Brevet FR3156197A1 — publié le 20250606

L’invention concerne un procédé d’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau électrique comprenant un ensemble de nœuds, les capteurs étant configurés pour fournir des mesures de variables électriques du réseau. Selon l’invention, un tel procédé comprend : une initialisation (E1) du positionnement des capteurs, par tirage aléatoire d’une solution initiale correspondant à un ensemble de positions des capteurs au sein des nœuds du réseau, et d’un paramètre de température initiale T 0 , une évaluation (E2) d’une performance de la solution initiale, et au moins une itération d’évolution du positionnement desdits capteurs, produisant à partir d’une solution de positionnement de rang une solution de positionnement de rang i+1, par algorithme de recuit simulé. Un tel procédé comprend également un placement (E8) des capteurs au sein du réseau aux positions déterminées par la solution de positionnement de rang i+1 obtenue à l’issue des itérations d’évolution. Figure de l’abrégé : Figure 2 Optimisation du placement de capteurs de tension sur un réseau électrique par recuit simulé La présente divulgation relève du domaine de la conduite des réseaux de distribution et de transport d’électricité. Elle s’applique notamment, mais non exclusivement, à l’estimation d’état de tels réseaux, qui est notamment utile pour opérer un réglage de tension en présence de production électrique décentralisée. Le réglage de tension d’un réseau de distribution en présence de production décentralisée nécessite une estimation fiable des tensions en tout nœud du réseau. La tension en tout nœud du réseau peut notamment être déterminée en appliquant les lois de l’électrotechnique à des mesures réelles fournies par des capteurs de tension positionnés sur des nœuds du réseau de distribution et à des pseudo-mesures calculées à partir d’un modèle de charge des consommateurs et des postes de transformation HTA/BT non instrumentés par des capteurs. La fiabilité de l’estimation des tensions dépend directement du nombre de capteurs en réseau. Si le nombre de capteurs en réseau est trop faible, il n’est pas possible de garantir le fonctionnement d’un procédé de réglage des tensions car la précision d’estimation de la tension en tout nœud du réseau ne sera pas conforme aux contraintes techniques, à savoir un écart maximum de 1% entre l’estimation de la tension et la valeur réelle, non connue, de cette tension. Or il n’est pas possible, pour des raisons de coût, d’instrumenter de très nombreux points de mesure sur un réseau de distribution. Il est donc important, étant donné un nombre limité de capteurs de tension à disposition d’un exploitant du réseau, d’optimiser leur placement sur le réseau pour garantir une bonne estimation d’état. A ce jour, le placement des capteurs est souvent réalisé à dire d’expert, ce dernier utilisant ses connaissances électrotechniques pour obtenir un placement efficient. Ce placement peut être pertinent, mais il n’est pas toujours optimal, notamment parce qu’il est impossible pour l’expert de tester de manière exhaustive toutes les combinaisons de positionnements de capteurs possibles sur le réseau. En outre, un tel placement de capteurs à dire d’expert est souvent long à mettre en place. Une telle méthode n’est en outre pas généralisable en cas de passage à l’échelle, dans le cas où l’exploitant du réseau de distribution souhaiterait placer des capteurs pour tous les départs du réseau, ce qui nécessiterait de faire appel à de très nombreux experts. On rappelle en effet qu’à la connexion entre le réseau de transport et le réseau de distribution, se situe un poste HTB/HTA, constitué d’un ou de plusieurs transformateurs derrière chacun desquels partent plusieurs lignes permettant de relier plusieurs consommateurs et producteurs. On appelle « départ » une de ces lignes et tout ce qu’elle relie. Le document de brevet FR 3 006 818 A1 au nom du Demandeur décrit un procédé itératif permettant de déterminer un nombre minimum de capteurs à installer dans un réseau et leur position pour garantir une estimation des tensions en tous nœuds du réseau qui soit suffisamment fiable. Un tel procédé repose sur une comparaison d’une première série de valeurs simulées de variables électriques du réseau, par simulation de son fonctionnement, et d’une deuxième série de valeurs estimées de ces variables, correspondant à des mesures de capteurs théoriques, obtenues par estimation d’état à partir d’un sous-ensemble de la première série de valeurs simulées. En cas de divergence inférieure à une valeur seuil, des capteurs sont installés dans le réseau aux emplacements des capteurs théoriques. Dans le cas contraire, le procédé est réitéré en faisant évoluer le sous-ensemble de valeurs correspondant à des mesures de capteurs théoriques. Un tel procédé est intéressant en ce qu’il permet de garantir la fiabilité de l’estimation d’état associée à un positionnement donné de capteurs dans le