Contrôleur de fréquence-charge PID d’ordre fractionnaire optimal pour micro-réseaux multi-interconnectés incluant énergies renouvelables et système de stockage

Maintenir l’éclairage stable dans un monde renouvelable

À mesure que de plus en plus de foyers et d’industries puisent leur énergie dans des parcs éoliens, des barrages hydrauliques et des batteries avancées, la stabilité du réseau électrique devient plus difficile à assurer. Lorsque l’offre et la demande se déséquilibrent, la fréquence du réseau dérive, ce qui peut endommager les équipements et déclencher des coupures. Cet article explore une nouvelle manière de maintenir plusieurs petits réseaux électriques interconnectés — appelés micro-réseaux — en fonctionnement stable, même lorsque les renouvelables et la demande des consommateurs sont très imprévisibles.

Pourquoi la fréquence du réseau compte au quotidien

Les systèmes électriques sont conçus pour fonctionner à une fréquence très précise (50 ou 60 hertz, selon la région). Si trop d’appareils sont mis en marche simultanément, ou si le vent faiblit subitement et que les turbines produisent moins, cette fréquence peut chuter ou augmenter. De petites déviations sont normales, mais des écarts importants ou prolongés peuvent surcharger les lignes, perturber les dispositifs de protection et réduire la durée de vie de l’électronique sensible. Le défi est encore plus grand lorsque plusieurs pays ou régions sont reliés : une perturbation dans une zone peut se propager via les liaisons interconnectées et déstabiliser les voisins. Les méthodes traditionnelles de « contrôle de la fréquence-charge » fonctionnent bien sur des réseaux simples à combustibles fossiles, mais peinent à mesure que les sources renouvelables et les systèmes de stockage se multiplient.

Des grands réseaux uniques à de nombreux micro-réseaux intelligents

Pour répondre à la demande croissante d’électricité tout en réduisant l’utilisation des énergies fossiles, les systèmes de puissance évoluent d’un petit nombre de grandes centrales vers des réseaux de micro-réseaux plus petits. Chaque micro-réseau de cette étude combine des centrales thermiques conventionnelles, de l’hydroélectricité, des éoliennes et deux technologies de stockage avancées : des batteries à flux redox, qui stockent l’énergie dans des électrolytes liquides, et des systèmes à hydrogène qui convertissent l’électricité excédentaire en hydrogène puis la restituent via des piles à combustible. Ces micro-réseaux sont interconnectés pour pouvoir partager de l’énergie. L’avantage est la flexibilité et la résilience ; l’inconvénient est un réseau d’interactions qui complique fortement le maintien de la fréquence et des échanges d’énergie dans des limites sûres lors de variations de charge brutales.

Une manière plus intelligente d’ajuster le « pilote automatique » du réseau

Les ingénieurs s’appuient souvent sur des régulateurs PID — systèmes automatiques qui ajustent en continu la production des générateurs — pour corriger les erreurs de fréquence. Ce travail utilise une version plus flexible, appelée régulateur PID d’ordre fractionnaire, qui ajoute des « boutons » de réglage supplémentaires et permet de mieux façonner la réponse temporelle du système. Le problème est que le réglage de ces régulateurs dans des grands réseaux riches en renouvelables constitue un problème de recherche complexe avec de nombreux pièges locaux. Pour y remédier, les auteurs améliorent un algorithme dit political optimizer, inspiré des élections multipartites. Leur nouvelle version avec mémoire, mPO, permet aux « candidats » virtuels de se souvenir de leurs meilleures positions passées et d’utiliser cette expérience pour orienter leurs déplacements futurs, tandis qu’une étape d’exploration spéciale maintient la diversité de la recherche pour éviter un piégeage prématuré.

Tester l’algorithme avant d’intervenir sur le réseau

Avant d’appliquer mPO à de véritables problèmes électriques, les auteurs le testent sur une série de bancs d’essai mathématiques standard utilisés pour évaluer les méthodes d’optimisation. Sur 12 de ces fonctions tests, mPO converge de manière plus rapide et plus fiable que plusieurs algorithmes inspirés de la nature populaires, y compris l’algorithme du loup gris, le sand cat swarm et les approches sinus–cosinus, ainsi que le political optimizer original. Il montre une grande précision, une bonne robustesse et une moindre tendance à tomber dans des optima locaux, ce qui indique que les modifications liées à la mémoire et à l’exploration améliorent réellement le processus de recherche.

Stabiliser des réseaux de micro-réseaux riches en renouvelables

Le cœur de l’article présente une série de simulations sur deux micro-réseaux interconnectés puis sur un système plus large de quatre. Dans chaque cas, les micro-réseaux comprennent des unités thermique, hydraulique et éolienne plus du stockage, et sont soumis à des changements de charge brusques et à des effets non linéaires réalistes. L’algorithme mPO est utilisé pour régler les régulateurs PID d’ordre fractionnaire afin de minimiser une mesure d’erreur combinée — suivant à la fois les écarts de fréquence et les échanges d’énergie indésirables. Comparé au political optimizer traditionnel et à d’autres méthodes, mPO réduit cette erreur d’environ 8 % lorsque le stockage hybride hydrogène–batterie est présent dans le système à deux zones et d’environ 20 % dans le système à quatre zones. Il raccourcit également les temps d’établissement et réduit les dépassements, ce qui signifie que les micro-réseaux reviennent à un fonctionnement normal plus rapidement et avec moins d’oscillations.

Ce que cela implique pour les futurs systèmes électriques

En termes simples, cette étude propose un « pilote automatique » plus intelligent pour les réseaux futurs, complexes et à forte part de renouvelables. En combinant un type avancé de régulateur avec un algorithme de recherche enrichi par la mémoire, les auteurs montrent que des micro-réseaux multi-interconnectés peuvent absorber des pics de demande et des fluctuations des renouvelables avec des écarts de fréquence plus faibles et des flux d’énergie plus lisses. Bien que le travail repose sur des simulations détaillées, il suggère que de telles méthodes de réglage intelligentes pourraient aider les opérateurs du monde réel à intégrer davantage d’énergie propre sans sacrifier la stabilité, ouvrant la voie à des réseaux électriques plus vastes, plus verts et plus fiables.

Citation: Alshahir, A., Fathy, A., A. Hashim, F. et al. Optimal fractional order PID-load frequency controller for multi-interconnected microgrids including renewable energy and storage system. Sci Rep 16, 14342 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43080-z

Mots-clés: micro-réseaux, énergie renouvelable, contrôle de fréquence, algorithme d’optimisation, stockage d’énergie