FR 3083380 A1 20200103 FR 1856090 A 20180702 AMPACITE DES LIGNES AERIENNES BASEE SUR LES PREVISIONS Domaine de l'invention La présente mesure concerne le domaine de la prévision de la capacité de transport d'énergie électrique d'un 5 équipement électrique tel qu'une ligne haute tension aérienne, ou enterrée ou encore le bobinage d'un transformateur. La capacité de transport, parfois désignée par le terme « ampacité » formé par la contraction entre « ampère » et « capacité », lorsqu'il concerne les lignes du réseau 10 électrique, est parfois associé au sigle IMAP (intensité maximale admissible en permanence) pour désigner le courant permanent, dans les limites maximales de température et de vent supposées, dans le cas d'une alimentation de secours de longue durée. De façon équivalente, le sigle IST (intensité de secours 15 temporaire) est employé pour désigner l'intensité maximale transportée, dans des conditions définies de cycle et de température, sans limite dans le temps. La capacité de transport (courant maximum) d'un équipement électrique est exprimée en ampères. Cette capacité 20 est liée à l'échauffement des conducteurs par effet Joule. Elle dépend du type de conducteur et de sa localisation. Pour une ligne aérienne, l'intensité maximum du courant dans le câble doit être contrôlée pour que la flèche maximum admissible de la chaînette ne touche pas la végétation 25 et ne se rapproche trop des activités humaines. Il faut aussi tenir compte des conditions météorologiques maximales (température, vent, etc.) - qui ont également une influence sur la température du conducteur et sur son allongement par dilatation thermique - et de la dégradation de l'installation au 30 fil du temps. Pour les câbles enterrés ou un transformateur, la contrainte thermique supportée dépend du courant qu'ils doivent supporter et de la capacité du sol dans lequel est enterré le 2 câble ou de l'environnement du transformateur à absorber la chaleur dissipée si aucun système de refroidissement n'est prévu. Sur les lignes de grande longueur, l'installation du 5 câble doit prévoir les variations de température et lui donner une certaine liberté pour se dilater/ contracter en fonction de la température. La prévision des valeurs d'ampacité future est utilisée dans la gestion de réseau un jour à l'avance ainsi que 10 dans la gestion de marché d'énergie plusieurs jours à l'avance, voire à très long terme pour la planification. La connaissance de l'ampacité future, associée à la prévision des consommations et des capacités de production, pour les énergies renouvelables, permet d'optimiser l'utilisation des 15 infrastructures de production et de transport d'électricité. La capacité d'une ligne haute tension (c'est-à-dire, l'ampacité) peut être estimée dynamiquement en utilisant des capteurs intelligents disposés sur la ligne. Les valeurs prévues à moyen et long termes, c'est-à-dire de plus d'environ quatre 20 heures, sont basées sur les données météorologiques prévisionnelles, tandis que les prévisions d'ampacité en temps réel et à court terme sont basées sur l'analyse en temps réel et éventuellement récente des conditions réelles agissant sur les lignes haute tension, comme des séries temporelles. Ces 25 conditions, comprenant la vitesse du vent, la direction du vent, et la température ambiante par exemple, peuvent être mesurées localement, calculées ou déduites à partir d'observations réelles sur site ou à proximité du site. Plus généralement, les mesures, calculs et observations réelles peuvent être combinés 30 par des outils stochastiques appropriés afin de déduire les valeurs de capacité prévues de ligne haute tension. Pour fournir des valeurs prévisionnelles d'ampacité, on connaît deux approches. L'une est basée sur l'acquisition en temps réel de paramètres représentatifs de l'état du câble 35 assurant le transport d'énergie, par exemple sa flèche pour 3 estimer l'évolution de ce paramètre. Le brevet US 8,184,015 décrit par exemple une solution basée sur la surveillance continue des lignes haute tension aériennes pour détecter à temps des conditions anormales qui pourraient mener à une panne d'alimentation. La mesure de la flèche des portées de ligne haute tension entre des supports successifs pour déterminer si la flèche est supérieure à une valeur maximum est devenue une exigence obligatoire dans certains pays. Une deuxième approche exploite des modèles prévisionnels paramétrables en fonction