réseau. Cependant, il ne permet pas de garantir que ce positionnement soit optimal. En outre, la recherche d’un positionnement adéquat peut s’avérer coûteuse en temps, compte tenu du caractère itératif du procédé, qui nécessite d’explorer successivement et aléatoirement un ensemble de configurations de positions de capteurs de tension, ce qui peut s’avérer fastidieux. Le document de brevet CN107563550A propose une méthode d’estimation d’état en temps réel dans un réseau de distribution d’électricité, comprenant notamment des producteurs d’énergie éolienne et d’énergie photovoltaïque. Cette méthode d’estimation d’état repose sur l’utilisation d’un ensemble de capteurs de tension. Les mesures effectuées par ces capteurs permettent de reconstituer les tensions sur l’ensemble du réseau. Ce document évoque en outre brièvement l’idée d’utiliser un algorithme génétique pour optimiser le positionnement des capteurs de tension dans le réseau de distribution électrique. On rappelle que les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d’obtenir une solution approchée à un problème d’optimisation, lorsqu’il n’existe pas de méthode exacte ou que la solution est inconnue, pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l’appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné (en l’espèce, les positions de capteurs de tensions évaluées). Cette méthode décrite d’optimisation de la position des capteurs de tension présente plusieurs inconvénients. En effet, elle ne permet notamment pas d’obtenir une solution au problème du positionnement optimal des capteurs de tension avec un nombre contraint de capteurs de tension à disposition par l’exploitant du réseau. Or, ces capteurs sont souvent en nombre limité et, il est important de tenir compte de cette contrainte opérationnelle lors de l’optimisation de leur placement en différents nœuds du réseau. En outre, cette méthode ne garantit pas une exploration suffisante de l’espace des solutions possibles, et peut donc converger vers un optimum local, qui donnera, en terme d’estimation d’état, une réponse sous-optimale en termes de fiabilité et de précision. De plus, cette méthode apparaît sous-optimale en ce qu’elle ne tient pas compte de la topologie du réseau considéré. Enfin, le temps de calcul nécessaire selon cette méthode est trop long. Il existe donc un besoin d’une technique d’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau électrique qui ne présente pas ces différents inconvénients de l’art antérieur. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé d’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau électrique comprenant un ensemble de nœuds, les capteurs étant configurés pour fournir des mesures de variables électriques du réseau. Un tel procédé comprend : une initialisation du positionnement des capteurs, par tirage aléatoire d’une solution initiale correspondant à un ensemble de positions des capteurs au sein de l’ensemble de nœuds du réseau, et d’un paramètre de température initiale T 0 , une évaluation d’une performance de ladite solution initiale, et au moins une itération d’évolution du positionnement desdits capteurs, produisant à partir d’une solution de positionnement de rang une solution de positionnement de rang i+1, ladite évolution comprenant : une détermination d’une solution voisine de la solution de rang i, comprenant un ensemble de positions desdits capteurs choisies dans un voisinage des positions de la solution de rang i ; une évaluation d’une performance de la solution voisine déterminée, et d’une différence, , entre la performance de la solution voisine et la performance de la solution de rang i, et : si la différence est négative ou nulle, la solution voisine est choisie en tant que solution de positionnement de rang i+1 ; si la différence est positive, la solution voisine est conservée en tant que solution de positionnement de rang i+1 avec une probabilité égale à , où est une valeur du paramètre de température au rang i ; une diminution du paramètre de température selon l’équation , où α est un coefficient déterminé et strictement inférieur à 1, tant que est supérieure à un paramètre de température minimale déterminée ; et le procédé comprend un placement des capteurs au sein du réseau aux positions déterminées par la solution de positionnement de rang i+1 obtenue à l’issue de ladite au moins une itération d’évolution. Selon un autre aspect, il est proposé un réseau électrique comprenant un ensemble de nœuds sur au moins certains desquels sont placés des capteurs configurés pour fournir des mesures de variables électriques du réseau, le positionnement des capteurs étant optimisé par mise en œuvre du procédé tel que décrit précédemment. