Modélisation de l’optimisation de la fiabilité du réseau de distribution et élaboration des cibles appropriées de performance du réseau et des stratégies d’amélioration

Theo Kleynhans, Dr. Clinton Carter-BrownMartin Cameron

17ème Congrès de l’UPDEA

Du 28 au 31 mai 2012

Tunisie

Introduction : le défi…

Exemples de questions posées par les compagnies d’électricité et les régulateurs :

•Quelle est la performance réseau attendue (conçue) et comment varie-t-elle par rapport à la performance réelle ?

•Quels réseaux ont des rendements inférieurs aux attentes, et pourquoi ?

•Quelles options devraient être examinées afin d’améliorer laperformance, combien couteront-elles et à quelle amélioration de performance peut-on s’attendre ?

•Quel portefeuille d’alternatives maximiseront les avantages avec des ressources limitées ?

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Introduction : le défi…

La présente présentation s’appuie sur l’illustration de l’application

•d’une approche simplifiée centrée sur la fiabilité

•afin d’éclairer les prises de décision stratégiques et tactiques en matière de gestion technique

•Pour un réseau électrique de moyenne tension à grande échelle.

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Artères de distribution de 11kV – 33 kV d'Eskom

• Un défi logistique important …

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Comment faire face à ce défi ?

Chaque départ et le réseau intégré total doivent être modélisés dans un logiciel sophistiqué de modélisation technique (ex. Digsilent PowerFactory).

Ces modèles électriques sophistiqués posent des défis ex. :

•Le système Eskom contient > 6800 départs MT (11kV – 33kV)

•Les exigences en matière de données pour les modèles électriques détaillés sont onéreuses.

•Les effets sur les ressources (temporelles et humaines) servant à modéliser le système de départs sont très importants.

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Comment faire face à ce défi ?

D’où l’exigence pour une approche simplifiée qui prend en compte les trois aspects majeurs suivants :

•(a) la conception technique et la composition du départ même ;

•(b) l’environnement opérationnel auquel le départ est exposée ;

•(c) comment les changements à ces domaines (a + b) affecteront la performance

Un processus en 8 étape a été mis en oeuvre afin d’élaborer une approche simplifiée

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Processus en 8 étapes pour une évaluation simplifiée de la fiabilité

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• Le résultat est une approche simplifiée au moyen de laquelle pour moins de 20 % de l’effort, une réponse précise de 80 % peut être obtenue.

• L’approche peut être pratiquement mise en oeuvre avec un minimum de données et d’exigence de ressources

Vegetation

Corrosive Pollution

Lightning

Population Density

MV Capacity

Combined Environment Modifier Types1 - 8

Example Blocks (2-4) = Type 8High Lightning (LI=H)High Vegetation (VG=H)High Corrosive Pollution (PO=H)

HighLow

HighLow

HighLow

HighLow

HighLow

HighLow

Example Blocks (2-5) = Zone CHigh Population DensityHigh Capacity

Zone C Type 8 = C8

Zone D Type 3 = D3

Zone D Type 1 = D1

Zone D Type 4 = D4

Step 1Classify all blocks for country surface

Step 2 Combine Modifiers

Combined Demand Zones = Population Capacity Density

Zone C = High density network+populationZone D = Low density network+population

Step 3 Combine Environment & Demand

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SLAGBOOM SUBSTATION

Slagboom Substation

FARMERS 2

15 Tx

BUSBAR ATSLAGBOOM SUBST

7 Tx

5 Tx

8 Tx

7 Tx

7 Tx

9 Tx

3 Tx

4 Tx

5 Tx

Addition 2:Split Circuit

DIgSILENT réseau schematic

Environnnement opérationnel classé

Tous les départs 11kV-33kV MV classées

229 artères = échantillon de 3% > 90% d’assurance

Schémas unifilaires techniques + données géographiques + données de performance

229 maquettes d'étude dans DigSilent Powerfactory + taux d’échec des composants +

hypothèse s liées au temps de réponse

Performance ajustée pour fiabilité des Impacts environnementaux

Modèle simplifié de performance réseau Conçu + comparé aux résultats de DigSilent

(80% d’exactitude )

Model Excel pour ± 6800 départs MT (11-33kV)

SAIDI, SAIFI, CAIDI, RSLI

1

6

2 3 4

5 7 Appliquer le modèle aux Questions stratégiques + tactiques

- Performance attendue, CAPEX, OPEX etc.

