l’émulateur éolien (Figure A6-2).
A l’aide du simulateur, on arrive à analyser et étudier avec une grande fiabilité et en toute sécurité le comportement dynamique et statique d’un grand réseau réel. Deux options peuvent se présenter. La première revient à simuler en temps réel la totalité du réseau avec tous ses éléments. La deuxième configuration consiste à simuler en temps réel une bonne partie du même réseau et à émuler une partie ou un élément particulier par des matériels réels mais à échelle réduite. Cela peut être une centrale électrique, une centrale photovoltaïque ou une ferme éolienne. Dans notre cas, l’un des deux parcs éoliens nouvellement introduits dans le réseau de Guadeloupe et comportant des éoliennes à vitesse variable sera émulé (cf. 2.4.1).
Pour réaliser le modèle en temps réel du réseau de Guadeloupe, nous sommes partis du modèle sous Matlab SimPowerSystems dans lequel le système est subdivisé en 3 parties. Cette même organisation est utilisée pour subdiviser le modèle RT-Lab en 3 processeurs. (En effet, les fichiers du modèle de la Guadeloupe modélisé sur Eurostag ne peuvent pas être compilés en l’état sur le simulateur temps réel, dont le mode de calcul représente les valeurs instantanées des grandeurs électriques et leur propagation dans les ouvrages du réseau. Une transposition du modèle d’Eursotag à RT-Lab en passant par SimPowerSystems est donc indispensable pour réaliser les simulations temps réel, dont le détail est décrit dans [WAN10-1]).
Le simulateur temps réel est interfacé au système de conversion électrique par un amplificateur de puissance qui sert de moyen d’adaptation entre les niveaux de puissances de l’émulateur et du parc éolien émulé. Le réseau simulé en temps réel envoie une référence de tension (vr) à l’émulateur via cet amplificateur de puissance. En contrepartie, le courant triphasé à la sortie du système de conversion d’énergie (ir) est capté par un Convertisseur Analogique-Numérique (CAN) et est exploité par le simulateur en le multipliant par le gain correspondant (Gi).
La partie électrique de l’émulateur éolien est composée en partie d’une Génératrice Synchrone à Aimant Permanent à Flux Axial Heptaphasée (GSAPFAH) raccordée à un redresseur à MLI (Modulation de Largeur d’Impulsion) heptaphasé. Ce redresseur alimente un bus continu qui, à son tour, alimente un onduleur dont la sortie triphasée est raccordée à l’amplificateur de puissance via un filtre R-L et un transformateur élévateur de 68V/400V. La génératrice est couplée mécaniquement à un Moteur Synchrone à Aimant Permanent (MSAP) de 20 kW alimenté par un variateur industriel PARVEX commandé en couple. La partie aérodynamique de l’éolienne et l’ensemble de la commande associée (présentée au chapitre 3.5) sont émulés en temps réel dans une carte dSPACE 1005. Le couple
ANNEXE 6 :PRESENTATION DU BANC EXPERIMENTAL
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aérodynamique est alors envoyé à échelle réduite vers l’entrée analogique adéquate du variateur par un Convertisseur Numérique-Analogique (CNA) de la carte dSPACE. On réalise avec la même carte la commande de la puissance de la génératrice pour en déduire le couple électromagnétique de référence, les boucles de courant de la génératrice ainsi que la commande entière du convertisseur côté réseau.
Figure A6-1. Expérimentation en cours sur la plateforme temps réel « Energies Réparties » du L2EP
Cette expérimentation sur la plateforme « Energie Réparties » du L2EP a été effectuée à l’aide du travail du post-doc Rijaniaina ANDRIAMALALA. Le projet est soutenu financièrement par le Fonds Européen de Développement Régional (FEDER) dans le cadre du pôle de compétences MEDEE (Maîtrise Energétique Des Entraînements Electriques).
