PhD report
Topic : Electrical engineering

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Soutenance : 7 Novembre 2017

ECOLE CENTRALE DE LILLE, France

Swann GASNIER

Environnement d aide à la decision pour les reseaux electriques de raccordement des fermes eoliennes en mer:
Conception et evaluation robuste sous incertitudes

Decision support framework for offshore wind farm electrical networks:
Robust design and assessment under uncertainties



Proclamation des résultats


President :
Jean-Paul GAUBERT, Professeur des Universités, ENSIP - Université de Poitiers, LIAS

Rapporteurs :
Xavier ROBOAM, Directeur de Recherches CNRS, LAPLACE, ENSEEIHT
Mohamed MACHMOUM, Professeur des Universités, Université de Nantes, Polytech’ NANTES, IREENA

Examinateurs :
Delphine RIU, Professeur des Universités, École nationale supérieure de l’énergie, l’eau et l’environnement, G2ELAB
Diana FLOREZ, Enseignante Chercheuse, YNCREA - HEI
Serge POULLAIN, Dr. HDR, Supergrid Institute Vincent DEBUSSCHERE, Maître de conférences, École nationale supérieure de l’énergie, l’eau et l’environnement, G2ELAB

Directeurs de these :
Bruno FRANCOIS, Professeur des Universités, Ecole Centrale de Lille, L2EP

Abstract:
Offshore wind power is quickly developing. Its cost-effectiveness, measured with the LCOE (Levelized cost of Energy) has not reached the one of onshore wind power yet. The cost of electrical connection impacts this cost-effectiveness. Depending on the distance to the onshore grid, many possibilities of architectures and associated technologies can be considered for this connection network (AC, DC etc.). The goal of this research is to provide a decision support framework for the assessment and the planning of architectures for electrical connecting networks. The architecture assessment relies on the calculations of the annual energy dissipated through the network, of the investment costs and of the annual energy curtailed due to the network unavailability. To compute these quantities, models and methods are proposed. It appears that to compare architectures, these must be have near optimal designs? Thus, a formulation of the electrical network design optimization is proposed. The formulation is generic in regard to the various architectures which are considered. A quick heuristic solving approach which gives near optimal solutions is proposed and implemented. The decision support framework makes it possible the design and the assessment of an architecture and is applied to two very different architectures. Finally, a probabilistic analytical method is proposed to take into account the models uncertainties and to study their propagation to the decision criteria.

Résumé:
L’énergie éolienne en mer connaît une croissance forte. Sa compétitivité économique, mesurée par le LCOE (coût d’énergie actualisé), n’a pas encore atteint celle de l’éolien terrestre. Le coût du raccordement électrique affecte cette compétitivité. Selon la distance et la puissance de la ferme, un panel important d’architectures et technologies de réseau de raccordement peut être considéré (AC ou DC etc..). L’objectif de cette thèse est de fournir un cadre méthodologique décisionnel pour l’évaluation et la planification d’architecture du réseau de raccordement. L’évaluation des architectures repose sur les calculs des énergies annuelles dissipée dans le réseau, des coûts d’investissement du réseau et de l’énergie non distribuée en lien avec la fiabilité du réseau. Pour calculer ces quantités, des modèles et méthodes de calculs sont proposés. Il apparaît néanmoins nécessaire d’évaluer et de comparer des architectures ayant des dimensionnement optimaux. Ainsi, une formulation du problème de dimensionnement du réseau est proposée. La formulation est générique vis-à-vis des différentes architectures considérées. Une méthode de résolution heuristique rapide donnant des solutions quasi-optimale est mise en œuvre. L’environnement d’aide à la décision qui permet le dimensionnement puis l’évaluation d’une architecture est mis en œuvre sur plusieurs cas d’application incluant des architectures très différentes. Finalement, une méthode probabiliste analytique est proposée afin de prendre en compte les incertitudes sur les modèles et leurs propagations aux critères de décision.



Contenu :

General Introduction
Chapter 1: CONNECTION OF OFFSHORE WIND FARMS: CONTEXT OF DECISION SUPPORT FOR ELECTRICAL NETWORK ARCHITECTURES
Chapter 2: ENERGETIC MODELS AND METHODS
Chapter 3: MODELING OF INVESTMENT COSTS
Chapter 4: RELIABILITY ASSESSMENT
Chapter 5: DESIGN OPTIMIZATION FOR OFFSHORE ELECTRICAL NETWORKS
Chapter 6: HANDLING UNCERTAINTIES FOR THE DECISION MAKING REGARDING NETWORK DESIGN COST
General conclusion

download the extended summary (full text available on 2022, 15th october)




Publications:

Journals

[C1] GASNIER Swann, ANDRE Aymeric, POULLAIN Serge, DEBUSSCHERE Vincent, FRANCOIS Bruno, EGROT Philippe
“Models of AC and DC cable systems for technical and economic evaluation of offshore wind farm connection ”,
2018, International Journal of Electrical Energy IJOEE

International conference

[C1] GASNIER Swann, FRANCOIS Bruno, DEBUSSCHERE Vincent, POULLAIN Serge,
“Technical and economic assessment tool for offshore wind generation connection scheme: Application to comparing 33 kV and 66 kV AC collector grids”,
Proceeding of EPE'16 ECCE Europe, September 2016, Karlsruhe, Germany