Topological complexity of the electricity transmissión network : implications in the sustainability paradigm
Authors:   , Rosas Casals Martí 
Published: July 2023

Aquesta tesi explora i estudia l'estructura, dinàmica i evolució de la xarxa de transmissió d'electricitat des de la perspectiva dels sistemes complexos, essent el seu principal objectiu la definició de nous criteris i eines per ajudar a un disseny més eficient i sostenible de la xarxa de transmissió de potència. Per assolir aquest objectiu, s'han estudiat i analitzat dos conjunts de dades. D'una banda, la xarxa corresponent a la Unió per la Coordinació de Transport d'Electricitat (UCTE), que associa a la majoria dels operadors de xarxes elèctriques nacionals de l'Europa continental amb la finalitat de coordinar la producció i la demanda anual d'uns 2.300 TWh d'energia per 450 milions de clients de 24 països diferents. D'altra banda, l'evolució històrica de la xarxa de transport del Gestionaire du Réseau du Transport d'Electricité (RTE), responsable de l'explotació, manteniment i desenvolupament de la xarxa nacional més gran d'Europa, la xarxa francesa de transport d'electricitat. Els resultats obtinguts fins al moment mostren diferències estadísticament significatives en l'estructura de les xarxes elèctriques, definint clarament comportaments dinàmics particulars que ens permeten segregar les xarxes europees en dos grups, a saber, fràgil i robust. Les xarxes fràgils es caracteritzen per les topologies més estructurades, mallades i no a l'atzar, mentre que les topològiques de caràcter més robust, contraintuïtivament, tenen estructures molts més aleatòries. Les conseqüències d'aquestes troballes per a la sostenibilitat de les xarxes d'infraestructures són importants en termes de cost i avaluació d'impactes i riscos. Es presenta així mateix un model per a l'evolució temporal i espacial d'una xarxa elèctrica. En aquest sentit, suggerim que la fragilitat topològica global augmenta quan es consideren accions de connectivitat de caire local a fi d'augmentar la fiabilitat de la xarxa a escala regional. Aquests resultats suggereixen la necessitat d'aplicar nous mètodes de disseny de la xarxa elèctrica així com noves eines amb capacitat per incloure aquests nous aspectes topològics en l'avaluació de l'eficiència i la fiabilitat de la mateixa.
This Thesis explores the structure, dynamics and evolution of the electricity transmission network from a complex systems perspective, its main objective being the definition of new criteria and tools to help to design a more efficient and sustainable transmission power grid. In doing so, two data sets have been explored and analyzed. On one hand, the Union for the Coordination of Transport of Electricity (UCTE) network, which associates most of the continental Europe national power grid operators in order to coordinate the production and demand of some annual 2300 TWh of energy and 450 million customers from 24 countries. On the other hand, the Gestionaire du Réseau du Transport d'Electricité (RTE) transport network historical evolution, responsible for operating, maintaining and developing the biggest national network in Europe, the French electricity transmission network. The results obtained so far show statistically significant dissimilarities in the structure of the power grids, clearly defining and enclosing particular dynamic behaviors that enable us to segregate European networks in two sets, namely fragile and robust. Fragile networks are characterized by meshed topologies and non random structures while robust ones share more randomly generated topologies. The consequences of these finding for the sustainability of infrastructure networks are significant in terms of cost and risk assessment. A model for the evolution of a power grid network is also presented. We suggest that global topological fragility increases when local connectivity schemes are<br/>adapted in order to increase local reliability. These outcomes appeal for new power grid design methods and tools capable to include these new topological aspects into efficiency and reliability assessments