# Réduction du coût de la distribution dans les micro-réseaux en zone isolée - une première approche

Amaury Ajasse, Célia Masternak, Simon Meunier, Alain Bureau, Eric Laboure

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Amaury Ajasse, Célia Masternak, Simon Meunier, Alain Bureau, Eric Laboure. Réduction du coût de la distribution dans les micro-réseaux en zone isolée - une première approche. Conférence des Jeunes Chercheurs en Génie Electrique (JCGE 2024), Jun 2024, Le Croisic, France. hal-05133450

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# Réduction du coût de la distribution dans les micro-réseaux en zone isolée – une première approche

Amaury AJASSE<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, Célia MASTERNAK<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, Simon MEUNIER<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, Alain BUREAU<fnref n="3" />, Eric LABOURE<fnref n="1" />,<fnref n="2" />

amaury.ajasse@centralesupelec.fr

**RESUME** – Cet article présente une méthode visant à optimiser le dimensionnement de la partie distribution des micro-réseaux isolés, celui-ci étant peu exploré dans la littérature scientifique. L'objectif est de minimiser le coût de la distribution tout en satisfaisant les contraintes opérationnelles du réseau. L'appellation « coût de distribution » désigne ici le coût d'investissement de l'acheminement de l'électricité, du point de production jusqu'aux charges, c'est-à-dire le coût des câbles aériens, des poteaux et de leur mise en place. Les contraintes opérationnelles sont évaluées à partir des sections des câbles et des profils de consommation de chaque charge du micro-réseau. Ces contraintes sont constituées des écarts en tension, du déséquilibre entre phases et du facteur de charge des câbles. La méthode proposée est ensuite appliquée à un village rural isolé de Madagascar. Les résultats mettent en évidence une réduction potentielle de plus de 50% des coûts de distribution par rapport à un dimensionnement usuel grâce à notre approche. La méthode proposée vise à aider les développeurs et installateurs de micro-réseaux à les dimensionner de manière plus économique, diminuant alors le coût de l'électricité pour les usagers.

**ABSTRACT** – This article presents a method for optimizing the sizing of the distribution part of isolated microgrids, which has been little explored in the scientific literature. The aim is to minimize the distribution cost while satisfying the network's operational constraints. The term "distribution cost" here refers to the capital cost of transporting electricity from the point of generation to the loads, i.e. the cost of aerial cables, poles and their installation. Operational constraints are assessed on the basis of cable cross-sections and consumption profiles for each load on the microgrid. These constraints are made up of voltage deviations, phase voltage unbalance and cable load factor. The proposed method was then applied to an isolated rural village in Madagascar. The results show a potential reduction of over 50% in distribution costs compared with conventional sizing, thanks to our approach. The proposed method aims at helping developers and installers of microgrids to size them more economically, thereby lowering the cost of electricity for users.

**MOTS-CLES** – Accès à l'électricité, Micro-réseaux, Distribution électrique, Modélisation, Optimisation, Approche technico-économique

## 1 Introduction

En septembre 2015, l'Organisation des Nations Unies (ONU) a adopté l'Agenda 2030, un ensemble de directives comprenant les 17 Objectifs du Développement Durable (ODD). Parmi ces objectifs, l'ODD7 se concentre sur l'énergie propre et abordable, avec pour objectif d'assurer l'accès universel à des services énergétiques fiables, durables, modernes et économiquement accessibles. En Afrique Sub-Saharienne, en 2022, près de 600 millions de personnes étaient encore privées d'accès à l'électricité [1]. Par exemple, en République centrafricaine (comme dans de nombreux pays), le taux d'accès à l'électricité s'élevait à seulement 6,1 % en 2022. Cela est très préjudiciable car la fourniture d'électricité permet l'accès à de nombreux services clés pour le développement socio-économique, tels que le pompage d'eau [2]-[3], l'éclairage public [4] et réfrigération des médicaments [5]. Face à cette réalité préoccupante, les micro-réseaux émergent comme une solution complémentaire aux extensions traditionnelles de réseau, offrant la possibilité d'approvisionner en électricité des villages enclavés en zones rurales.