8

Solutions pour une amélioration des performances du réseau (1)

La solution prend en compte l’analyse d’un évential d’alternatives visant à améliorer les performances du réseau, y compris mais sans s’y limiter à :

La topologie et les équipement du réseau :•Les améliorations de la conception des départs (ex. Raccourcissement les longueurs des départs MT, utilisation de fusibles, la redondance, la densité de la clientèle etc. des MT)•Ajout de réenclencheurs MT et autres automatismes de la distribution•Interconnexions des lignes MT afin de faciliter les reprises de charges•Fractionnement des départs MT•Postes HT/MT supplémentaires

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Solutions pour une amélioration des performances du réseau (2)

Pratiques/activités d’exploitation et de maintenance (impact à travers la réduction des taux d’échec et les temps de restauration):•Action de maintenance préventive (ex. Inspections des lignes, suivi de la charge des transformateurs, assurance d’un isolement et d’une mise à la terre adéquats etc.)•Elagage•Groupage optimisé des ordres de travaux (peut réduire le temps de déplacement)•Exploitation du réseau selon la philosophie de recherche de défaut•Emplacements/localisations du centre d’appui technique (impact sur le temps de réaction)

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Application du modèle aux questions stratégiques & tactiques

Quelques exemples de questions traitées à Eskom:

•Quels sont les niveaux de performance attendus du système sur la base du système modélisé ?

•Quelles sont les exigences potentielles en termes d’investissement afin de parvenir à un SAIDI du système de 1 ou 15 heure(s) par exemple ?

•Quelles sont les conséquences possibles sur le SAIDI du système, de l’extension du réseau résultant de la planification de la fourniture de l’électricitié à 1,3 millions de clients supplémentaires ?

•Quelles sont les implications sur les performances du système de la réduction de la longueur des longs départs MT types qui influencent le SAIDI ? Voir l’exemple suivant…..

Exemple: illustration de la réduction de la longueur d’un départ dans une petite zone..

SAIDI et implications capitales du fait de diviser par deux les artères MT d’une longueur > 100 km

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L’exemple sur une petite zone montre comment le modèle a été appliqué à quelques artères sur la base des critères suivants :a)Artères dans la zone (indiquées en noir)b)Endroit où la longueur des artères > 100 km (indiqué en rouge)c)Endroit où la longueur des artères > 100 km et artère causant > 16 500 heures d’interruption par an aux clients (indiqué en vert)

Exemple: Courbe d’illustration du coût de SAIDI/CAPEX ....

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Avantages et valeurs obtenus pour les entreprises

Résultat clé pour les activités commerciales d’Eskom :•Une méthodologie pragmatique visant à produire une “norme” de performance attendue pour différents types de départs MT •De même que pour les départs MT pris individuellement •Qui peut servir à des fins de comparaison de la performance signalée des artères ou de “référence” avec un effort relativement modeste•Éclairer les prises de décisions stratégiques de gestion•au regard de décisions tant opérationnelles (Opex) qu’infrastructurelles (Capex).L’approche élaborée :•est de nature générique ;•peut s’appliquer dans d’autres compagnies de distribution d’électricité et ce •avec seulement un investissement modeste en termes de ressources et •avec des informations techniques limitées.23-04-11 13

End

Pour de plus amples informations, veuillez contacter :

•Theo KleynhansPlanification du réseau de distribution d’Eskom

Tél : 011 747 6552Courriel : kleynhtr@eskom.co.za

•Dr. Clinton Carter-Brown (Spécialiste maison)Centre des ressources de l’association industrielle Division technologie d’Eskom Tél : 011 655 2472Courriel : cartercg@eskom.co.zahttp://www.eskom.co.za

Merci de votre aimable attention23-04-11 14

Diapositives supplémentaires

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Etape 1 : Classification de l’environnement d’exploitation

Vegetation

Corrosive Pollution

Lightning

Population Density

MV Capacity

Combined Environment Modifier Types1 - 8

Example Blocks (2-4) = Type 8High Lightning (LI=H)High Vegetation (VG=H)High Corrosive Pollution (PO=H)

HighLow

HighLow

HighLow

HighLow

HighLow

HighLow

Example Blocks (2-5) = Zone CHigh Population DensityHigh Capacity

Zone C Type 8 = C8

Zone D Type 3 = D3

Zone D Type 1 = D1

Zone D Type 4 = D4

Step 1Classify all blocks for country surface

Step 2 Combine Modifiers

Combined Demand Zones = Population Capacity Density

Zone C = High density network+populationZone D = Low density network+population

Step 3 Combine Environment & Demand

Créer une classification composite de l’environnement d'exploitation1

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Etape 2 : Classifier les artères MT de 11kV-33kV

Exemple de classification des catégories d’artère

MV 11 kV Conductor Feeder (37.9 km) HV Line

Sea

D3 = 14.0% = 5.3km

D5 = 19.3% = 7.3km

D6 = 13.5% = 5.1km

C3 = 53.3% = 20.2km

Feeder traverses following area typesC = 53.3% = 20.2km

D = 46.7% = 17.7km

Total length = 37.9 km

Li = Lightning C = High Population CapacityVG = Vegetation D = Low Population CapacityPO = Pollution

Type 1:Li = L; Vg = L Po = L

Type 2:Li = L; Vg = L Po = H

Type 3:Li = H; Vg = L Po = L

Type 4:Li = H; Vg = L Po = H

Type 5:Li = L; Vg = H Po = L

Type 6:Li = L; Vg = H Po = H

Type 7:Li = H; Vg = H Po = L

Type 8:Li = H; Vg = H Po = H

Zone: C DKey

2

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Etape 3 : Approche basée sur des modèles

Quelques modèles de réseaux •Stratification statistique des types de départs à travers le pays •229 départs sélectionnés = échantillon de 3 %•Fournit > 90 % d’échantillon d’assurance, ce qui est représentatif de la population•Pour chaque modèle de départ compilé sont donnés :

o les diagrammes unifilaires techniques ;o les données géographiques ;o les données de performance.