de données météorologiques provenant de stations généralement proches de l'équipement électrique considéré. Etat de la technique Le brevet US5933355 divulgue un tel exemple de solution pour évaluer l'ampacité d'une ligne haute tension. Il est basé sur un modèle thermique et le concept de portée équivalente. L'évaluation de l'ampacité proposé par cette solution de l'art antérieur prévoit : - des moyens pour acquérir et stocker un conducteur de ligne électrique, un paramètre de conception de ligne électrique, un emplacement géographique de ligne électrique, une station météorologique et des données de prévision météorologique; - des moyens pour mettre en oeuvre des règles dérivées d'une base de connaissances de système expert pour fournir des informations de conseil indiquant des erreurs ou des conflits dans les données acquises; - des moyens pour effectuer une analyse dudit système de ligne de transmission d'énergie sur la base des données acquises, dans lequel ledit système de ligne de transmission d'énergie est analysé pendant des conditions d'état stable, d'état dynamique et transitoire; et 4 - des moyens pour prédire les valeurs horaires de l'ampacité dudit système de ligne de transport d'énergie jusqu'à sept jours à l'avance, en utilisant les résultats obtenus à partir de ladite analyse. 5 Le brevet espagnol ES2569431 décrit un autre exemple de solution de prédiction de l'ampacité dans les lignes électriques aériennes, pour permettre l'augmentation de la capacité de transport électrique des lignes aériennes, et qui comprend les étapes suivantes: 10 - sélection des lignes les plus susceptibles de voir leur capacité augmentée; - réaliser une étude microclimatique, permettant ainsi l'identification des zones de la ligne où un moindre refroidissement du câble conducteur peut se produire; 15 - disposer en un point de ces zones obtenues par l'étude microclimatique, les stations météorologiques et les capteurs de courant et de température du conducteur; - après au moins un an, effectuer les études statistiques des enregistrements de température du conducteur 20 et: du vent effectif, de la température ambiante et du rayonnement solaire, obtenant ainsi les sections critiques; - calculer l'intensité admissible estimée au moyen de la réglementation, et appliquer à cette intensité une correction due à la flèche maximale de la ligne, et à 25 l'appareillage existant dans la ligne; - calculer la température de surface dans le câble conducteur estimée par la réglementation; - mesurer la température de surface dans le câble conducteur avec au moins un capteur de température; 30 - réaliser une étude des différentes corrélations qui existent entre l'erreur dans l'estimation de la température du conducteur et les variables qui affectent le calcul, et obtenir les corrélations les plus critiques: - calculer la température corrigée pour chaque 35 variable et condition d'application; 5 - prédire les variables météorologiques pour le calcul de la prédiction d'ampacité à court et à moyen terme. Le brevet européen EP2050176 décrit un autre exemple 5 de procédé d'estimation de paramètres de modèle (A, B, ..., Cl, ...) d'un modèle thermique d'une ligne de puissance, consistant à: - mesurer des valeurs de mesure d'une grandeur électrique (I, P) de la ligne de puissance et de grandeurs 10 météorologiques (Ta, S, W) représentant les conditions ambiantes de la ligne électrique, et - calculer des valeurs des paramètres du modèle à partir desdites valeurs mesurées, - mesurer de façon répétée pendant le fonctionnement 15 de la ligne, les valeurs instantanées (Ii, T'a, Si, Wi) des grandeurs électriques et météorologiques, - mesurer simultanément une valeur momentanée (TM d'une température (T1) de la ligne de puissance, et - calculer, de manière répétée en cours de 20 fonctionnement de la ligne de puissance, les valeurs (Ai, Bi; Cil, ...) des paramètres du modèle à partir desdites valeurs mesurées. Ce brevet de l'art antérieur propose aussi l'utilisation d'un modèle thermique avec des valeurs de paramètre de modèle momentané (Ai, Bi; ...) estimé pour 25 prédire une température (Ti,) de la ligne électrique, consistant à : - fournir des valeurs prévues (ut) des grandeurs électriques et météorologiques, - calculer une prévision de température de ligne de 30 puissance (T1') basée sur les paramètres du modèle momentané et les valeurs prévues des grandeurs électriques et météorologiques. Inconvénients de