Plusieurs travaux de recherche se sont penchés sur la conception des micro-réseaux. Cependant, la majorité de ces études se concentrent sur le dimensionnement des sources d'énergie et/ou sur la caractérisation de la consommation des ménages. Par exemple, Nnaji et al. [6] proposent un dimensionnement de micro-réseau basé sur des sources renouvelables pour remplacer les micro-réseaux diesel existants au Nigeria. Emmanouil et al. [7] modélisent un micro-réseau photovoltaïque qui permet notamment d'assurer le pompage d'eau pour l'irrigation dans un village isolé en Ethiopie. Kamal et al. [8] conçoivent l'alimentation d'un réseau hybride photovoltaïque-éolien en Inde. Williams et al. [9] s'intéressent à la consommation en caractérisant différents profils de charge dans des micro-réseaux d'Afrique de l'Est. On observe bien dans ces différents articles une volonté d'étudier les parties production et consommation mais ils ne traitent pas le sujet de la distribution d'électricité au sein des micro-réseaux. A notre connaissance, un seul article travaille sur le dimensionnement du système de distribution dans le cadre des micro-réseaux dans les pays en voie de

<footnote n="1">¹Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, CNRS, GeePs, 91192 Gif-sur-Yvette, France</footnote>

<footnote n="2">²Sorbonne Université, CNRS, GeePs, 75252 Paris, France</footnote>

<footnote n="3">³Electriciens Sans Frontières, 93691 Pantin, France</footnote>
développement [10]. Cet article utilise notamment un algorithme heuristique pour identifier les sections de câbles à choisir afin de minimiser le coût de la distribution. Cependant, il se focalise sur une application industrielle, alors que de nombreux micro-réseaux sont implantés dans le cadre de l'électrification des villages ruraux. De plus, cet article considère uniquement un micro-réseau monophasé bien que des micro-réseaux triphasés soient aussi très communément utilisés.

Dans cet article, nous présentons une méthode pour optimiser le dimensionnement de la partie distribution des micro-réseaux isolés destinés à l'électrification rurale. Cette méthode est applicable aussi bien aux micro-réseaux entièrement monophasés qu'à ceux incluant une composante triphasée. Le modèle permet, entre autres, de calculer le déséquilibre de tension aux nœuds triphasés, qui est notamment affecté par la répartition des charges sur les phases du micro-réseau. L'objectif de l'optimisation est de minimiser le coût de la distribution tout en satisfaisant les contraintes opérationnelles du réseau. La méthode est présentée dans la section 2. Dans la section 3, elle est appliquée au cas d'un village rural de Madagascar.

## 2 Méthode

L'architecture considérée est celle de la Figure 1, qui est une architecture classique de micro-réseau photovoltaïque isolé. Il est important de noter que le générateur diesel est optionnel. La partie distribution est en aval du/des convertisseurs. Des clients individuels ou des activités génératrices de revenus sont connectées à cette partie.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Architecture classique de micro-réseau</figcaption></figure>

### 2.1 Modèles

Le schéma du modèle que nous avons développé lors de cette étude est présenté Figure 2. Les entrées de notre modèle sont décrites dans la section 2.1.1. Les modèles techniques et économiques sont présentés dans les sections 2.1.2 et 2.1.3 respectivement.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Architecture du modèle global mis en place</figcaption></figure>

#### 2.1.1 Entrées

Les données d'entrée comprennent tout d'abord les profils de consommation prévus pour chaque charge, le tracé envisagé par l'installateur pour la partie distribution, ainsi que la détermination des portions qui sont triphasées et de celles qui sont
monophasées. L'autre entrée est un tableau avec plusieurs références possibles pour les câbles aériens triphasés et monophasés. Dans le cadre de notre article, nous considérons les références présentées dans le Tableau 1 en annexe. Celles-ci proviennent de [11], et ce sont des câbles en cuivre utilisés classiquement pour les raccordements électriques triphasés et monophasés basse tension. Comme présenté dans la section 2.2, notre optimisation sélectionne les références de câbles les plus adaptées pour chaque portion vis-à-vis d'un cahier des charges donné.

### 2.1.2 Modèle technique

Le modèle technique permet d'évaluer les différents critères opérationnels du micro-réseau en fonction des données d'entrée et en particulier de la référence de câble considérée. Ce modèle est constitué de trois étapes :

**Etape 1.** La première étape permet de déterminer la matrice d'impédance de chaque câble du micro-réseau à partir de sa référence. Le Tableau 1 (voir annexe) fournit pour chaque câble la section de phase et la section de neutre. Pour les câbles monophasés, nous en déduisons les valeurs de résistances et de réactances, grâce à [12]. Pour les câbles triphasés, nous obtenons une matrice 3×3 grâce à [13]. Dans les deux cas, nous prenons en compte l'effet de la température extérieure.

