Approches innovantes pour des calculs de sécurité du réseau coordonnés

Le système électrique suisse est en pleine mutation, la plus profonde de son histoire. La décarbonation, la décentralisation et la digitalisation bouleversent tout: les énergies fossiles sont en recul, les énergies renouvelables prennent le relais, et les pompes à chaleur et la mobilité électrique font grimper la demande en électricité. L’électricité est en outre de plus en plus produite de manière décentralisée, par exemple par le biais d’installations photovoltaïques et de parcs éoliens, tandis que les technologies numériques assurent une automatisation et une efficacité accrues, tout en générant une demande plus importante (centres de données). La complexité de l’exploitation du réseau a donc considérablement augmenté ces dernières années.

Les systèmes, initialement conçus pour distribuer aux consommateurs l’électricité produite de manière centralisée par des centrales, sont désormais soumis à des changements de direction des flux de charge en fonction du temps et des conditions météorologiques. Il arrive parfois même que le réseau basse tension réinjecte de l’électricité dans le réseau de transport. De plus en plus de contre-mesures, telles que le couplage ou le découplage de jeux de barres, sont dès lors nécessaires pour contrôler les flux de charge de manière ciblée, et ainsi garantir la stabilité du réseau. Et de plus en plus souvent, ces mesures doivent être coordonnées avec les gestionnaires de réseau de distribution (GRD).

Un réseau maillé avec plusieurs gestionnaires

Chaque GRD au niveau de réseau 3 est relié à ­Swissgrid par le biais de plusieurs transformateurs. Les niveaux de réseau 1 et 3 forment ainsi un grand réseau maillé. Sans coordination, les mesures prises par le gestionnaire du réseau de transport (GRT), telles que l’ouverture d’un couplage de jeu de barres ou le réglage d’un transformateur, peuvent entraîner un transfert des flux de charge vers le réseau de distribution et y provoquer des congestions, ou inversement. C’est pourquoi les mesures susceptibles d’influencer les systèmes voisins doivent être coordonnées au préalable.

Alors que la recherche de mesures pour remédier aux congestions et aux problèmes de tension est de plus en plus facilitée par des outils d’optimisation, la coordination, pour autant qu’elle ait lieu, reste un processus long et non automatisé. En Suisse, le réseau de distribution est exploité par plus de 600 GRD, qui travaillent chacun avec leurs propres outils et données. Disposer d’une solution robuste, décentralisée et évolutive devient donc indispensable.

C’est à cette fin que Swissgrid a développé Opteso (OPTimality with limited data Exchange between System Operators, optimalité avec échange de données limité entre les gestionnaires de réseau) en collaboration avec deux GRD suisses au niveau de réseau 3 qui participent souvent à des mesures de délestage coordonnées avec le gestionnaire du réseau de transport. Afin d’évaluer les exigences relatives à la mise en œuvre pratique d’Opteso, des enquêtes ont été menées auprès de représentants des GRD suisses au niveau de réseau 3. Ceux-ci ont confirmé l’importance de ce défi et se sont montrés intéressés par une optimisation décentralisée et coordonnée des mesures de délestage.

Des calculs locaux, pour une optimisation de l’ensemble du système

Swissgrid et les GRD s’appuient de plus en plus sur des modèles et sur l’optimisation pour prendre leurs décisions opérationnelles [1]. Ces systèmes d’aide à la décision reflètent les activités spécifiques de chaque exploitant et diffèrent considérablement les uns des autres. Les interfaces avec d’autres exploitants de systèmes sont généralement modélisées sous forme de charges statiques (équivalent du réseau de distribution dans le modèle du réseau de transport) ou de générateurs (équivalent du réseau de transport dans le modèle du réseau de distribution).

Opteso est un mécanisme de coordination qui garantit que les mesures proposées par les systèmes d’aide à la décision sont coordonnées avec les gestionnaires de réseau de distribution connectés via leurs propres systèmes d’aide à la décision (figure 1). L’optimum global pour l’ensemble du système est défini avec un échange de données limité entre les gestionnaires de réseau, car seules les données concernant les limites communes du système doivent être échangées. Ceci permet à chaque gestionnaire de réseau d’utiliser ses propres outils d’aide à la décision ainsi que ses propres modèles de réseau: seule une interface supplémentaire est nécessaire pour l’échange des variables aux limites avec un coordinateur central de messages. Il n’est ainsi pas nécessaire de fusionner les modèles de réseau ni de centraliser les calculs.

De l’approche académique aux réseaux réels

Opteso est basé sur la méthode ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) [2], une méthode établie dans la littérature scientifique, et l’applique au calcul du flux de charge optimal dans les réseaux réels. Pour ce faire, le système d’aide à la décision de chaque gestionnaire de réseau est enrichi d’un terme qui minimise l’écart entre la solution aux points de raccordement au réseau et les valeurs obtenues par les voisins. Parallèlement, les «multiplicateurs» permettent d’estimer les coûts qui résulteraient pour l’ensemble du système si le système voisin adaptait sa solution aux valeurs nouvellement calculées. L’ADMM répète les trois étapes suivantes jusqu’à ce que les différences aux limites du réseau soient inférieures à une certaine tolérance ou qu’un nombre donné d’itérations soit atteint:

• Le calcul de la solution pour le modèle du réseau de transport est tout d’abord effectué. Puis, les valeurs aux limites communes du réseau sont saisies dans les termes de coordination des modèles des gestionnaires de réseau de distribution au niveau de réseau 3.
• Ensuite, les solutions des modèles des gestionnaires de réseau de distribution sont calculées et intégrées dans les termes de coordination du modèle du réseau de transport.
• Enfin, les multiplicateurs sont actualisés et intégrés aussi bien dans les modèles du réseau de transport que des réseaux de distribution.