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres : L’initialisation comprend : - un tirage aléatoire de k≥2 solutions comprenant chacune un même nombre déterminé de capteurs ; - une détermination d’une solution voisine de chacune des k solutions ; - une évaluation d’une performance de chacune des k solutions, et de chacune de leurs solutions voisines, ; - un calcul d’un écart moyen espéré selon l’équation : ; et le paramètre de température initiale est initialisé à et le paramètre de température minimale est déterminé par . La détermination d’une solution voisine de la solution de rang i comprend, pour chaque position dans la solution de rang i, un tirage aléatoire équiprobable d’une position située dans son voisinage, et la solution voisine diffère de la solution de rang i pour au moins une de ses positions. Un voisinage d’une position comprend l’ensemble des nœuds situés à une distance inférieure ou égale à un de cette position. Si le voisinage d’une position comprend au moins un nœud interdit, le voisinage de la position est complété par un voisinage du ou des nœud(s) interdit(s). L’évaluation d’une performance d’une solution met en œuvre un calcul d’une fonction objectif définie par : , où désigne la performance de la solution , est un nombre de points de fonctionnement étudiés, associe à un point de fonctionnement la valeur des variables électriques des nœuds dudit réseau calculées à partir de données de production et de consommation connues pour ledit réseau et désigne pour le point de fonctionnement la valeur des variables électriques des nœuds dudit réseau estimées à partir des mesures fournies par lesdits capteurs placés à l’ensemble de positions définies par la solution et en ce qu’une solution présente une performance d’autant meilleure qu’elle minimise la valeur de ladite fonction objectif calculée. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 FIG. 1 illustre un réseau de distribution électrique selon un mode de réalisation. Fig. 2 FIG. 2 illustre un procédé d’optimisation du positionnement de capteurs de tension dans un réseau de distribution pour le réglage de tension en présence de production décentralisée selon un mode de réalisation. Fig. 3 FIG. 3 montre un schéma synthétique simplifié du réseau de la FIG. 1 pour illustrer le principe de détermination de solutions voisines selon un mode de réalisation. Fig. 4 FIG. 4 montre une courbe représentative de la règle de Metropolis illustrant une probabilité d’évolution des solutions selon un mode de réalisation. Fig. 5 FIG. 5 montre un exemple de placement de capteurs obtenu par application du procédé d’optimisation de la FIG. 2 selon un mode de réalisation. Fig. 6 FIG. 6 illustre schématiquement la structure d’un dispositif d’optimisation du positionnement de capteurs configuré pour mettre en œuvre le procédé selon la FIG. 2 . Il est maintenant fait référence à la FIG. 1 , qui illustre un réseau électrique référencé 1. Un tel réseau 1 peut être un réseau de transport, qui achemine l’électricité depuis les centres de production jusqu’aux grands sites industriels et aux réseaux de distribution, ou un réseau de distribution qui permet de transporter l’énergie électrique à l’échelle locale, des centres de distribution vers le client final. Un tel réseau 1 comprend un ensemble de nœuds organisés selon une structure arborescente depuis un nœud source. Chaque ramification de la topologie du réseau comprend un ou plusieurs nœuds, qui peuvent correspondre à des postes HTA/BT, des organes de manœuvre, des consommateurs ou encore des producteurs décentralisés. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le nœud source porte le numéro « 0 », et chacun des nœuds de la structure arborescente porte un numéro, qui s’incrémente de proche en proche le long d’une branche de l’arborescence. Le réseau électrique de la FIG. 1 comprend par exemple 153 nœuds. On suppose que l’on dispose de certaines données et informations sur le réseau électrique 1, et notamment : - la topologie du départ étudié, avec notamment la position des capteurs déjà présents et des Dispositifs d’Echange d’Informations d’Exploitation (DEIE), qui permettent la téléconduite et la télésurveillance des installations de production décentralisées ; - des données de production et de consommation sur le réseau 1. Ces données doivent être suffisamment nombreuses et variées pour garantir une certaine exhaustivité des situations rencontrées sur le réseau 1. Connaissant ces différents éléments, on propose, dans un mode de réalisation, d’optimiser le placement de capteurs dans le réseau 1 selon un procédé qui repose sur l’utilisation d’une méthode d’optimisation dite de recuit simulé, dont le schéma synoptique général est illustré en FIG. 2 . Une telle méthode d’optimisation par recuit simulé s’appuie sur l’algorithme de Metropolis-Hastings, qui permet de décrire l’évolution d’un système thermodynamique. Par analogie avec le processus physique, la fonction objectif que l’on cherche à minimiser dans le cadre de l’optimisation est assimilée à l’énergie E du système considéré. On introduit également un paramètre fictif, qu’on appelle la température T du système. Partant d’un état donné du système, en le modifiant, on obtient un état voisin, qui