Optimisation des Réseaux Électriques Intelligents au Togo : Une approche Probabiliste pour l'Intégration des Énergies Renouvelables défendue dans la thèse de TCHANDAO Esso-Wazam Honoré
24
Mai
La transition énergétique mondiale repose sur des réseaux électriques intelligents capables de fournir une énergie propre tout en soutenant la croissance économique et en réduisant les émissions de gaz à effet de serre.
Dans ce contexte, TCHANDAO Esso-Wazam Honoré a défendu le 17 mai dernier au Centre d’Excellence Régional pour la Maîtrise de l’Electricité (CERME) sa thèse de doctorat, avec mention "Très Honorable". Cette thèse a porté sur le thème "Modélisation du Mix d’Énergie Électrique et Approche Probabiliste pour l’Optimisation et l’Analyse des Réseaux Électriques Intelligents avec Intégration des Sources Renouvelables".
Il va sans dire que, les réseaux électriques de demain devront intégrer des sources de production d’énergie de plus en plus vertes et intermittentes, tout en gérant des profils de charge complexes. La thèse de M. TCHANDAO s'inscrit justement dans ce cadre, en proposant des solutions pour aider les planificateurs et gestionnaires, à bien piloter ces nouveaux réseaux.
Trois aspects pris en compte par la recherche
Trois aspects cruciaux ont été étudiés par M. TCHANDAO dans sa thèse. Il s’agit de « la modélisation à long terme du mix électrique, la modélisation probabiliste des importations d’énergie électrique, et une approche probabiliste pour l’optimisation et l’analyse de l’écoulement de puissance ».
Les modèles ont été appliqués au réseau électrique du Togo et au réseau test IEEE 30 Bus. Les résultats montrent que pour le Togo, l'énergie solaire jouera un rôle crucial. Sa part dans la production électrique pourrait atteindre entre 56% et 62% en 2030, et entre 65% et 91% en 2050. Ces projections indiquent également qu'un effort considérable d'investissement sera nécessaire d'ici 2030 pour atteindre ces objectifs.
Pour l’estimation des sources d’importation d’énergie, la thèse a mis en avant les modèles d’estimation par densité de noyau, qui ont montré un ajustement quasi parfait avec des coefficients de corrélation compris entre 99% et 100%.
L'analyse probabiliste de l’écoulement de puissance a été réalisée en utilisant une méthode basée sur l'apprentissage par processus gaussien profond. Cette approche a permis de réduire l'erreur quadratique moyenne à une limite inférieure de 4,7 E-6 et une limite supérieure de 1,7 E-4, avec une distribution à moyenne nulle par rapport aux résultats de la simulation de Monte Carlo.
La thèse de M. TCHANDAO apporte enfin des contributions significatives à la modélisation et à l'optimisation des réseaux électriques intelligents.
En combinant des méthodes probabilistes avancées et des études de cas pertinentes, cette recherche offre des outils précieux pour la planification et la gestion des futurs réseaux électriques, particulièrement dans des contextes comme celui du Togo où l’énergie renouvelable, notamment solaire, est appelée à jouer un rôle déterminant.
Cette recherche met ainsi en lumière, l'importance de l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques et propose des solutions innovantes pour gérer les défis associés. Les résultats obtenus pour le Togo peuvent servir de modèle pour d'autres régions du monde cherchant à optimiser leur mix énergétique tout en intégrant de manière efficace les sources renouvelables.
Galerie Vidéo
Galerie Photo
Nos dernières nouvelles