**Etape 2.** Une fois les matrices d'impédances de tous les câbles de notre micro-réseau connues, on les utilise avec les profils de consommation (évolution de la puissance active et réactive en chaque nœud) afin d'effectuer une analyse de flux de puissance (i.e., un powerflow) basée sur [14]. Cette analyse nous fournit la tension à chaque nœud et sur chaque phase du micro-réseau et le courant dans chaque section de câble.

**Etape 3.** Nous évaluons des indicateurs opérationnels du micro-réseau à l'aide des résultats du powerflow. Ces indicateurs concernent les écarts en tension, les déséquilibres entre phase et la surcharge des lignes. Dans la section 2.2.3, en lien avec l'optimisation, les valeurs de ces indicateurs sont contraintes. C'est aussi dans cette section que nous définissons précisément ces indicateurs.

### 2.1.3 Modèle économique

Le modèle économique a été développé à partir de [10] et de nos échanges avec des installateurs de micro-réseaux. Il permet d'évaluer le coût de la partie distribution $cost_{distrib}$, qui s'exprime comme suit :

$$ cost_{distrib} = cost_{cables} + cost_{poles} \quad (1) $$

où $cost_{cables}$ est le coût des câbles et $cost_{poles}$ celui des poteaux.

$cost_{cables}$ est donné par :

$$ cost_{cables} = \sum_{k} L_{k} \cdot c_{k}(Ref_{k}) \quad (2) $$

Ce coût est donc une fonction de la longueur de chaque portion de câble $k$ notée $L_k$ et du coût d'un mètre de câble $c_k$, qui dépend de la référence de câble choisie $Ref_k$ (voir Tableau 1 en annexe).

$cost_{poles}$ est donné par :

$$ cost_{poles} = c_{pole} \cdot \left( \left\lfloor \frac{L_{tot}}{d} \right\rfloor + 1 \right) \quad (3) $$

où $c_{pole}$ est le coût d'un poteau, ce qui inclut le prix du poteau lui-même mais aussi de son installation et de sa mise à la terre. Le facteur $\left\lfloor \frac{L_{tot}}{d} \right\rfloor$ correspond au nombre de poteaux à installer. Il dépend, en effet de la longueur totale de câble à déployer $L_{tot}$ et de la distance moyenne entre deux poteaux $d$.

## 2.2 Optimisation

### 2.2.1 Variables de décision

Les variables de décision sont les références de câbles à choisir pour les différentes portions du micro-réseau. Pour chaque portion, n'importe quelle référence de câble présentée dans le Tableau 1 en annexe peut être considérée, tout en respectant le choix préalable de l'installateur que ce soit une portion monophasée ou triphasée.

### 2.2.2 Objectif

L'objectif de l'optimisation est la minimisation du coût de la partie distribution du micro-réseau, obtenu à l'aide du modèle économique (voir section 2.1.3). Nous formulons aussi les contraintes opérationnelles du micro-réseau. Celles-ci sont décrites dans la section 2.2.3 et peuvent être évaluées grâce au modèle technique présenté en section 2.1.2. Elles permettent de s'assurer que le dimensionnement choisi est techniquement viable. Le problème est formellement décrit par l'équation 4 :
$$ \min_{\text{Ref}} \text{cost}_{\text{distrib}} $$

$$ \text{s.c.} \quad \frac{|V_n(t) - V_{ref}|}{V_{ref}} \le 0,1 \qquad (4) $$

$$ I_{c_k}(t) < I_{c_k \max} $$

$$ vu(n, t) \le 0,02 $$

avec Ref l'ensemble des références de câble pour les différentes portions de câbles : Ref = (Ref₁, ..., Refₖ, ..., Refₙ).