peut améliorer le critère que l’on cherche à optimiser (il fait alors baisser l’énergie du système) ou qui peut le dégrader. Si on accepte un état améliorant le critère, on tend ainsi à chercher l’optimum dans le voisinage de l’état de départ. L’acceptation d’un état qui dégrade le critère de performance permet quant à lui d’explorer une plus grande partie de l’espace des états et tend à éviter de s’enfermer trop vite dans la recherche d’un optimum local. En référence à la FIG. 2 , au cours d’une première étape référencée E1, on procède à une initialisation de l’ensemble des paramètres du procédé. Cette étape d’initialisation est particulièrement délicate, car le choix de paramètres initiaux inadéquats peut entraîner des difficultés ou des lenteurs de convergence du procédé d’optimisation. Notamment, il est important de définir des paramètres initiaux, ou à tout le moins une méthode pour les initialiser, qui permette d’utiliser le principe du recuit simulé sur n’importe quel réseau électrique considéré, et ce, quelle que soit sa topologie. On considère par exemple que l’on dispose d’un nombre de capteurs Nb_cap (3, 5 ou encore 10 capteurs) dont on souhaite optimiser le positionnement sur le réseau de la FIG. 1 . Par exemple, Nb_cap=5. Au cours de l’initialisation E1, on procède à une génération aléatoire d’une solution initiale S 0 de positionnement de ces Nb_cap capteurs dans le réseau 1. Cette solution initiale est associée à un vecteur représentatif des positions des capteurs au sein du réseau 1, par exemple [0, 123, 40, 77, 100]. La longueur du vecteur correspond au nombre de capteurs Nb_cap que l’on peut disposer dans le réseau 1, soit cinq dans cet exemple. Chaque composante du vecteur contient le numéro de l’un des nœuds du réseau 1 sur lequel on propose de placer un capteur selon cette solution, ces nœuds étant ordonnés dans le vecteur selon leur distance au nœud source « 0 ». Dans cet exemple, la solution associée au vecteur [0, 123, 40, 77, 100] correspond à une solution dans laquelle cinq capteurs sont respectivement placés sur les nœuds « 0 », « 123 », « 40 », « 77 » et « 100 » du réseau 1. Une telle structure de vecteur est bien adaptée au problème de l’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau de structure arborescente, notamment en ce qu’il permet de garder la structure topologique du réseau et d’en tirer parti dans la résolution du problème d’optimisation. Au cours de cette étape d’initialisation E1, il convient également de fixer les valeurs de certains autres paramètres, tels qu’un paramètre de température initiale T 0 et un paramètre de température minimale T min . Un mode de réalisation avantageux pour fixer ces valeurs sera décrit plus en détail ci-après. Cette étape d’initialisation E1 étant réalisée, on évalue la performance de la solution initiale S 0 de positionnement des capteurs au cours d’une étape référencée E2. En effet, afin de comparer les différentes positions de capteurs, il faut pouvoir évaluer leur performance afin de la maximiser, et ainsi obtenir la meilleure estimation d’état du réseau 1. En l’occurrence, on cherche à minimiser l’écart entre l’estimation d’état obtenue avec la position de capteurs donnée et une situation de référence obtenue via un « loadflow ». On rappelle qu’un loadflow est un calcul numérique des flux énergétiques dans un réseau électrique permettant d’obtenir la valeur d’une variable électrique, par exemple la tension sur tous les nœuds du réseau, ou les puissances actives et réactives sur chaque tronçon du réseau. Le loadflow est calculé en prenant en compte les consommations et productions des différents éléments du réseau ainsi que les caractéristiques des lignes, selon une technique connue de l’homme du métier que l’on ne détaillera donc pas ici plus avant. Dans un mode de réalisation, le procédé d’optimisation de la FIG. 2 a pour objectif de minimiser la fonction objectif définie comme suit : où désigne la performance de la solution , le nombre de points de fonctionnement étudiés, et les fonctions et associent à chaque point de fonctionnement la tension des nœuds du réseau étudié calculée respectivement à l’aide d’un loadflow et d’une estimation d’état pour laquelle le placement des capteurs de tension est donné par la solution . Dans un mode de réalisation, cette fonction objectif repose sur l’utilisation de points de fonctionnement, c’est-à-dire de niveaux de production et de consommation sur le réseau, intelligemment répartis sur les différents producteurs et charges du réseau. Dans un autre mode de réalisation, cette fonction objectif repose sur l’utilisation de N pas de temps. On calcule ensuite la valeur absolue de l’écart relatif entre ces deux états du réseau, pour laquelle on garde l’écart relatif maximum. On somme enfin pour tous les points de fonctionnement ou pas de temps. La position optimale des capteurs est celle qui minimisera cette fonction objectif. Dans un mode de réalisation où l’on s’intéresse