| Summary: | Aujourd’hui les réseaux électriques sont exploités dans un marché dérégulé. Les gestionnaires des réseaux électriques sont tenus d’assurer un certain nombre de critères de fiabilité et de continuité du service, tout en minimisant le coût total consacré aux efforts effectués pour maintenir la fiabilité des installations. Il s’agit de trouver une stratégie, qui répond à plusieurs exigences, comme : le coût, les performances, la législation, les exigences du régulateur, etc. Cependant, le processus de prise de décision est subjectif, car chaque participant ramène sa contribution sur base de sa propre expérience. Bien que ce processus permette de trouver la « meilleure » stratégie, cette dernière n’est pas forcément la stratégie « optimale ». Ce compromis technico-économique a sensibilisé les gestionnaires des réseaux électriques à la nécessité d’un recours à des outils d’aide à la décision, qui doivent se baser sur des nouvelles approches quantitatives et une modélisation plus proches de la réalité physique.
Cette thèse rentre dans le cadre d’un projet de recherche lancé par ELIA, et dénommé COMPRIMa (Cost-Optimization Models for the Planning of the Renewal, Inspection, and Maintenance of Belgian power system facilities). Ce projet vise à développer une méthodologie qui permet de modéliser une partie du réseau électrique de transport (par les réseaux de Petri stochastiques) et de simuler son comportement dynamique sur un horizon donné (simulation de Monte Carlo). L’évaluation des indices de fiabilité permet de comparer les différents scénarios qui tentent d’améliorer les performances de l’installation. L’approche proposée est basée sur la stratégie RCM (Reliability-Centered Maintenance).
La méthodologie développée dans cette thèse permet une modélisation plus réaliste du réseau qui tient compte, entre autres, des aspects suivants :
- La corrélation quantitative entre le processus de maintenance et le processus de vieillissement des composants (par un modèle d’âge virtuel) ;
- Les dépendances liées à l’aspect multi-composant du système, qui tient compte des modes de défaillance spécifiques des systèmes de protection ;
- L’aspect économique lié à la stratégie de maintenance (inspection, entretien, réparation, remplacement), aux coupures (programmées et forcées) et aux événements à risque (refus disjoncteur, perte d’un client, perte d’un jeu de barres, perte d’une sous-station, etc.).
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