l'art antérieur 6 Les solutions de l'art antérieur s'appuient sur des modèles prédictifs appliqués à des paramètres provenant de données historiques et de données de terrain acquises en temps réel. 5 Le modèle prédictif est bien sur imparfait, et impose de prendre en compte une marge d'erreur pour apprécier l'ampacité future à un instant donné. De même, les données de terrain sont acquises à des positions proches de la ligne électrique, mais néanmoins à une certaine distance introduisant également une 10 incertitude. Le principe de précaution et plus généralement l'impératif de ne pas dépasser une valeur critique d'ampacité qui pourrait entraîner des dégâts majeurs sur la ligne électrique et une interruption de service conduit à surpondérer l'ampacité 15 estimée. La conséquence est que la ligne n'est pas utilisée de manière optimale, ce qui conduit dans des périodes critiques de très forte consommation à réduire inutilement, dans certaines situations, l'énergie transportée, ou à surdimensionner les 20 infrastructures. Solution apportée par l'invention La présente invention vise à remédier à ces inconvénients en proposant une solution pour la détermination dynamique de la capacité d'échange des lignes aériennes (Dynamic 25 Line Rating en Anglais). Elle peut être appliquée sur des lignes aériennes de transport ou distribution de l'électricité où des congestions sont attendues pour planifier des actions correctives, ou plus souvent, pour éviter de les mettre en place. Appliquée sur les 30 lignes d'interconnexions entre marchés électriques, l'invention peut augmenter la capacité d'échange avec une réduction globale des prix de l'électricité. L'invention peut être utilisée par les gestionnaires de réseau de transmission ou de distribution. 7 Elle concerne selon son acception la plus générale un procédé de prévision de la capacité maximale de transport de courant électrique, consistant : - à préparer au moins un modèle mathématique 5 représentatif de la capacité de transport en fonction d'une pluralité de variables météorologiques - à enregistrer les données historiques représentatives de la capacité de transport de la ligne considérée 10 - à enregistrer l'évolution historique des variables réelles ou estimées météorologiques - estimer la capacité de transport prévisionnelle par l'injection desdites données historiques dans ledit modèle prédictif 15 caractérisé en ce qu'il comporte en outre des étapes consistant : - à enregistrer l'évolution historique des variables prévisionnelles météorologiques - à entraîner le modèle avec les valeurs mesurées 20 et les valeurs estimées des variables météos, avec les prévisions météos estimées, et les valeurs estimées de la capacité de transport - à un instant t, a) prendre en compte la valeur mesurée des variables 25 météo b) prendre en compte les valeurs prévisionnelles pour les variables météo, pour une période t à t+h c) injecter ces valeurs mesurées et prévisionnelles dans ledit modèle entraîné pour calculer une distribution des 30 probabilités de la capacité de transport future, pendant la période t à t+h d) à déterminer une courbe de référence de seuil de dépassement de la capacité de transport en sélectionnant, dans ladite distribution, fonction d'une valeur correspondant à une 35 tolérance de dépassement acceptée. 8 De préférence, lesdites données historiques sont constituées par les prévisions météorologiques pour l'instant t+h, comprenant une partie au moins des paramètres suivants : Vitesse du vent, direction du vent, température de l'air, 5 irradiation solaire. Selon une variante, lesdites données historiques comprennent l'estimation de la capacité de transport à l'instant t+h calculée et un modèle thermique du conducteur en question. Selon une autre variante, ledit modèle mathématique 10 représentatif de la capacité de transport en fonction d'une pluralité de variables météorologiques est de type It+hltia = Fh,aVO où est un modèle « Quantile Random Forest » ou un modèle "Gradient Boosting Regresion Tree". 