plus spécifiquement à la tension en chacun des nœuds du réseau 1, cette fonction objectif peut encore s’exprimer : Où désigne le nombre de nœuds du réseau, désigne le nombre de points de fonctionnement, désigne la tension réelle au nœud n pour le point de fonctionnement i et désigne la tension estimée au nœud n pour le point de fonctionnement i. Dans un autre mode de réalisation, on peut considérer uniquement l’erreur d’estimation commise sur les nœuds ayant des tensions qui s’éloignent le plus de la tension nominale, qui est de 1 p.u. (per unit). La fonction objectif peut alors s’exprimer : Où désigne le nombre de nœuds du réseau, désigne le nombre de points de fonctionnement, désigne la tension réelle au nœud n pour le point de fonctionnement i et désigne la tension estimée au nœud n pour le point de fonctionnement i, et où : Une telle formulation de la fonction objectif a pour avantage d'optimiser le placement des capteurs, de façon à faire la meilleure estimation de tension possible là où la tension est la plus susceptible de sortir de la bande +/- 5% contractuelle. On rappelle en effet que dans le réseau de distribution électrique français, le gestionnaire du réseau doit s’assurer que la tension reste comprise dans une plage de +/- 5% autour d’une tension cible d’une majeure partie du réseau de 20kV. Les trois équations ci-dessus permettent de calculer la performance, et donc l’énergie E, d’une solution de positionnement de capteurs, telle qu’évaluée par exemple lors de l’étape E2 pour la solution initiale. On notera E i l’énergie associée à la solution courante S i . L’objectif du recuit simulé est de se déplacer de proche en proche sur l’espace des solutions, en acceptant toujours un déplacement dans le voisinage qui améliore la performance, et en acceptant un déplacement dans le voisinage qui dégrade la performance avec une certaine probabilité décroissante au cours du temps, qui est fonction de la température. Pour ce faire, on procède donc à une ou plusieurs itérations des étapes E3 à E7, jusqu’à ce que la température ait atteint la température limite fixée T min : on considère alors que l’on a convergé vers la solution optimale de positionnement des Nb_cap capteurs. Au cours d’une étape référencée E3, on détermine donc une solution voisine de la solution courante (par exemple une solution voisine de la solution initiale S 0 pour la première itération de l’étape E3). Pour ce faire, on considère l’ensemble des nœuds du réseau 1, qui est illustré sous forme schématique simplifiée sur la FIG. 3 . On considère par exemple une solution courante S i =[m, n, p], selon laquelle Nb_cap= 3 capteurs sont respectivement positionnés sur les nœuds m, n et p du réseau 1, où m, n et p sont des entiers compris entre 0 et 152 dans l’exemple du réseau de la FIG. 1 . On définit comme le voisinage d’un nœud l’ensemble constitué par ce nœud lui-même et tous les nœuds situés à une distance inférieure ou égale à un entier h de ce nœud, cette distance étant exprimée en nombre de nœuds. La valeur de h peut être choisie en fonction de la topologie du réseau considéré, et d’un compromis à atteindre entre une vitesse de convergence rapide du procédé d’optimisation et une convergence vers un optimum global et non local. Dans le mode de réalisation illustré en FIG. 3 , on a choisi h=1. Ainsi, sur la FIG. 3 , le voisinage du nœud m comprend le nœud m lui-même et ses voisins directs m1 et m2. Dans d’autres modes de réalisation, on pourrait aussi choisir h=2 ou h=3 par exemple. En outre, si l’un des nœuds de ce voisinage est un nœud interdit (i.e. un nœud sur lequel il n’est pas possible de placer un capteur, par exemple parce que ce nœud reçoit déjà un Dispositif d’Echange d’Informations d’Exploitation (DEIE), installé chez les producteurs et permettant déjà une mesure de la tension, de la puissance active et de la puissance réactive), on complète le voisinage en y ajoutant les voisins directs du nœud interdit. Ainsi, le voisinage du nœud p comprend le nœud p lui-même et ses voisins directs p0 et p1 ; or, le nœud p0 est un nœud interdit. On étend donc le voisinage du nœud p pour y inclure le voisin direct du nœud interdit p0, à savoir le nœud p2. Le voisinage du nœud p, dans l’exemple de la FIG. 3 , comprend donc les nœuds p, p1 et p2. Dans la suite, on appelle voisin d’une position, un nœud situé dans le voisinage de cette position, tel que défini ci-avant. Pour construire une solution voisine à la solution courante S i =[m, n, p], on tire aléatoirement et de manière équiprobable un voisin de chaque position m, n et p. Ainsi, dans l’exemple de la FIG. 3 : - le capteur placé en position m dans la solution courante S i aura 33% de chance d’être déplacé vers le nœud m1 dans la solution voisine de S i , 33% de chance d’être déplacé vers le nœud m2 dans cette solution voisine, et 33% de chance de ne pas être déplacé, et donc de rester sur le nœud m dans la solution voisine déterminée au cours de l’étape E3 ; - de même, le