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Développement d'une base de données pour l'identification des onduleurs défectueux dans un réseau de distribution basse tension (BT)

En Suisse, en vue de l'accroissement grandissant de l'approvisionnement en énergie solaire et de la transition énergétique prévue pour 2050, les réseaux publics de distribution risqueront d'être dominés par les onduleurs provenant des installations de panneaux photovoltaïques.

Dans un réseau d'onduleurs, si un de ces derniers devient inévitablement défectueux, au point d'injecter un excédent d'harmoniques de courant affectant la qualité du réseau, sa détection serait laborieuse. La solution proposée dans ce travail de fin d'études consiste en l'élaboration d'un algorithme d'apprentissage capable de détecter automatiquement et rapidement l'onduleur concerné. Pour ce faire, une base données est réalisée afin de permettre l'entrainement de l'algorithme. Ces données sont générées en simulation, via des mesures effectuées sur un réseau virtuel entièrement modélisé. Des systèmes, tels que la permutation entre différentes topologies de réseau et la récupération des données, sont mis en place.

Les analyses de la base de données et les résultats obtenus via l'apprentissage de plusieurs algorithmes montrent l'importance des informations se mesurant en sortie de chaque onduleur et la nécessité des systèmes de mesures sophistiqués, tels que les compteurs intelligents.