Approximations pour la modélisation statique et dynamique des réseaux électriques // Approximations for static and dynamic modeling of power systems

Le développement des énergies renouvelables réduit l'inertie du système électrique nécessitant des prises de décision rapide pour éviter des incidents majeurs. Pour réaliser cela, les comportements statiques du réseau sont modélisés par des équations linéarisées tandis que les aspects dynamiques considèrent en première approximation la stabilité face à de petites perturbations. Des travaux préliminaires ont permis d'accélérer les méthodes de résolution statique et d'améliorer la compréhension des interactions dynamiques en utilisant un formalisme hamiltonien résolu de manière approchée et des approximations du type champs moyen. L'objectif de cette thèse est d'étendre ces approximations en levant les hypothèses simplificatrices. Le plan de travail inclut l'extension de la méthode de résolution approchée, l'étude des réseaux déséquilibrés et l'approfondissement de l'étude en champ moyen pour la propagation des perturbations dynamiques. Les travaux seront analytiques et numériques et appliqués à des réseaux modèles ou réalistes.
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The development of renewable energies reduces the inertia of the electrical system, requiring rapid decision-making to avoid major incidents. To achieve this, the power systems' static behavior is modeled by linearized equations, while the dynamic aspects consider, as a first approximation, small-signal stability. In previous works, we have accelerated static resolution methods and improved the understanding of dynamic interactions using an approximately solved Hamiltonian formalism and mean field approximations. The objective of this thesis is to extend these approximations by assuming more complicated power systems' models. The work plan includes extending the approximate resolution method, studying unbalanced networks, and deepening the mean field study for the propagation of dynamic perturbations. The work will be analytical and numerical and applied to model or realistic networks.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement d'un établissement public Français

Université Grenoble Alpes

220 EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal

Un parcours ayant démontré des capacités en modélisation analytique et numérique Compétences en algèbre linéaire, en codage Python La connaissance des réseaux électriques est un plus
A proven track record in analytical and numerical modelling. Skills in linear algebra, Python coding. An understanding of electrical networks would be advantageous.