École Privée d’Ingénierie du Niger — L’école du nouveau monde

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Unité d’enseignement : Master GEEL · S4 · UE2 — Contrôle Avancé & Automatisation

  • Automatisation & Systèmes SCADA Avancés

    Une centrale photovoltaïque de plusieurs dizaines de MWc, un parc de stockage ou un réseau de mini-réseaux ruraux ne peuvent être exploités sans un système SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) performant, intégré à un EMS (Energy Management System) et protégé contre les cybermenaces. Ce cours de Master 2 approfondit la conception d’architectures SCADA redondantes pour les EnR, les protocoles de communication de l’énergie (IEC 61850, DNP3, SunSpec Modbus, OPC UA), l’intégration d’un EMS (prévision, dispatch, MPC, historian, tableaux de bord) et la cybersécurité industrielle selon la série IEC 62443. Le cas fil rouge est une centrale PV de 50 MWc avec stockage raccordée au réseau HTA/HTB de NIGELEC. La cybersécurité est abordée sous un angle strictement défensif : architecture, segmentation, exigences normatives, évaluation autorisée et réponse aux incidents.

    Objectifs d’apprentissage

    • Concevoir l’architecture complète d’un système SCADA avancé pour une centrale EnR de grande puissance.
    • Implémenter un EMS (Energy Management System) intégré à un SCADA industriel.
    • Maîtriser les protocoles de communication avancés (IEC 61850, DNP3, OPC-UA) pour l’énergie.
    • Configurer la cybersécurité d’un système SCADA selon la norme IEC 62443.

    Prérequis

    Automatisme 2 / API & SCADA (APG3303, Licence S3) ; Industrie 4.0 et Systèmes Cyber-Physiques (I402201, Master). Bases des réseaux TCP/IP (adressage, VLAN, routage), programmation Python, notions de centrales PV et de postes HTA.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Architecture SCADA Avancée pour les EnR
    2. Leçon 2 — Protocoles Avancés pour les Centrales EnR
    3. Leçon 3 — EMS Intégré au SCADA
    4. Leçon 4 — Cybersécurité SCADA IEC 62443

    Travaux pratiques

    • TP 1 (Leçon 2) : configuration et test d’une messagerie GOOSE IEC 61850 et lecture SunSpec Modbus d’un onduleur.
    • TP 2 (Leçon 3) : historian InfluxDB et tableau de bord Grafana des KPIs d’une centrale PV.
    • TP 3 (Leçon 4) : découpage en zones et conduits d’une centrale PV + BESS et plan de réponse aux incidents (exercice sur table).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 18 h, TD 6 h, TP 6 h, travail personnel (TPE) 30 h, soit 60 h de charge totale ; 3 crédits. Évaluation mixte CC + ET : contrôle continu 40 % (comptes rendus de TP, dossier d’architecture) et examen terminal 60 % (dimensionnement SCADA, choix de protocoles, analyse de risques IEC 62443).

    Bibliographie

    • Boyer, S.A., SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition, ISA.
    • IEC 62443-3-3:2013 — Security for Industrial Automation and Control Systems : exigences de sécurité du système et niveaux de sécurité.
    • NIST SP 800-82, Guide to Operational Technology (OT) Security.
    • Mackiewicz, R.E., « Overview of IEC 61850 and Benefits », IEEE PES.

  • Contrôle Optimal des Systèmes Énergétiques

    Les systèmes énergétiques modernes — onduleurs PV, systèmes de stockage par batteries (BESS), micro-réseaux hybrides PV-diesel-batteries — doivent être commandés de manière optimale (minimiser pertes, coûts ou écarts de fréquence) et robuste (rester stables malgré les variations de charge, d’ensoleillement et les incertitudes de modèle). Ce cours de Master 2 présente les grandes familles de commande avancée : commande optimale (Pontryagin, Hamilton-Jacobi-Bellman, LQR, filtre de Kalman, LQG), commande robuste (H∞, µ-analyse), commande prédictive (MPC linéaire et économique) et leur intégration dans la commande hiérarchique des micro-réseaux. Les applications sont tirées du contexte nigérien : mini-réseaux ruraux, gestion d’un BESS couplé à un parc PV raccordé au réseau NIGELEC, forte variabilité due aux passages nuageux et aux épisodes de poussière. Les calculs sont illustrés en Python (NumPy/SciPy) et les TP sont réalisés sous MATLAB/Simulink.

    Objectifs d’apprentissage

    • Formuler et résoudre des problèmes de contrôle optimal pour les systèmes de conversion d’énergie.
    • Implémenter des régulateurs LQR et LQG pour la gestion de l’énergie dans les micro-réseaux.
    • Concevoir des contrôleurs robustes H∞ pour les systèmes EnR soumis à des perturbations.
    • Appliquer la Commande Prédictive Basée Modèle (MPC) à la gestion d’un BESS et d’un micro-réseau.

    Prérequis

    Signaux & Systèmes Linéaires 2 (SSL4301, Licence S4) ; Commande Avancée des Convertisseurs (CCA1102, Master). Représentation d’état, algèbre linéaire (valeurs propres, matrices définies positives), transformée de Laplace, diagrammes de Bode, notions d’optimisation.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Contrôle Optimal : Théorie et Fondements
    2. Leçon 2 — Commande Robuste
    3. Leçon 3 — Commande Prédictive (MPC)
    4. Leçon 4 — Contrôle Hiérarchique des Micro-réseaux

    Travaux pratiques

    • TP 1 (Leçon 2) : synthèse H∞ par sensibilité mixte du régulateur de tension d’un onduleur de micro-réseau face aux variations de charge.
    • TP 2 (Leçon 3) : EMS BESS + PV par MPC économique avec prévision de production sur 24 h.
    • TP 3 (Leçon 4) : simulation complète sous MATLAB/Simulink d’un micro-réseau 500 kWc PV + 1 MWh BESS avec commande hiérarchique.

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 22 h, TD 8 h, TP 6 h, travail personnel (TPE) 44 h, soit 80 h de charge totale ; 4 crédits. Évaluation mixte CC + ET : contrôle continu 40 % (comptes rendus de TP, TD notés, mini-projet MPC) et examen terminal 60 % (synthèse LQR/Kalman, analyse de robustesse, formulation MPC/MILP).

    Bibliographie

    • Kirk, D.E., Optimal Control Theory: An Introduction, Dover Publications.
    • Maciejowski, J.M., Predictive Control with Constraints, Pearson.
    • Skogestad, S., Postlethwaite, I., Multivariable Feedback Control: Analysis and Design, Wiley.
    • Olivares, D.E. et al., « Trends in Microgrid Control », IEEE Transactions on Smart Grid, 2014.