capteur placé en position n dans la solution courante S i aura 50% de chance d’être déplacé vers le nœud n1 dans la solution voisine de S i , et 50% de chance de ne pas être déplacé, et donc de rester sur le nœud n dans la solution voisine déterminée au cours de l’étape E3 ; - enfin, le capteur placé en position p dans la solution courante S i aura 33% de chance d’être déplacé vers le nœud p1 dans la solution voisine de S i , 33% de chance d’être déplacé vers le nœud p2 dans cette solution voisine, et 33% de chance de ne pas être déplacé, et donc de rester sur le nœud p dans la solution voisine déterminée au cours de l’étape E3. Par exemple, au cours de l’étape E3, on détermine une solution voisine S vois de la solution courante S i telle que S vois =[m, n1, p2]. Au cours de cette étape E3, on s’assure qu’au moins l’une des positions du vecteur solution change dans la solution voisine par rapport à la solution courante. Au cours d’une étape référencée E4, on évalue la performance de la solution voisine S vois , i.e. son énergie E vois , en utilisant la même fonction objectif que celle utilisée pour évaluer la performance de la solution initiale lors de l’étape E2. On calcule également la variation d’énergie induite par le passage de la solution courante à la solution voisine : L’étape référencée E5 est une étape d’évaluation de cette variation d’énergie ∆E. Si ∆E≤0, la solution voisine S vois est conservée comme nouvelle solution courante S i + 1 pour une nouvelle itération des étapes E3 et suivantes, puisqu’elle minimise l’erreur de l’estimation d’état du réseau. Dans le cas contraire, si ∆E>0, la solution voisine S vois est conservée avec une probabilité égale à , où T i est la température à l’étape courante i, selon la règle dite de Metropolis. Au cours d’une étape référencée E6, on compare la température courante à la température minimale déterminée à l’initialisation E1. Si la température minimale déterminée n’est pas atteinte, on diminue la température au cours d’une étape référencée E7, de sorte que , où α est un coefficient déterminé et strictement inférieur à 1, par exemple α=0,99 ou α=0,95. Dans un mode de réalisation avantageux, on choisit α=0,97 lors de l’étape d’initialisation E1. Les étapes E3 à E6 décrites ci-avant sont alors réitérées avec cette nouvelle valeur de température , et l’on recommence à se déplacer dans le voisinage d’une solution courante. En revanche, lorsqu’on détermine lors de l’étape E6 que la température courante a atteint la température limite fixée T min , le procédé d’optimisation prend fin et l’on considère que l’on a convergé vers la solution optimale. Dans ce cas, on procède au cours d’une étape référencée E8 au positionnement des capteurs dans le réseau 1, sur les nœuds dont les positions sont données par le vecteur de la dernière solution explorée lors des itérations des étapes E3 à E5. Comme mentionné ci-avant, la convergence d’un tel procédé d’optimisation vers une solution optimale est délicate à obtenir et résulte d’un choix approprié des paramètres initiaux, lors de l’étape d’initialisation E1. On décrit ci-après un mode de réalisation avantageux de cette étape, qui permet d’utiliser simplement un tel procédé d’optimisation à base de recuit simulé sur n’importe quel réseau électrique. Pour ce faire, au cours de l’étape E1, on procède au tirage aléatoire de k solutions, c’est-à-dire de k vecteurs de positionnement des Nb_cap capteurs. Par exemple, on choisit k=20, c’est-à-dire 20 ensembles de positions des Nb_cap capteurs. On détermine un voisinage de chacune de ces k solutions, en utilisant la notion de voisinage définie ci-avant en relation avec l’étape E3 de la FIG. 2 . On évalue la performance de chacune des k solutions tirées aléatoirement, en utilisant l’une des fonctions objectifs proposées ci-avant en relation avec les équations Math. 1, Math. 2 et Math. 3 par exemple : on obtient ainsi l’énergie E sol de chacune de ces k solutions. De même, on évalue la performance de chacune des solutions voisines à ces k solutions, pour obtenir l’énergie E vois de chacune de ces k solutions voisines. On calcule alors un écart moyen espéré pour le recuit simulé sur l’ensemble des k solutions et de leurs voisines à partir de l’équation ci-dessous : Les températures initiale T 0 et finale T min sont ensuite choisies lors de cette étape d’initialisation E1, de sorte qu’au début des itérations et donc que la probabilité d’accepter une solution qui dégrade le système soit proche de 1, ce qui permet de parcourir plus facilement l’ensemble des solutions, et donc d’éviter de converger trop rapidement vers un optimum local. Cela doit aussi permettre de faire en sorte qu’à la fin des itérations et donc que la probabilité soit proche de 0, afin de converger vers l’optimum, i.e. la solution de positionnement des capteurs présentant une énergie minimale. Dans un mode de réalisation qui donne des résultats satisfaisants, tant en termes d’atteinte de l’optimum que de