### 2.2.3 Contraintes opérationnelles du micro-réseau

Les trois contraintes suivantes sont formulées :

Critère de stabilité en tension [15]-[16]. En tout nœud *n* du micro-réseau et à chaque instant *t*, la tension ne doit pas varier de plus de ±10% par rapport à la tension de référence fixée en sortie des convertisseurs triphasés notée *V*<sub>ref</sub>. Dans le cas d'un câble triphasé, cela doit être respecté pour chacune des phases.

$$ \forall (t, n), \quad \frac{|V_n(t) - V_{ref}|}{V_{ref}} \le 0,1 \qquad (5) $$

Facteur de charge des câbles [17]. Pour chaque portion du micro-réseau (notée *c*<sub>*k*</sub>) et à chaque instant, le courant transitant dans le câble (noté *I*<sub>*c*<sub>*k*</sub></sub>) doit être inférieur au courant maximal admissible par le câble (noté *I*<sub>*c*<sub>*k*</sub><sup>max</sup></sub>). Cela doit être respecté pour chaque phase et pour le neutre.

$$ \forall (t, k), \quad I_{c_k}(t) < I_{c_k \max} \qquad (6) $$

Critère d'équilibre entre phases [15]-[18]. En tout nœud *n* du micro-réseau et à chaque instant, l'équation (7) doit être respectée. Cette équation est notamment obtenue à partir de l'approximation du déséquilibre en tension décrite et justifiée dans [18].

$$ vu(n,t) = \sqrt{\frac{1 - \sqrt{3 - 6 \cdot \beta(n,t)}}{1 + \sqrt{3 - 6 \cdot \beta(n,t)}}} \le 0,02 \qquad (7) $$

avec *β* exprimé comme suit :

$$ \beta(n,t) = \frac{v(n^{1,2}, t)^4 + v(n^{2,3}, t)^4 + v(n^{3,1}, t)^4}{(v(n^{1,2}, t)^2 + v(n^{2,3}, t)^2 + v(n^{3,1}, t)^2)^2} \qquad (8) $$

où *v(n*<sup>1,2</sup>, *t*) est la tension composée entre les phases 1 et 2, *v(n*<sup>2,3</sup>, *t*) celle entre les phases 2 et 3, et *v(n*<sup>3,1</sup>, *t*) celle entre les phases 3 et 1.

# 3 Cas d'étude

## 3.1 Présentation générale

Nous appliquons notre méthode d'optimisation au cas d'étude du village d'Antanamalaza situé à Madagascar dans la région du Vakinankaratra. Ce micro-réseau est l'un des six micro-réseaux installés par l'ONG Electriciens Sans Frontières à Madagascar et il est visible sur la Figure 3. La capacité installée des panneaux photovoltaïques est de 23,7 kW<sub>c</sub>, accompagnée d'un pack batterie de 38,4 kWh. 68 clients sont aujourd'hui raccordés au micro-réseau. Parmi ces clients, on retrouve à la fois des ménages mais aussi des activités génératrices de revenus comme des décortiqueuses, des scieries, des écoles ou encore un Centre de Santé de Base (CSB). Nous disposons des données de consommation anonymisées sur toute l'année 2023 avec un pas de temps de 15 min.

Nous connaissons également le tracé de la partie distribution du micro-réseau. Sa longueur totale est de 3.1 km et 45 poteaux sont installés. La partie distribution est hybride triphasé-monophasé. Plus particulièrement, la distribution entre tous les poteaux électriques est faite par des câbles triphasés aériens et les charges sont reliées aux poteaux par des câbles monophasés aériens, en respectant une alternance de phase.

Ici, le cas d'étude présenté se focalise donc sur un micro-réseau déjà construit et en fonctionnement alors que la méthode proposée est à appliquer au moment de la conception du micro-réseau. Plus particulièrement, elle doit être mise en œuvre au moment où les ménages à raccorder et leur consommation prévue ont été identifiés, et où le tracé des lignes a été planifié. En effet, notre méthode vise à aider les installateurs à choisir les références de câbles à installer. L'intérêt de considérer un micro-réseau déjà construit et en fonctionnement comme cas d'étude pour cet article scientifique est de pouvoir comparer le résultat de notre optimisation aux références de câbles choisies par l'installateur.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 : Vue aérienne du micro-réseau d'Antanamalaza</figcaption></figure>

## 3.2 Résultats de l'optimisation

Nous avons réalisé l'optimisation sur le micro-réseau d'Antanamalaza en utilisant le jeu de données de consommation à notre disposition. Le résultat de l'optimisation nous donne alors un coût total de la partie distribution du micro-réseau de 11,6 k€. On peut comparer ces résultats avec le micro-réseau effectivement installé à Antanamalaza. Pour ce micro-réseau, le coût associé aux câbles installés est de 65,1 k€<fnref n="1" />. Notre optimisation permet donc d'économiser 53,5 k€ soit 82% du prix total de la distribution du micro-réseau mis en place.

