Ce cours vise à familiariser l'étudiant(e) aux réseaux électriques intelligents (REI) dans un contexte de gestion intelligente de la distribution de l’énergie électrique.

Au terme de ce cours, l’étudiant(e) sera en mesure d’expliquer les enjeux du secteur électrique dans un contexte d’ouverture à la concurrence et d’évolution des méthodes de distribution de l’énergie; de prendre en considération les contraintes techniques, économiques et environnementales; de discerner la catégorie de consommateurs et de producteurs impliqués dans la distribution; d’expliquer la distribution des ressources et leur exploitation intelligente dans un contexte de stabilité du réseau en y intégrant notamment des sources à énergie renouvelable, des éléments de stockage et des charges utilisées comme les véhicules électriques.

Le contenu du cours traite les sujets suivants : L’architecture, les fonctions et les ressources distribuées à travers les REI; Le calcul de l’empreinte carbone d’un réseau de distribution; Le Contrôle et l’optimisation de la charge/décharge des véhicules électriques connectés au réseau; Le traitement des données massives et modèles de prédiction appliqués aux REI; Les programmes de la gestion de la demande en énergie électrique. Les techniques pour assurer la sécurité de l’information à travers les REI.

L’objectif principal est de former les étudiant(e)s aux réseaux électriques intelligents tout en les sensibilisant aux nouvelles approches de distribution de l’énergie électrique dans un contexte de l’ouverture à la concurrence du secteur électrique. Ces méthodes modernes sont basées sur l’intelligence artificielle qui permet d’optimiser l’exploitation des ressources électriques tout en respectant les enjeux économiques, techniques, environnementaux et les différents profils de consommation et de production distribuées. La sécurité des transactions énergétiques est également traitée dans ce cours.

Les enjeux économiques concernent les fluctuations du prix de l’énergie, le CAPEX et le OPEX. Les contraintes techniques s’expriment en priorité par la stabilité du réseau de distribution tout en considérant les fluctuations stochastiques des sources à énergies renouvelables et des charges modernes comme les véhicules électriques.

Cet objectif est atteint en formant les étudiant(e)s à des méthodes numériques de traitement des données massives, à des algorithmes de prédiction et à l’apprentissage machine pour concevoir une distribution électrique stable, éco-responsable et économe. On montre dans ce cours l’effet des programmes de motivation offerts aux consommateurs et des programmes de gestion de la demande sur la qualité de la distribution.

L’objectif principal est de former les étudiant(e)s aux réseaux électriques intelligents tout en les sensibilisant aux nouvelles approches de distribution de l’énergie électrique dans un contexte de l’ouverture à la concurrence du secteur électrique. Ces méthodes modernes sont basées sur des algorithmes d'optimisation et d'apprentissage machine en intelligence artificielle. On montre dans ce cours comment exploiter les ressources électriques d'un réseau de distribution (sources à énergies renouvelables, éléments de stockage, de régulation et de protection) tout en respectant les enjeux techniques, économiques et environnementaux et en considérant les différents profils de consommation et de production distribuées. La sécurité des transactions énergétiques est également traitée dans ce cours.

Les enjeux économiques concernent les fluctuations du prix de l’énergie, le CAPEX et le OPEX. Les contraintes techniques s’expriment en priorité par la stabilité du réseau de distribution tout en considérant les fluctuation stochastiques des sources à énergie renouvelables et des charges modernes comme les véhicules électriques.

Cet objectif est atteint en formant les étudiant(e)s à des méthodes numériques de traitement des données massives, à des algorithmes de prédiction et à l’apprentissage machine pour concevoir une distribution électrique stable, éco-responsable et économe. On montre dans ce cours l’effet des programmes de motivation offerts aux consommateurs et des programmes de gestion de la demande sur la qualité de la distribution.

Le cours est réparti sur 13 modules de 3h30 chaque. Il est assuré en mode hybride, les séances à distance sont assurées sur ZOOM et sont consacrées pour la transmission aux étudiants en temps réel et en mode interactif des connaissances nécessaires. Un sondage pour valider l’assimilation des connaissances est effectué à la suite de chaque thème traité. Les réponses aux sondages sont discutées pour éviter toute mauvaise compréhension. Les séances en présentiel sont consacrées pour discuter en classe avec les étudiant(e)s des études de cas et pour résoudre des exercices qui sont adaptés aux connaissances transmises. Le calendrier des séances à distance et des séances en présentiel est déterminé à l'avance. Le site Moodle de l’ETS est adopté pour mettre à disposition des étudiant(e)s les ressources nécessaires (documents de référence, vidéo de formation, présentations ppt, exercices et leurs solutions, résultats des sondages, et tout autres ressources d’études de cas) et pour soumettre les devoirs.

