Jumeau numérique basé sur le deep learning pour l’identification du comportement dynamique de convertisseurs connecté sur un réseau haute tension. – DELTWINCO

La production d’électricité par énergie renouvelable, connectée au réseau par des convertisseurs d’électronique de puissance est en très forte croissance. L’une des conséquences est la complexité croissante de l’évaluation de la stabilité dynamique des réseaux en présence de ces convertisseurs. Pour faire face à cette situation, les gestionnaires de réseau de transport ont besoin de disposer d’une bonne connaissance du comportement dynamique de ces nouveaux équipements. Une solution consiste à avoir une identification temps réel de l’impédance du convertisseur. Le projet proposé utilisera des techniques de deep learning pour développer un jumeau numérique afin de reproduire le comportement dynamique d’un convertisseur dans différentes situations et ainsi être capable de faire du contrôle de performance dynamique des différents équipements d'électronique de puissance connectés sur le réseau. Une expérimentation sera développée sur des petits convertisseurs connectés à un simulateur temps réel.