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PROJET R&D – Reconnaissance de signatures énergétiques dans les micro-réseaux

Évaluation d'un nouvel outil non-invasif de mesure et analyse des profils de consommation dans un éco-quartier


RÉSUMÉ

Le futur des réseaux de distribution d’énergie tendent à inclure de plus en plus d’intelligence embarquée et de mesures dites smart, tant dans la haute tension ainsi que les micro-réseaux basse tension au niveau des quartiers résidentiels. Ainsi, plusieurs solutions sont apparues pour la mesure intelligente des données de réseaux afin de les mettre à disposition à des systèmes d’analyse et de prédiction pour permettre aux distributeurs d’énergie de mieux prévoir les profils de consommation.

Ce travail propose d’aller plus loin dans le diagnostique réseau avec l’introduction du principe de signature énergétique afin de pouvoir mesurer de manière non invasive dans profils de consommation et de production dans un éco-quartier où des consommateurs produisent leur propre énergie au moyen de panneaux photovoltaïques sur les toits. Les appareils connectés au réseaux, à savoir les convertisseurs de puissance ou, plus communément appelés, les onduleurs, produisent un certain nombre d’harmoniques qui sont mesurables dans le réseau. Celles-ci proviennent de la commutation des éléments du convertisseurs lui-même et sont entièrement contrôlées. L’introduction de signatures harmoniques spécifiques permettra non seulement de détecter les types d’appareil connectés au réseau, mais aussi de transmettre des informations sur les profils de consommation ou l’état de production des panneaux photovoltaïques.

Ce travail propose la simulation en temps-réel d’un réseau de distribution d’éco-quartier contenant des charges passive ainsi que des convertisseurs de puissance liés à la production d’énergie. Un contrôleur industriel à été utilisé pour la commande des convertisseurs simulés afin de permettre la génération d’harmoniques spécifique liés à ce qu’on pourrait appeler une \emph{signature énergétique}. Les mesures de tension et de courant du réseau simulé ont été par la suite analysées par des machines de reconnaissance et d’identification de donnée dans les domaines temporels et fréquentiels afin de démontrer la faisabilité des propositions émises par ce rapport.

La suite du travail propose plusieurs alternatives, incluant un travail plus fin sur l’établissement de signatures énergétiques, des simulations plus poussées pour l’identification de situations par analyse en temps-réel, ou encore l’analyse de données réelles mesurées dans un micro-réseau existant.

 



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