur des données synthétiques comportant sept causes est de 100%. La méthode atteint également un F1-score supérieur à 99% avec des mesures terrain représentant cinq classes sur trois sites industriels différents. Enfin, nous étudions également l'impact des creux de tension sur les équipements industriels. Nous proposons une méthodologie pour estimer la composition de charges déconnectées suite à un creux de tension. Les résultats ont montré des limites en termes d'interaction harmonique entre les charges. Ces limites sont discutées et plusieurs propositions sont faites pour améliorer la méthode
The demand for power quality analysis has increased over the past decades. Voltage sags are the most frequent and impactful disturbances in industrial power grids, leading to high financial losses for industrial clients. The core of this thesis work is dedicated to the classification of voltage sag causes and their relative location to the monitoring point. The solution uses voltage and current waveforms as input to identify the causes of voltage sags in LV industrial grids. The methodology is based on four-dimension time series signatures, obtained through the application of the Short-Time Fourier Transform (STFT) and the Fortescue Transform. The source of a voltage sag is identified using a distance-based classification strategy with a custom distance measure based on the Dynamic Time Warping algorithm (DTW). In addition, the soft-DTW algorithm is used to reduce the size of the signature training database and increase speed. The performance of the method was analyzed in terms of class separability, prediction efficiency (accuracy and robustness to noise), and sensitivity to fundamental frequency variations. The proposal is resilient regarding noise levels up to an SNR = 15 dB and fundamental frequency variations up to +/- 0.5 Hz. Moreover, a confidence index on the prediction is proposed, increasing the algorithm's reliability. The proposal offers an easy implementation in industrial applications with no previous recorded data. It has the benefit of using a reduced-size reference database, entirely composed of synthetic data. The main advantages of the proposed method are its generalization capabilities and the possibility of raising an alert based on the confidence index. The obtained classification accuracy on synthetic data with seven causes is 100%. The method reaches a classification F1-score higher than 99% with field measurements representing five classes obtained from three different industrial sites. Finally, we also study the impact of voltage sags on industrial equipment. We propose a methodology to estimate the self-disconnected load composition following a voltage sag. The results showed some limitations in terms of harmonic interaction among the loads. Some of the limits of this approach are discussed, and several proposals to improve the load composition estimation for future work are made