Contenu du Cours

Introduction du cours (1h) : Description – Objectifs – Apprentissage attendu – Contenu du cours – Méthode d’apprentissage – Méthode
d’évaluation.

Chapitre 1 (3h) : Intérêts et Défis Concernant les Réseaux Électriques Intelligents : Historique et évolution de la distribution Électrique. Prévisions du marché concernant les Réseaux Électriques Intelligents (REI). Caractéristiques des REIs. Stratégies et déploiement des REIs en Amérique du nord et en Europe. Situation des REIs par rapport à la transition énergétique. 

Chapitre 2 (3h) : Architectures des REIs et Ressources Distribuées: Modèles architecturaux des REIs. Critères de conception des REIs. Architecture de référence SGAM.  Domaines, zones et couches de l'architecture SGAM. Intégration des ressources distribuées dans les REIs et études stochastiques de la production d'énergie renouvelable. Considérations opérationnelles et équilibre consommation/production. Impacte de l'échange d'énergie active et réactive sur le point de couplage REI/Source.

 Chapitre 3 (6h): Nouvelles considérations dans la distribution électrique: Charge/Décharge des Véhicules Électriques (VE) et Empreintes Carbobe. Pénétration des VEs dans les réseaux de distribution. Gestion de a charge/décharge. Gestion et Optimisation décentraisée de la charge/décharge des VEs. Étude de cas sur un réseau de distribution. Éjection, Injection, Transfère et Pertes du flot de carbone dans un réseau de distribution. Répartition des émissions GES associées aux ressources distribuées. Étude de cas.

Chapitre 4 (8h) : Gestion de la demande en énergie électrique: Programmes de gestion de la demande - Transactions énergétiques - Optimisation de la demande. Les programmes temporels et évènementiels. Les programmes pilotables et non pilotables. Déploiement et évaluation des programmes de gestion de a demande. Calcul de la consommation de base des clients. Optimisation de la demande par la méthde de groupement (clustering).
Les transactions énergétiques chez Hydro-Québec. Opérstions de coordination et de commerce de l'énergie électrique par des transactions pair à pair.

Chapitre 5 (6h) : Analyse et Traitement des Données Massives des Réseaux Électriques Intelligents : Caractéristiques et infrastructures de communication des données. Traitement intelligent des données. Algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé pour la prévision des données. Régression linéaire. régression logique. Arbres de décision. Algorithmes de groupement (clustering). Applications et études de cas.

Chapitre 6 (6h) : Méthodes et Outils pour l’Analyse spatio-temporelle des données d'un REI : Résolutions spatiales et temporelles. Séries temporelles et prévisions. Horizons de prévision. Analyse Spatiale et corrélation entre les sources distribuées. Distribution des réserves. Flexibilité des ressources. Modèle stochastique pour la distribution éolienne.
Modèle stochastique pour la production PV. Applications et études de cas.

Chapitre 7 (6h) : Sécurité des REIs: Sources de menace. Modèles d'attaque. Sécurité par la méthode des Block-chains et des Holo-Chains. Algorithmes de consensus pour la sécurité de l'information. Cryptation et décryptation de l'information. l’Internet de l’Énergie (IoE).

Présence et Participation aux sondages (10%) – La totalité des points de présence est obtenue pour une présence supérieure à 85% aux modules en présentiel et à distance. Des sondages sont effectués au cours des séances pour évaluer la compréhension des étudiants des différents thèmes expliqués au cours des séances. La totalité des points est obtenues à la suite de la participation à tous les sondages. 

Travail individuel à remettre en 3 étapes (30%) – Un certain nombre de sujets liés au cours sont proposés au début du semestre. Chaque
étudiant(e) traite le sujet de son choix. Le travail demandé consiste en une première étape de faire une recherche bibliographique sur la
problématique posée. En une deuxième étape faire une analyse des solutions proposées et en une troisième étape de préparer une
présentation du travail effectué.
Examen Intra (30%).
Examen final (30%).

- Présentations ppt téléchargées du site du cours.
- Articles proposés par l'enseignant et partagés sur le site Moodle du cours.

Les références peuvent être téléchargées du site Moodle du cours.
Une liste de documents référence sont disponibles pour chaque chapitre.

https://ena.etsmtl.ca/course/view.php?id=19978