Gestionnaire de réseau de transport

Dans l'Union européenne, un gestionnaire de réseau de transport (GRT) est une entreprise chargée de la gestion de tout ou partie d'un réseau de transport d'énergie (électricité ou gaz). Le réseau de transport est complété par le réseau de distribution, auquel sont reliés la plupart des consommateurs ; seuls quelques gros consommateurs (dits « électro-intensifs » ou plus rarement « gaz-intensifs ») sont directement connectés au réseau de transport. Responsabilités Les principales responsabilités d'un GRT sont :

d'assurer la continuité de service aux utilisateurs,
d'assurer les échanges entre les fournisseurs et les utilisateurs,
d'optimiser l'utilisation du réseau pour limiter les « pertes en ligne »,
d'aider à optimiser le réseau pour garantir la continuité du service et son utilisation.

Régime juridique Dans l'Union européenne, la prévoit que chaque État membre désigne un ou plusieurs gestionnaires de réseau de transport, pour le gaz et l’électric

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State-of-the-art of data collection, analytics, and future needs of transmission utilities worldwide to account for the continuous growth of sensing data

Michael Ingram, Mario Paolone, Panagiotis Papadopoulos

Nowadays, transmission system operators require higher degree of observability in real-time to gain situational awareness and improve the decision-making process to guarantee a safe and reliable operation. Digitalization of energy systems allows utilities to monitor the system dynamic performance in real-time at fast time scales. The use of such technologies has unlocked new opportunities to introduce new data driven algorithms for improving the stability assessment and control of the system. Motivated by these challenges, a group of experts have worked together to highlight and establish a baseline set of these common concerns, which can be used as motivation to propose innovative analytics and data-driven solutions. In this document, the results of a survey on 10 transmission system operators around the world are presented and it aims to understand the current practices of the participating companies, in terms of data acquisition, handling, storage, modelling and analytics. The overall objective of this document is to capture the actual needs from the interviewed utilities, thereby laying the groundwork for setting valid assumptions for the development of advanced algorithms in this field.

ELSEVIER SCI LTD2022

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Balancing management of strategic aggregators using non-cooperative game theory

Mokhtar Bozorg, Mohammad Rayati

The aggregators are intermediary players at the distribution system level. They manage the financial transactions of resources such as micro-turbines (MTs), photo-voltaic (PV) production systems, flexible demands (FDs), and must-run demands (MDs) in the energy market. Based on the regulation of many transmission system operators (TSOs) in European countries, an aggregator is obliged to be assigned to a balancing group (BG) represented by a balancing group manager (BGM). The TSO measures the energy imbalances at the BG level. Meanwhile, the BGM is responsible for the management of financial transactions between the aggregators and the TSO. The strategic aggregators can establish a common BG instead of individual BGs. Then, they gain more payoffs since their energy imbalances are compensated more efficiently. However, the BGM should have the complete knowledge of the aggregators' confidential information, which includes the evaluation of aggregators concerning the cost/utility functions of associated resources. The aggregators have no incentive to disclose this valuable information. To solve this challenge, an iterative distributed algorithm based on non-cooperative game theory is proposed. In the numerical results, the performance of proposed common BG has been evaluated thanks to the comparison with a benchmark case where the aggregators establish their own individual BGs.

ELSEVIER SCIENCE SA2020

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Coordinating strategic aggregators in an active distribution network for providing operational flexibility

Mokhtar Bozorg, Mohammad Rayati

The support of distributed energy resources (DERs) for providing operational flexibility can be beneficial from the transmission system operators' (TSOs') viewpoint. Despite all opportunities, using DERs within an active distribution network (ADN) for providing flexibility brings operational challenges such as lines congestions and excessive voltage deviations management. Moreover, there are information asymmetries challenges for coordinating the DERs specifically when the strategic aggregators are introduced to manage them. In this paper, a local coordinating mechanism is proposed for the strategic aggregators to provide the operational flexibility. This paper furthers efforts toward proposing an iterative distributed algorithm converging to the Nash equilibrium (NE) of the non-cooperative game incorporated in the proposed mechanism. To validate the performance of the proposed mechanism, the IEEE 33 nodes radial distribution network is considered for a case study. The efficiency of the obtained NE and the proposed iterative distributed algorithm are thoroughly analyzed in the case study.

ELSEVIER SCIENCE SA2020

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Transport d'énergie électrique

vignette|Lignes électriques de en courant triphasé reliant le barrage de Grand Coulee au réseau électrique. Le transport d'énergie électrique est le mouvement massif d'énergie électrique d'un site de

Réseau électrique

Un réseau électrique est un ensemble d'infrastructures énergétiques plus ou moins disponibles permettant d'acheminer l'électricité des centres de production vers les consommateurs. Il est constitué

Courant continu haute tension

thumb|upright=1.5|Convertisseurs à thyristors sur le pôle 2 de la ligne Inter-Island en Nouvelle-Zélande.thumb|upright=1.5|Symbole d'un convertisseur AC/DC. Le courant continu haute tension (CCHT), en

EE-370: Electric power systems

Ce cours décrit les composants d'un réseau électrique. Il explique le fonctionnement des réseaux électriques et leurs limites d'utilisation. Il introduit les outils de base permettant de les piloter.

EE-382: Electrical machines (for ME)

L'objectif de ce cours est d'acquérir les connaissances de base liées aux machines électriques (conversion électromécanique). Le cours porte sur le circuit magnétique, le transformateur, les machines synchrones, asynchrones, à courant continu et les moteurs pas à pas.

ME-443: Hydroacoustique pour aménagements hydroélectriques

Introduction aux phénomènes propagatifs dans les circuits hydrauliques, calculs de coups de béliers, comportement transitoires d'aménagements hydroélectriques, simulation numériques du comportement dynamique de turbines Francis, Pelton et Kaplan, et étude de la stabilité de ces systèmes