Optimisation multi leviers de la régulation centralisée de la tension du réseau HTA F/H (2026-162343)

Description de l'offre

Contexte

Rejoignez la R&D d’EDF au cœur du sujet des Smart Grids pour accélérer la transition énergétique !

L’introduction d’un nombre croissant de sources de production exploitant les énergies renouvelables (éolien, solaire), réparties sur le territoire, contribue à décarboner le mix électrique français mais peut générer des contraintes sur le réseau de distribution électrique, notamment de tension.

Ces nouvelles contraintes poussent les gestionnaires de réseaux de distribution à concevoir différentes solutions avancées de conduite, parmi lesquelles se trouvent les Fonctions Avancées de Réseaux (FAR). Ces fonctions intègrent « FAR-U », qui cherche à réguler le niveau de tension entre des plages contractuelles, à l’aide du régleur en charge des postes sources (HTB/HTA).

Objectifs du stage

Avec l’essor des énergies renouvelables décentralisées, la régulation de la tension sur le réseau de distribution devient de plus en plus difficile à stabiliser de manière statique. Une régulation centralisée dynamique via le régleur en charge a été mise en place, mais elle présente des limites : toute modification de consigne affecte l’ensemble des départs, même ceux dont la tension est conforme, ce qui peut bloquer l’optimisation globale.

Dans ce cas, certains départs « égoïstes » empêchent une amélioration globale du système. L’objectif est d’identifier des points de fonctionnement alternatifs permettant une régulation plus efficace, quitte à dégrader localement certaines tensions tout en améliorant la performance globale. Ces nouveaux points de fonctionnement doivent notamment permettre l’utilisation d’autres leviers de gestion de la tension.

Le stagiaire devra donc, en lien avec ses maîtres de stage :

• Comprendre le fonctionnement actuel de la régulation de tension et ses limites
• Proposer de nouvelles méthodes de régulation incluant de nouveaux leviers de gestion de la tension présents sur le réseau
• Modéliser les méthodes retenues pour évaluer et optimiser leur comportement selon des critères objectifs
• Restituer les résultats associés