temps de convergence, on choisit : - T 0 = 100 * ; - T min = 0,01 * ; - = 0,97. La solution initiale S 0 correspond à une position aléatoire des Nb_cap capteurs sur le réseau 1, et la température décroît selon la loi . La FIG. 4 illustre, sous la forme d’une courbe représentative de la règle de Metropolis, l’évolution au cours du temps (i.e. au fil de la décroissance de la température décidée au cours des étapes E7 successives) de la probabilité d’accepter un changement qui dégrade la valeur de la fonction objectif, dans le mode de réalisation décrit ci-avant à titre d’exemple. Ainsi, à l’initialisation du procédé d’optimisation, pour les températures proches de la température initiale T 0 , la probabilité d’accepter une solution voisine qui dégrade la performance est proche de 1. En revanche, au fil du temps, la température décroît et s’approche de plus en plus de la température minimale T min : pour ces températures basses, les changements qui dégradent le système ont une très faible probabilité, proche de zéro, d’être acceptées, ce qui permet d’assurer la convergence du procédé d’optimisation. Le procédé décrit ci-avant en relation avec les figures 1 à 4 a été testé sur une dizaine de réseaux électriques, avec des résultats reproductibles qui permettent de conclure que l’optimum est bien atteint. Un exemple de positionnement optimal de capteurs obtenu par mise en œuvre du procédé de la FIG. 2 selon un mode de réalisation est illustré en FIG. 5 , sur laquelle le positionnement optimal des capteurs est indiqué par un triangle. La FIG. 6 illustre schématiquement la structure d’un dispositif DIS d’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau électrique 1. Un tel dispositif DIS comprend un circuit de traitement connecté au réseau électrique pour la mise en œuvre du procédé d’optimisation présenté ci-avant. En référence à la FIG. 6 , ce circuit de traitement peut comporter : - une interface d’entrée IN de signaux reçus du réseau électrique, permettant au circuit de traitement de recevoir les données et informations sur le réseau, telles que la topologie du départ étudié, la position des capteurs déjà présents et des DEIE, ainsi que des données de production et de consommation sur le réseau 1, - une mémoire MEM apte à stocker au moins temporairement des valeurs de tension, des vecteurs de solutions ainsi que leurs performances, ainsi que des données d’instruction d’un programme informatique pour la mise en œuvre du procédé ci-avant. La mémoire MEM peut être de type ROM (de l’anglais « Read Only Memory ») ou RAM (de l’anglais « Random Access Memory ») ou encore Flash, - un processeur PROC capable de coopérer avec la mémoire MEM et en particulier de lire les instructions stockées dans la mémoire pour exécuter notamment les étapes nécessaires à la mise en œuvre du procédé défini ci-avant. Ainsi, le processeur PROC peut notamment calculer la performance des solutions et de leurs voisines, et procéder à la diminution de la température courante. Et - une interface de sortie OUT coopérant avec le processeur PROC pour délivrer le résultat du procédé d’optimisation sous la forme d’une solution optimale de positionnement de capteurs, destinée à être restituée sur une interface homme/machine (affichage sur un écran par exemple), et pour envoyer des commandes CMD d’exécution d’un positionnement de capteurs selon la solution optimale restituée dans le réseau électrique. La FIG. 6 illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, de réaliser un dispositif d’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau électrique, afin qu’il effectue les étapes du procédé détaillé ci-avant, en relation avec les figures 2 à 5 (dans l’un quelconque des différents modes de réalisation, ou dans une combinaison de ces modes de réalisation). En effet, ces étapes peuvent être réalisées indifféremment sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel). Les présentes solutions techniques peuvent trouver à s’appliquer notamment dans tout réseau de distribution ou de transport d’électricité. Elles permettent de s’affranchir de la présence d’un expert pour prévoir une installation de capteurs, ce qui permet donc un gain de temps substantiel. En outre, les résultats obtenus lors de tests sur une dizaine de réseaux existants ont permis de confirmer une bonne convergence vers une solution optimale, même avec un nombre limité de capteurs (par exemple trois capteurs seulement pour un réseau de 150 nœuds environ), ce qui représente donc un gain financier important. La mise en œuvre de telles solutions d’optimisation permet de réaliser une estimation d’état optimale à nombre fixe de capteurs, ce qui permet de maximiser l’efficacité des leviers liés à l’estimation, comme les Fonctions Avancées de Réseau qui traitent de la tension (FAR-U), et donc un gain financier pour l’opérateur du réseau. Il est également possible de réaliser plusieurs optimisations successives, avec des nombres de capteurs différents (par