15 Selon un mode de réalisation particulier, ledit modèle mathématique représentatif de la capacité de transport en fonction d'une pluralité de variables météorologiques est de type 20 It+hlt,a = Fh,aVO où la fonction est le résultat d'un entrainement du modèle choisi sur un set de données historiques. Ce set se compose, pour chaque instant t+h dans le passé de prévisions historiques des paramètres mentionnés en haut et des 25 observations historiques de la capacité de transport de la ligne Description détaillée d'un exemple non limitatif de 30 l'invention La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée d'un exemple non limitatif de l'invention qui suit, se référant aux dessins annexés où : 9 - la figure 1 représente le schéma fonctionnel de la première étape d'entrainement du modèle de régression quantile multivariée et de la correction pour valeurs faibles - la figure 2 représente le schéma fonctionnel de la 5 deuxième étape de révision, d'amélioration des valeurs faibles et de calcul de l'ampacité optimale - la figure 3 représente la légende des différentes parties de la base de données nécessaire - la figure 4 représente un exemple de 10 partitionnement fait sur des prévisions probabilistes de la capacité de transport d'une ligne pour des horizons de prévisions allant de 24 à 30 heures. - Les figures 5 et 6 représentent des diagrammes PIT pour les quantiles inférieurs à 2% des prévisions réalisées avec 15 le modèle QRF sans corrections (figure 5) et la correction avec fonction exponentielle (figure 6) - la figure 7 représente la courbe d'un exemple de prévisions de la capacité de transport d'une ligne aérienne fournies avec un modèle QRF modifié avec des queues 20 exponentielles dont les paramètres sont associés à 5 clusters faits sur les couples de quantiles (5%,10%). Contexte de l'invention La capacité de transport des lignes électriques aériennes dépend de l'équilibre thermique entre la chaleur 25 dissipée dans l'environnement et celle générée par effet de joule. Ce paramètre est fortement dépendant de la météorologie ce qui le rend fortement variable. Pour des raisons de sécurité, des valeurs conservatives sont traditionnellement utilisées avec une perte considérable de la capacité de transport. La présente 30 invention propose une solution pour définir une valeur dynamique de la capacité future de transport des lignes aériennes avec un horizon temporel allant d'une heure à plusieurs jours. Le procédé objet de la présente invention prend en compte des prévisions probabilistes de la capacité de transport en temps réel, des 10 prévisions améliorées pour les évènements plus rares mais potentiellement plus dangereux, les risques associés à des éventuels dépassements de la valeur fixée et le profil de risque de l'opérateur de la ligne. 5 La présente invention concerne un procédé pour fournir à une échéance temporelle de l'ordre de l'heure à plusieurs journées, se décomposant en trois parties principales - Prévision probabiliste de la capacité d'échange en temps 10 réel - Amélioration des prévisions pour la partie basse de la distribution - Détermination de la capacité de transport optimale. Schéma fonctionnel de l'invention 15 Les figures 1 et 2 représentent respectivement le schéma fonctionnel de la première étape d'entrainement du modèle de régression quantile multivariée et de la correction pour valeurs faibles et le schéma fonctionnel de la deuxième étape de révision, d'amélioration des valeurs faibles et de calcul de 20 l'ampacité optimale. La première étape concerne l'entraînement du modèle de régression. Il consiste à charger depuis une base de données BdD les données historiques (A, B C), et à entraîner un modèle de 25 prévision It+h pour stocker le résultat D dans la base de données. Les prévisions historiques sont calculées et stockées sous la forme d'un résultant E. Le modèle est ensuite à nouveau entraîné pour une amélioration avec une variance inférieure à 5%, et le résultat 30 F est stocké dans la base de données. La deuxième étape consistant à charger les données (A', B', C') historiques récentes et les données obtenues en temps réel depuis une base de données contenant l'enregistrement des données historiques. 11 On calcule ensuite une prévision I,h en fonction de ces données et on enregistre le résultat de ce traitement dans la base de données sous forme d'une variable G. On calcule ensuite une amélioration de la prévision 5 It-q, en fonction des données (A', B', C') historiques et en temps réel, et du résultat G du traitement précédent et on enregistre le résultat de ce traitement dans la base de données sous forme d'une variable H. L'étape suivante consiste à calculer des fonctions 10 de coûts et bénéfices et on détermine la prévision optimale op, en fonction desdites fonctions de coûts et bénéfices et de la variable H, et on enregistre le résultat M dans la base de données. Description détaillée des traitements 15 Prévision probabiliste de la capacité d'échange en temps réel La première étape concerne la prévision de la capacité d'échange en temps réel, réalisée avec la technique de la régression quantile, à partir d'un historique relatif sur une période d'au moins une année. 