Bien que des gains possibles apparaissent vis-à-vis des câbles mis en place sur le terrain, le dimensionnement obtenu fonctionne avec les profils et les ordres de grandeur de consommation actuels et il devra être révisé dans la cas où la consommation électrique du village évolue (perspective détaillée dans le dernier paragraphe de la section 4).

## 4 Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté une première approche pour optimiser le dimensionnement de la partie distribution des micro-réseaux isolés. L'objectif principal était de réduire les coûts de distribution sans enfreindre les contraintes opérationnelles. Cela a été réalisé en prenant en compte des contraintes concernant les écarts en tension, le facteur de charge des câbles et le déséquilibre entre phases. L'application de notre approche à un village rural isolé de Madagascar a mis en évidence des résultats prometteurs avec une réduction importante des coûts de distribution. Nos travaux visent à aider les installateurs de micro-réseaux à réduire les coûts, ouvrant ainsi la voie à une électrification plus abordable dans les zones isolées.

Cependant, notre article présente aussi des limites qu'il conviendra de traiter lors de travaux futurs. En effet, nous allons prendre en compte le coût des pertes énergétique au long de la vie du micro-réseau et les surcoûts associés au non respect de possibles clauses contractuelles (ex : sur la non fourniture). De plus, la demande d'électricité dans les zones rurales isolées d'Afrique subsaharienne tend à augmenter dans le temps. Ainsi, dans nos travaux futurs, nous allons travailler sur la prédiction de l'évolution de la demande en électricité et sur sa prise en compte, par exemple en mettant en place des redimensionnements au cours du cycle de vie du micro-réseau. De plus, nous prévoyons d'étudier l'influence de la position géographique des éléments du micro-réseau (production, stockage) sur la qualité de l'énergie et le coût du micro-réseau.

<footnote n="1">¹ En pratique, l'ONG Electriciens Sans Frontière peut souvent se procurer ses câbles gratuitement grâce à l'un de ses partenaires mais nous supposons ici être dans le cas où l'installateur n'a pas cette chance et doit acheter ses câbles.</footnote>
Références

[1] IEA, "Access to electricity – SDG7: Data and Projections – Analysis", https://www.iea.org/reports/sdg7-data-and-projections/access-to-electricity (accessed: Jan. 5, 2024).

[2] S. Meunier et al., "Aquifer conditions, not irradiance determine the potential of photovoltaic energy for groundwater pumping across Africa", Communications Earth & Environment, vol. 4, n° 1, p. 1-11, Feb. 2023, doi: 10.1038/s43247-023-00695-8.

[3] S. Meunier et al., "A validated model of a photovoltaic water pumping system for off-grid rural communities", Applied Energy, vol. 241, p. 580-591, May 2019, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.03.035.

[4] W. R. Nyemba et al., "Optimization of the design and manufacture of a solar-wind hybrid street light", Procedia Manufacturing, vol. 35, p. 285-290, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.promfg.2019.05.041.

[5] K. E. N'Tsoukpoe et al., "Solar sorption refrigeration in Africa", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 35, p. 318-335, July 2014, doi: 10.1016/j.rser.2014.04.030.

[6] E. C. Nnaji et al., "Modelling and management of smart microgrid for rural electrification in sub-saharan Africa: The case of Nigeria", The Electricity Journal, vol. 32, n° 10, p. 106672, Dec. 2019, doi: 10.1016/j.tej.2019.106672.

[7] S. Emmanouil et al., "A Comprehensive Approach to the Design of a Renewable Energy Microgrid for Rural Ethiopia: The Technical and Social Perspectives", Sustainability, vol. 13, n° 7, p. 3974, Jan. 2021, doi: 10.3390/su13073974.

[8] M. M. Kamal et al., "Planning and optimization of microgrid for rural electrification with integration of renewable energy resources", Journal of Energy Storage, vol. 52, p. 104782, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.est.2022.104782.