Amplificateur de puissance
L R
Simulateur numérique temps réel – modèle de la Guadeloupe
Interfaçage ir Gi et CAN vr Ste. Anne Gv et CNA Contrôle du courant Injecté au réseau Contrôle de la tension du bus continu MLI Contrôle du courant du redresseur Contrôle du couple de la machine A ér od yn am iq u e ém u lé e v Moteur à aimant PARVEX Génératrice à aimant permanent heptaphasée V a ri a te u r P A R V E X MLI
i123D_ref i123Q_ref Pref Qref
' em_pu_ref T Udc Udc_ref C o n v e rt is s e u rs Ta_pu 3 CPU Tc = 50 µs Gardel Fermes éoliennes (injecteurs pilotés) Ta_pu
Partie analogique – émulateur éolien
Titre : « Evaluation de la performance des réglages de fréquence des éoliennes à l’échelle du système électrique : application à un cas insulaire »
Résumé
L’intégration croissante de la production éolienne ne participant pas au réglage de fréquence induit de nouvelles difficultés de gestion des systèmes électriques. Ces problèmes sont d’autant plus significatifs que le réseau est faible. La présente thèse vise à évaluer la performance et la fiabilité du réglage de fréquence des éoliennes à l’échelle du système électrique. Les études sont appliquées sur un réseau insulaire.
D’abord, l’impact d’un fort taux de pénétration de la production éolienne sur l’allocation de la réserve primaire et sur le comportement dynamique du réseau est caractérisé. Il est montré que la participation des éoliennes au réglage de fréquence est techniquement indispensable pour le maintien de la sûreté du système électrique à partir d’un certain taux de pénétration.
Deux solutions permettant aux éoliennes de contribuer au réglage de fréquence sont ensuite étudiées par simulations dynamiques. La performance d’une inertie émulée est caractérisée en considérant l’impact du point de fonctionnement initial des éoliennes et des paramètres du contrôleur. La contribution de la réserve éolienne à l’amélioration de la performance dynamique du système est également identifiée.
Afin d’évaluer le potentiel et la fiabilité de la réserve éolienne, la dernière partie de ce travail est consacrée aux études statistiques prenant en compte la variabilité et l’incertitude de la prévision de la production. Deux stratégies du placement de réserve sont proposées et comparées. L’impact des erreurs de prévision sur le potentiel de réserve éolienne est également mis en évidence. Enfin l’énergie réglante d’une ferme et la plage de réglage du statisme éolien sont caractérisées.
Mots-clés : Production éolienne, Réseaux insulaires, Sûreté du système électrique, Réglage primaire de fréquence, Inertie synthétique, Variabilité de la production éolienne, Incertitude de la prévision
Title: Performance evaluation of frequency response from wind turbines on a system- wide scale: application onto an isolated power system
Abstract
The increasing development of wind power that does not participate in frequency control leads to new challenges in the management of electrical power systems. The problems are more significant in weak power grids. The present thesis aims to evaluate the performance and the reliability of frequency response from wind turbines on a system-wide scale. Studies are applied onto an isolated power grid.
First of all, the impact of high levels of wind penetration on primary reserve allocation and on grid dynamic behaviour is characterized. It is shown that the participation of wind turbines in frequency regulation is technically required for maintaining power system security from a certain wind penetration rate.
Two solutions allowing wind turbines to contribute to frequency control are then studied through dynamic simulations. The performance of emulated inertia is characterized by taking into account the impact of initial wind operating point and controller parameters. The contribution of wind power reserve to system dynamic performance improvement is also identified.
In order to assess the potential and the reliability of wind primary reserve, the last part of this research work is devoted to statistical analyses considering the variability and the prediction uncertainty of wind generation. Two strategies for reserve allocation are proposed and compared. The impact of forecast errors on the potential of wind power reserve is also highlighted. Finally the power frequency characteristic of a wind farm as well as the droop adjustment range is characterized.
Key words: Wind Power, Isolated power systems, Power system security, Primary frequency control, Synthetic inertia, Wind variability, Prediction uncertainty