20 Si t est l'instant de calcul, h est l'horizon de la prévision et a est une probabilité entre 0 et 100%, la prévision de la capacité de transport I de la ligne qui ne sera pas dépassée avec une probabilité a peut être calculé comme : it-Fhlt a = Fh at) 25 La fonction peut être de nature différente, couramment l'utilisation du modèle « Quantile Random Forest » ou du modèle "Gradient Boosting Regresion Tree" est suggérée. Les entrées X' représentant les informations connues à l'instant t de calcul de la prévision sont 30 - Des prévisions météorologiques pour l'instant t+h des paramètres : Vitesse du vent, direction du vent, température de l'air, irradiation solaire 12 - L'estimation de la capacité de transport à l'instant t+h calculée utilisant les prévisions mentionnées à l'étape précédente et un modèle thermique du conducteur en question. 5 La fonction est le résultat d'un entrainement du modèle choisi sur un set de données historiques. Ce set se compose, pour chaque instant t+h dans le passé de prévisions historiques des paramètres mentionnés en haut et des observations historiques de la capacité de transport de la ligne 10 . Une fonction doit être entrainée pour chaque valeur de a et h. Par rapport aux valeurs historiques de I, ils doivent être calculés considérant le minimum des estimations de I sur tous les points de mesure disponibles sur la ligne, de façon à 15 identifier la présence de goulot d'étranglement thermique. Le modèle utilisé est avantageusement de type Random Forest » ou « Gradient Tree Boosting ». Pour d'autres modèles, il peut être nécessaire d'effectuer un prétraitement des entrées avec la méthode d'analyse par composants principaux. 20 Amélioration des prévisions pour la partie basse de la distribution La deuxième étape concerne l'amélioration des prévisions probabilistes obtenues, qui présentent encore une faible fiabilité pour les valeurs extrêmes, à cause du faible 25 nombre d'observations possibles. Cependant, c'est dans cette région que sont observés les évènements les plus graves qui doivent être pris en compte pour la sélection de la capacité de transport optimale. Pour remédier à cela, la queue de la distribution 30 correspondant aux valeurs les plus faibles (par exemple, aux quantiles inférieurs à 5%) doit être approximée avec une fonction. Plusieurs solutions ont été testées et les meilleures performances ont été observées en utilisant une simple interpolation exponentielle, comme reporté ci-dessous. 13 Où : F(y,p) est la distribution cumulée de probabilité cherchée, r et y sont respectivement la probabilité et le quantile associé à la même probabilité, et 5 enfin p est le paramètre de la queue de la distribution. Le paramètre p peut être défini avec le critère de vraisemblance maximale, en tel cas, en considérant l'échantillon d'observation il peut être calculé comme : -N P=VNi(Yt q5%) 10 Pour une meilleure performance, il est recommandé de définir la valeur de p en tenant compte de la forme de la distribution prévue en utilisant un partitionnement en k-moyennes en fonction des valeurs de deux quantiles prévus, notamment le quantile à 5% et le quantile à 20%. Un exemple de 15 partitionnement des valeurs optimales du paramètre p pour chaque cluster est reporté en Figure 4 correspondant à des prévisions probabilistes de la capacité de transport d'une ligne pour des horizons de prévisions allant de 24 à 30 heures. Quatre clusters sont considérés. Pour chaque cluster, on montre sur la figure 4 20 la valeur de p associée. La détermination du nombre optimal de clusters fait partie de la calibration de l'outil de prévision. Les figures 5 et 6 représentent des diagrammes PIT pour les quantiles inférieurs à 2% des prévisions réalisées avec 25 le modèle QRF sans corrections (figure 5) et la correction avec fonction exponentielle (figure 6). la figure 7 représente la courbe d'un exemple de prévisions de la capacité de transport d'une ligne aérienne fournies avec un modèle QRF modifié avec des queues 30 exponentielles dont les paramètres sont associés à 5 clusters faits sur les couples de quantiles (5%,10%). Détermination