A Discrete-Time Markov Chain Approach for Microgrid-Aware Reliability Assessment of Distribution Systems

Assurer l’alimentation en énergie aux clients des réseaux électriques est un enjeu important pour les utilités électriques afin de respecter les exigences des régulateurs d’énergie et d’assurer la satisfaction de la clientèle. Pour y arriver, les utilités électriques réalisent des études de fiabilité sur leurs réseaux de distribution afin de calculer des indices de fiabilité qui permettent d’évaluer la capacité des réseaux à maintenir la continuité du service. Le principal défi lié à l’analyse de fiabilité est la modélisation de la coordination des dispositifs de protection et de sectionnement du système répondant à toutes les fautes qui pourraient potentiellement survenir. Cette modélisation doit inclure toutes les phases d’opération jusqu’au rétablissement du système, soit les phases d’isolation de la faute, de restauration et de réparation de l’appareil en faute. La fiabilité des réseaux de distribution dépend grandement de la performance des procédures de restauration mises en place par l’utilité électrique afin de réalimenter rapidement la majorité des clients interrompus par l’isolation initiale de la faute. L’avènement des microréseaux et la forte croissance des ressources distribuées sur le réseau électrique permettent d’opérer une partie du système en mode îloté en alimentant les clients locaux en énergie grâce à la génération locale des ressources distribuées. L’évaluation de la capacité d’adéquation en puissance des micro-réseaux îlotés, qui revient à évaluer l’impact de cette nouvelle méthode de restauration sur la fiabilité du réseau, est un défi de taille. Cette analyse requiert de modéliser tous les aspects et composantes du micro-réseau îloté, incluant les dépendances temporelles qui le caractérisent. Dans ce mémoire, nous présentons une méthodologie pour l’analyse de fiabilité qui tient compte des dépendances temporelles des micro-réseaux. Notre approche combine une analyse de la coupe minimum du réseau avec une modélisation par chaîne de Markov à temps discret. L’analyse de la coupe minimal du réseau permet tout d’abord de d’évaluer la fiabilité du réseau de distribution pour tous les événements de fautes possibles tout en compilant ceux qui forcent le micro-réseau à opérer en mode îloté. La construction d’une chaîne de Markov à temp discret nous permet par la suite de simuler l’évolution du micro-réseau îloté. Finalement, les résultats obtenus à l’aide de la chaîne de Markov sont utilisés afin d’ajuster les valeurs de fiabilité initialement obtenues avec l’analyse de la coupe minimal du réseau. Cette approche en trois étapes nous permet de calculer efficacement les valeurs attendues pour les indices de fiabilité du réseau de distribution.