exemple, un, puis deux, puis trois capteurs, etc.) ; une analyse statistique sur les résultats obtenus avec ces différentes optimisations permet de déterminer le nombre de capteurs nécessaires optimum pour obtenir par exemple une précision à 1% sur l’estimation de la tension. On réalise alors une estimation d’état optimale à nombre de capteurs variable en incluant cette itération sur les capteurs et ce processus de validation. Procédé d’optimisation du positionnement de capteurs dans un réseau électrique (1) comprenant un ensemble de nœuds (m, n, p), lesdits capteurs étant configurés pour fournir des mesures de variables électriques dudit réseau, ledit procédé comprenant : une initialisation (E1) du positionnement desdits capteurs, par tirage aléatoire d’une solution initiale correspondant à un ensemble de positions desdits capteurs au sein dudit ensemble de nœuds du réseau, et d’un paramètre de température initiale T 0 , une évaluation (E2) d’une performance de ladite solution initiale, et au moins une itération d’évolution du positionnement desdits capteurs, produisant à partir d’une solution de positionnement de rang une solution de positionnement de rang i+1, ladite évolution comprenant : une détermination (E3) d’une solution voisine de la solution de rang i, comprenant un ensemble de positions desdits capteurs choisies dans un voisinage des positions de la solution de rang i ; une évaluation (E4) d’une performance de la solution voisine déterminée, et d’une différence, , entre la performance de ladite solution voisine et la performance de la solution de rang i, et : si ladite différence est négative ou nulle, ladite solution voisine est choisie en tant que solution de positionnement de rang i+1 ; si ladite différence est positive, ladite solution voisine est conservée en tant que solution de positionnement de rang i+1 avec une probabilité égale à , où est une valeur du paramètre de température au rang i ; une diminution (E7) du paramètre de température selon l’équation , où α est un coefficient déterminé et strictement inférieur à 1, tant que ledit paramètre de température est supérieur à un paramètre de température minimale déterminée ; et ledit procédé comprenant un placement (E8) desdits capteurs au sein dudit réseau aux positions déterminées par ladite solution de positionnement de rang i+1 obtenue à l’issue de ladite au moins une itération d’évolution. Procédé d’optimisation selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite initialisation comprend : - un tirage aléatoire de k≥2 solutions comprenant chacune un même nombre déterminé de capteurs ; - une détermination d’une solution voisine de chacune des k solutions ; - une évaluation d’une performance de chacune des k solutions, et de chacune de leurs solutions voisines, ; - un calcul d’un écart moyen espéré selon l’équation : ; et en ce que ledit paramètre de température initiale est initialisé à et ledit paramètre de température minimale est déterminé par . Procédé d’optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que ladite détermination (E3) d’une solution voisine de la solution de rang i comprend, pour chaque position dans la solution de rang i, un tirage aléatoire équiprobable d’une position située dans son voisinage, et en ce que ladite solution voisine diffère de la solution de rang i pour au moins une de ses positions. Procédé d’optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’un voisinage d’une position comprend l’ensemble des nœuds situés à une distance inférieure ou égale à un de ladite position. Procédé d’optimisation selon la revendication 4, caractérisé en ce que, si ledit voisinage d’une position comprend au moins un nœud interdit, ledit voisinage de ladite position est complété par un voisinage dudit au moins un nœud interdit. Procédé d’optimisation selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ladite évaluation (E2, E4) d’une performance d’une solution met en œuvre un calcul d’une fonction objectif définie par : , où désigne la performance de la solution , est un nombre de points de fonctionnement étudiés, associe à un point de fonctionnement la valeur des variables électriques des nœuds dudit réseau calculées à partir de données de production et de consommation connues pour ledit réseau et désigne pour le point de fonctionnement la valeur des variables électriques des nœuds dudit réseau estimées à partir des mesures fournies par lesdits capteurs placés à l’ensemble de positions définies par la solution et en ce qu’une solution présente une performance d’autant meilleure qu’elle minimise la valeur de ladite fonction objectif calculée. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Réseau électrique (1) comprenant un ensemble de nœuds sur au moins certains desquels sont placés des capteurs configurés pour fournir des mesures de variables électriques dudit réseau, ledit positionnement desdits capteurs étant optimisé par mise en œuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6.