de la capacité de transport optimale F (y, p) = {t'un - exP(P ' (Y - Yr 'ni)) Y '', 0, Y > YTitn, 14 Une fois définie la fonction de la distribution cumulée de probabilité Êt±hit pour un horizon h, il est possible de déterminer la valeur optimale de la capacité de transport de la ligne Yopt en identifiant une probabilité optimale "el qui 5 prend en compte le poids relatif des bénéfices 1-4E+1, et des inconvénients Hï_Fh, pesés avec une fonction d'utilité v(x) si nécessaire. La capacité de transport optimale ainsi que le quantile optimal peuvent être calculés comme reporté ci-dessous. Un exemple de fonction d'utilité exponentielle est reporté 10 aussi. opt =D-1 (-°K^ It+h I t+hltlLt-oll opt 12(7r -+h) Tt+h 19(7rt+h) 12(7tr--Fh) ep.x - 1 vp(x) - , 0 eP - 1 A ce point il est nécessaire de définir le poids des 15 bénéfices et des inconvénients, mais cela doit être fait en phase d'implémentation en tenant compte de l'utilisation de la ligne et des objectifs de son gestionnaire. En général il est nécessaire de prendre en compte les facteurs suivants : - coût de production de l'électricité, 20 - coût d'activation des réserves en cas de dépassement de la limite fixée, - coût virtuel associé aux risques dus à des situations où le courant d'une REVENDICATIONS1 - Procédé de prévision de la capacité maximale de transport de courant électrique, consistant - à préparer au moins un modèle mathématique représentatif de la capacité de transport en fonction d'une pluralité de variables météorologiques - à enregistrer les données historiques représentatives de la capacité de transport d'une ligne considérée 10 - à enregistrer l'évolution historique de variables réelles ou estimées météorologiques - estimer la capacité de transport prévisionnelle par l'injection desdites données historiques dans ledit modèle prédictif 15 caractérisé en ce qu'il comporte en outre des étapes consistant - à enregistrer l'évolution historique de variables prévisionnelles météorologiques - à entraîner le modèle avec des valeurs mesurées 20 et des valeurs estimées des variables météos, avec les prévisions météos estimées, et les valeurs estimées de la capacité de transport - à un instant t, a) prendre en compte la valeur mesurée des variables 23 météo b) prendre en compte les valeurs prévisionnelles pour les variables météo, pour une période t à t+11 c) injecter ces valeurs mesurées et prévisionnelles dans ledit modèle entraîné pour calculer une distribution des 30 probabilités de la capacité de transport future, pendant la période t à. t+h d) à déterminer une courbe de référence de seuil de dépassement de la capacité de transport en sélectionnant, dans ladite distribution, ladite courbe de référence étant déterminée 16 en fonction d'une valeur correspondant à une tolérance de dépassement acceptée. 2 - Procédé de prévision de la capacité maximale de 5 transport de courant électrique selon la revendication 1 caractérisé en ce que lesdites données historiques sont constituées par le s prévisions météorologiques pour l'instant t+h, comprenant une partie au moins des paramètres suivants : Vitesse du vent, direction du vent, température de l'air, 10 irradiation solaire. 3 - Procédé de prévision de la capacité maximale de transport de courant. électrique selon la revendication 1 caractérisé en ce que lesdites données historiques comprennent 15 l'estimation de la capacité de transport à l'instant tth calculée et un modèle thermique du conducteur en question. 4 - Procédé de prévision de la capacité maximale de transport de courant électrique selon la revendication 1 20 caractérisé en ce que ledit modèle mathématique représentatif de la capacité de transport en fonction d'une pluralité de variables météorologiques est de type !t+hIl,a Fh,a(Xt, où Fh est un modèle Quantile Random Forest » ou 25 un modèle "Gradient Bocal:jing Regresion Tree". - Procédé de prévision de la capacité maximale de transport de courant électrique selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit modèle mathématique représentatif de 30 la capacité de transport en fonction d'une pluralité de variables météorologiques est de type h+hlt,a Fty,aPQ où la fonction F2, est le résultat d'un entrainement du modèle choisi sur un set de données historiques. Ce set se 35 compose, pour chaque instant t+h dans le passé de prévisions 17 historiques des paramètres mentionnés en haut et des observations historiques de la capacité de transport de la ligne