[9] N. J. Williams et al., "Load characteristics of East African microgrids », IEEE PES PowerAfrica, Accra, Ghana, June 2017, p. 236-241. doi: 10.1109/PowerAfrica.2017.7991230.

[10] M. Göttlicher et al., "A genetic algorithm for finding microgrid cable layouts", e-Energy '22: Proceedings of the Thirteenth ACM International Conference on Future Energy Systems, New York, USA, Association for Computing Machinery, June 2022, p. 1-16. doi: 10.1145/3538637.3538835.

[11] "Câbles électrique cuivre | Vente au mètre", https://www.comptoir-du-cable.com/57-cables-cuivre (accessed: Mar. 15, 2024).

[12] Patrick Lagonotte, "Lignes et câbles électriques", https://sitelec.org/download_page.php?filename=cours/lignes_et_cables.pdf (accessed: Mar. 5, 2024).

[13] F. Binot et al., "Modélisation de l'impédance des câbles : Étude de sensibilité et impact sur le réseau BT", Symposium de Génie Electrique (SGE), Nancy, France, July 2018.

[14] M. D. Sankur et al., "A Linearized Power Flow Model for Optimization in Unbalanced Distribution Systems", arXiv, Nov. 2016, doi: 10.48550/arXiv.1606.04492.

[15] S. Meunier et al., "Impact of residential low-carbon technologies on low-voltage grid reinforcements", Applied Energy, vol. 297, p. 117057, Sept. 2021, doi: 10.1016/j.apenergy.2021.117057.

[16] "Standard EN 50160 – Voltage Characteristics of Public Distribution Systems", Power Quality Blog, https://powerquality.blog/2021/07/22/standard-en-50160-voltage-characteristics-of-public-distribution-systems/ (accessed : Mar. 5, 2024).

[17] A. Navarro-Espinosa et al., "Probabilistic Impact Assessment of Low Carbon Technologies in LV Distribution Systems", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, n° 3, p. 2192-2203, May 2016, doi: 10.1109/TPWRS.2015.2448663.

[18] T.-H. Chen et al., "Examination of the definitions of voltage unbalance", International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 49, p. 380-385, July 2013, doi: 10.1016/j.ijepes.2013.02.006.
# 5 Annexe

<table><caption>Tableau 1 : Références des câbles en cuivre</caption><thead><tr><td>Référence</td><td>Type</td><td>Section par phase (mm²)</td><td>Section du neutre (mm²)</td><td>Courant maximal admissible (A)</td><td>Prix par mètre (€)</td></tr></thead><tbody><tr><td>U1000R2V 5G50</td><td>Triphasé</td><td>50</td><td>50</td><td>190</td><td>57</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G35</td><td>Triphasé</td><td>35</td><td>35</td><td>157</td><td>42</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G25</td><td>Triphasé</td><td>25</td><td>25</td><td>127</td><td>30</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G16</td><td>Triphasé</td><td>16</td><td>16</td><td>96</td><td>18</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G10</td><td>Triphasé</td><td>10</td><td>10</td><td>71</td><td>12</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G6</td><td>Triphasé</td><td>6</td><td>6</td><td>52</td><td>7,2</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G4</td><td>Triphasé</td><td>4</td><td>4</td><td>42</td><td>5</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G2.5</td><td>Triphasé</td><td>2,5</td><td>2,5</td><td>30</td><td>2,3</td></tr><tr><td>U1000R2V 5G1.5</td><td>Triphasé</td><td>1,5</td><td>1,5</td><td>22</td><td>1,6</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x25</td><td>Monophasé</td><td>25</td><td>25</td><td>142</td><td>13</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x16</td><td>Monophasé</td><td>16</td><td>16</td><td>107</td><td>7,9</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x10</td><td>Monophasé</td><td>10</td><td>10</td><td>80</td><td>5,1</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x6</td><td>Monophasé</td><td>6</td><td>6</td><td>58</td><td>3,2</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x4</td><td>Monophasé</td><td>4</td><td>4</td><td>45</td><td>2,2</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x2.5</td><td>Monophasé</td><td>2,5</td><td>2,5</td><td>33</td><td>1,4</td></tr><tr><td>U1000R2V 2x1.5</td><td>Monophasé</td><td>1,5</td><td>1,5</td><td>24</td><td>0,98</td></tr></tbody></table>

Note : Obtenu en se basant sur [11]