Si les différences aux limites du réseau sont encore trop importantes après avoir atteint le nombre maximal d’itérations, une solution compatible peut être trouvée à l’aide de la procédure suivante:

• Dans l’itération pour le réseau de transport, les valeurs des flux de puissance active et réactive aux points de raccordement avec les réseaux de distribution sont fixées conformément aux valeurs correspondantes des modèles de réseau de distribution. Les réseaux de distribution sont ainsi considérés comme des charges fixes.
• Dans l’itération du réseau de distribution, les valeurs de tension et d’angle de phase au point de raccordement avec le réseau de transport sont fixées conformément aux valeurs correspondantes du modèle du réseau de transport.

Ce mode de récupération s’inspire de la méthode OCD (Optimal Condition Decomposition, [3]), mais contrairement à l’OCD d’origine, il ne garantit pas l’optimalité.

Preuve de concept

Opteso a été testé avec des données statiques fournies par Swissgrid et deux GRD suisses qui comptent parmi les plus importants du pays au niveau de réseau 3 et couvrent, ensemble, environ 8% de la charge de pointe en Suisse. Le Remedial Action ­Optimizer (RAO) de Swissgrid a été utilisé pour l’optimisation locale de chaque sous-réseau. Il s’agit d’un modèle d’optimisation basé sur une linéarisation séquentielle des équations de flux de charge [4]. Un prototype reposant sur l’ADMM a également été développé en Python afin de coordonner les mesures de délestage des trois gestionnaires de réseau.

Des scénarios synthétiques ont été définis sur la base des modèles de réseau de Swissgrid et des deux GRD. Ensemble, les trois modèles de réseau comprennent 1164 nœuds ainsi que 1318 lignes et transformateurs. Les limites entre le réseau de transport et un réseau de distribution sont représentées par sept nœuds. Quatorze scénarios ont en outre été définis à partir d’un scénario de base sans violations de tension ni surcharges. Dans chaque scénario, l’un des sept nœuds a été sélectionné et soit les puissances nominales de tous les transformateurs situés à cet endroit ont été réduites à 70% de la charge dans le scénario de base, ce qui a entraîné une surcharge, soit les limites de tension du point de raccordement au réseau concerné ont été restreintes de telle sorte que la valeur d’entrée dépasse les limites de 2% de la tension nominale. Les scénarios définis mènent à une surcharge du réseau ainsi qu’à des violations de tension aux points de raccordement entre deux gestionnaires de réseau, ce qui rend une coordination nécessaire.

Les résultats sont prometteurs: les solutions coordonnées ont permis dans les 14 scénarios d’éliminer complètement ou de réduire considérablement les congestions et les problèmes de tension.

Les différences aux points de raccordement au réseau ont fortement diminué après seulement quelques itérations, ce qui a permis de fixer le nombre maximal d’itérations à 10 et d’atteindre un temps de calcul total inférieur à 30 minutes. En cas de divergence, le mode de récupération a été activé, et celui-ci a rapidement comblé l’écart. Ce mode pourrait également être utilisé dans des scénarios à convergence lente.

Les résultats ont été validés avec succès à l’aide d’un outil commercial de simulation de flux de charge basé sur le courant alternatif. Les légères violations de tension et surcharges de ligne encore indiquées par l’outil de simulation sont dues à des différences de modélisation interne entre l’outil et le moteur RAO. Elles devraient être corrigées lors de la prochaine phase du projet grâce à l’ajout de facteurs de sécurité dans les modèles d’optimisation locaux.

Perspectives

La preuve de concept a confirmé l’applicabilité d’Opteso pour l’optimisation décentralisée des mesures de délestage entre trois gestionnaires de réseau (un gestionnaire de réseau de transport et deux GRD au niveau de réseau 3). Les résultats sont prometteurs: les inconsistances aux limites communes des réseaux diminuent très rapidement. Seules quelques itérations sont nécessaires et un temps de calcul inférieur à 30 minutes suffit la veille pour la préparation de l’exploitation. Dans tous les scénarios testés, les solutions coordonnées ont permis d’éliminer complètement ou de réduire considérablement les congestions et les problèmes de tension.

Opteso peut permettre une coordination efficace des mesures de délestage entre les gestionnaires de réseau et contribuer ainsi de manière décisive au maintien de la tension à l’échelle du système ainsi qu’à l’élimination des congestions de capacité. ­Swissgrid travaille actuellement à l’amélioration de ses outils de prévision et d’aide à la décision et sera prêt à réaliser un projet pilote dans les années à venir. Après une phase pilote avec un nombre limité de participants, tous les GRD de Suisse pourraient progressivement participer à Opteso, en commençant par le niveau de réseau 3 et, si nécessaire, en allant jusqu’au niveau de réseau 7 (figure 2).
 

La transformation du système électrique est en marche et elle induit des changements rapides. ­Swissgrid se trouve au cœur de cette mutation. Grâce à Opteso, les flux d’électricité entre les niveaux de réseau peuvent être optimisés. Le réseau électrique est ainsi mieux préparé aux défis de l’avenir. Swissgrid s’engage à intégrer de manière fluide de nouvelles technologies et solutions numériques dans le système électrique. Son objectif consiste à promouvoir activement l’innovation et à créer, en collaboration avec ses partenaires, les bases d’un système énergétique sûr, stable, pérenne et durable.