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GELUK RURAL SUBSTATION

BRITS RURAL SUBSTATION

BR/RGT41/6 88kV Pole Mount Switching Bay

3

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Etape 4 : Construire des modèles électriques

Construire des modèles de Digsilent PowerFactory pour 229 artères •Combinés aux taux d’échec & de réponses + réparation des équipements •Calculer les indices escomptés de performance du réseau à des fins de rapport sur les ex.

o SAIDI (Somme des durées d’interruption de la fourniture d’électricité aux clients/Nbre de clients servis [heures par an])

4

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Etape 5: Facteurs ajustés pour l’environnement d’exploitation

Prévoir les impacts en termes d’environnement d’exploitation5

Source : Service de météorologie sud-africains

Densité du flash de la foudre sur la terre

Végétation

Pollution corrosive

Source : Département recherche et innovation d’ESKOM (ERID) du Dr

Wallace L Vosloo

Carte des biomes d’après les données de CSIR sur les types de végétation

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Etape 6 : Modèle simplifié de fiabilité conçu

Concevoir un modèle simplifié de performance du réseau6

Informations sur les composantes du réseau appliquées dans les algorithmes : #LLFDR = longueur totale des lignes MT [en km]#TrfrsFDR = No. de transformateurs MT/BT sur les départs #FusesFDR = No. de fusibles MT sur les départs #DiscsFDR = No. d’interrupteurs MT sur les départs#BrkrsFDR = No. de coupe-circuits & de disjoncteurs MT #CustTotal = No. de clients desservis sur les départsSubstFDR = impact du type de poste sur les départs

Des taux d’échec ont été appliqués pour les principales classes d’équipements

Mesurés par rapport aux résultats de DigSilent Erreurs SAIDI : 50 % des modèles de départs < 30 % erreurs

80 % des modèles de départs < 45 % erreurs

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Etape 7 : Modèle appliqué sous Excel

Construire un modèle Excel Model pour ±6800 départs MT (11-33kV)•Rapport sur SAIDI, SAIFI, CAIDI, RSLI•Diverses variables financières (recettes, coût d’énergie non-fournie, exigences en termes de capitaux etc.)•Divers rapports et tableaux de bord de performance afin d’aider à l’analyse•Capacité de visualisation renforcée du SIG (MapWindow) pour un contexte spatial

7

Exemple 2 : Approche visant à orienter le foyer opérationnel...

Approche fondée sur la fiabilité – Principe de base sous-jacent :•Comparaison de la performance attendue en termes de « conception » réaliste (ajusté pour un environnement opérationnel) relatif à la « Performance » opérationnelle.

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Exemple 2: Concept de performance et de foyer de conception…

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Filtre 2a – Ecart de l’estimation de la norme de performance attendue (SAIDI & SAIFI)

Filtre 2b –Ne soutient pas la norme de conception estimée et attendu i.t.o. du régime de SAIDI (bien que conforme à la norme de performance estimée attendue)

Questions liées aux données

– régler et revenir au nombreRésultats du filtre ajustés en

fonction

No

mb

re d

’art

ère

s D

X M

T (

11

- 3

3 k

V)

Filtre 0Règles de base de validation des données

Filtre 1Contribution

aux heures de SAIDI

Autorisation à la Partie en charge de l’élément

données

PAS un participant majeur à SAIDI

participant MAJEUR à SAIDI

GRAND participant à SAIDI & à l’i.t.o extérieur tant la performance attendue de SAIDI que de SAIFI GRAND participant à SAIDI & ne soutenant pas le régime de SAIDI du point de vue de la conception, mais conforme à la norme de conception pour SAIDI & SAIFI

Préoccupations relatives aux données de base

Objectif de planification du réseau Capex

Foyer de Performance

Performance (1er)Foyer de conception

(2nd)

Foyer de conception

Combinaison requise– mais régler d’abord les questions opérationnelles avant la mise en oeuvre de l’objectif de planification du réseau Capex

Participant MAJEUR à SAIDI & extérieur à la fois à la performance de SAIDI et SAIFI et ne soutenant pas l’i.t.o. du régime de SAIDI, du point de vue de la conception

Cible opérationnelle & de remise en état