Soutenance de thèse, Luis-Maria ALONSO 16 janv. 2022

Modélisation et simulation de la consommation énergétique des trains dans le contexte ferroviaire ouvert à la concurrence pour un décompte d’énergie à des fin de facturation

Le mercredi 26 janvier 2022  à 14h, Salle T128 bâtiment JUNIA HEI
13 rue de Toul, LILLE

Mots-clés :

Comptage énergétique, ferroviaire, validation de la consommation, estimation
de la consommation

Résumé :

A travers différentes directives, l’Union Européenne définit les conditions et modalités de l’ouverture à la concurrence du transport ferroviaire et du marché de l’électricité. Ainsi, les Entreprises Ferroviaires (EF) qui affrètent des trains circulant sur le réseau ferré Français, peuvent s’approvisionner en énergie électrique auprès du fournisseur de leur choix. La juste affectation aux EF, de l’énergie consommée par leur flotte d’engins nécessite des compteurs d’énergie  embarqués, communicant vers un système de collecte et de facturation.

Face aux enjeux financiers et aux enjeux d’équilibrage du système électrique, RTE et SNCF Réseau doivent garantir une bonne fiabilité du comptage de l’énergie aux EF(s), malgré les dysfonctionnements des compteurs qui ne permettent pas l’exhaustivité des mesures au service d’une consommation effective.
Pour répondre à la problématique de la fiabilité des compteurs, des bornes de validation des consommations relevées par les compteurs basés sur des modèles physiques ont été développées. Ces bornes permettent d’augmenter la fiabilité des données de comptage en écartant les mesures aberrantes du point de vue physique.

Afin d’améliorer la disponibilité des données de comptage, des estimateurs sont développés dans cette thèse avec comme objectif d’estimer la consommation d’un train pour une circulation donnée, en utilisant une base de données composée par des mesures de compteurs, réalisées sur une ou plusieurs années, validées par les bornes définies précédemment. Les différents estimateurs utilisent en plus diverses sources d’information (temporelles, météo, consommations mesurées dans des sous-stations d’alimentation,…) afin d’améliorer l’estimation de la consommation. Les sources d’information les plus pertinentes sont identifiées, permettant ainsi d’éliminer les sources de bruit.

L’impact de l’évolution du réseau ferroviaire vers un smart grid ferroviaire sur la
consommation ferroviaire et le comptage de l’énergie est abordé en fin de thèse.