Soyez les bienvenus.

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1 Soyez les bienvenus

2 Commande d’un système multi-sources photovoltaïque/éolien
République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université A.MIRA-BEJAIA Faculté de Technologie Département de Génie Electrique Présentée par Mme HAMOUCHE Née SERIR Chafiaa Pour l’obtention du grade de THÈSE DOCTEUR EN SCIENCES Filière : ELECTROTECHNIQUE Option : Systèmes Electro-Energétiques THÈME Commande d’un système multi-sources photovoltaïque/éolien associé à un système de stockage Rapporteur: Professeur D. REKIOUA

3 Problématique Comment maximiser et assurer l’autonomie énergétique complète d’un système hybride

4 Plan Introduction Conclusion
Généralités sur le système multi- sources (PV + éolienne) avec stockage II La modélisation du système III L’optimisation du système multi-sources Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage IV Conclusion

5 Introduction Gaz Pétrole Charbon

6 Introduction + Soleil Vent eau Biomasse

7 I. Généralités sur le système multi- sources (PV + éolienne) avec stockage
1. Description des sources d’énergies Energie solaire Panneaux photovoltaïques Energie du vent Eoliennes

8 I. Généralités sur le système multi- sources (PV + éolienne) avec stockage
L’effet photovoltaïque V I + + + - - -

9 Energie cinétique du vent
I. Généralités sur le système multi- sources (PV + éolienne) avec stockage A. Les éoliennes Turbine Multiplicateur Générateur Energie cinétique du vent Energie mécanique électrique

10 I. Généralités sur le système multi- sources (PV + éolienne) avec stockage
Eoliennes à axe horizontal Eoliennes à axe vertical

11 I. Généralités sur le système multi- sources (PV + éolienne) avec stockage
2. Description des différents types de stockage Stockage à long terme Batteries Stockage à court terme Pile à combustible Inductance supraconductrice Air comprimé Super-condensateur Plomb-acide Lithium Nickel Batteries Volants d’inertie

12 II. La modélisation du système
Batteries Bus DC DC AC Générateur éolien Générateur PV Charge AC Synoptique du système multi-sources avec stockages en site isolé

13 II. La modélisation du système
1. Modélisation et simulation du générateur photovoltaïque Modèle à une diode simplifié

14 II. La modélisation du système
Paramètres Valeurs Puissance max du panneau 175 W Courant au point de puissance max 4.95A Tension au point de puissance max 35.4V Courant de court-circuit 5.4A Tension en circuit ouvert 44.4V Coefficient d’incrémentation du courant 0.053 mA/°C Coefficient d’incrémentation de la tension -156 mV/°C Banc d’essai de la caractérisation PV Paramètres électriques des panneaux SHARP existant au laboratoire LTII

15 II. La modélisation du système
Caractéristique Ipv(Vpv) Caractéristique Ppv(Vpv)

16 II. La modélisation du système
2. Modélisation du générateur éolien A. Modélisation de la turbine Vv

17 II. La modélisation du système
A. Modélisation de la turbine Vv

18 II. La modélisation du système
A. Modélisation de la turbine Vv

19 II. La modélisation du système
A. Modélisation de la turbine Vv

20 La transformation de PARK
II. La modélisation du système B. Modélisation de la machine synchrone à aimants permanents Equations des tensions et du couple La transformation de PARK

21 Schéma équivalent du modèle CIEMAT
II. La modélisation du système 3. Modélisation et simulation de la batterie Le modèle de CIEMAT Vbat Ibat nb.Eb nb.Rb Schéma équivalent du modèle CIEMAT

22 II. La modélisation du système
Simulation du modèle CIEMAT Influence de la température sur la capacité Influence de la température sur la tension

23 II. La modélisation du système
4. Modélisation des convertisseurs A. Modélisation d’un hacheur survolteur (boost) L D C Rch Vdc VC Vpv S Circuit électrique du convertisseur DC-DC Boost C’ Idc I

24 II. La modélisation du système
B. Modélisation d’un hacheur Buck-Boost Circuit électrique du convertisseur DC-DC (buck-boost)

25 II. La modélisation du système
C. Modélisation du redresseur Circuit électrique du convertisseur AC-DC

26 II. La modélisation du système
D. Modélisation de l’onduleur Modèle simplifié de l’onduleur de tension

27 III. L’optimisation du système multi-sources
1. Optimisation du panneau photovoltaïque Méthodes d’MPPT Méthode de perturbation et d’observation (P&O) Méthode de conductance incrémentielle (CI) La commande par mode de glissement (MG) Contrôleur par la logique floue (FLC) Logique floue adaptative (AFLC)

28 III. L’optimisation du système multi-sources
Méthode de perturbation et d’observation (P&O) Organigramme de la méthode P&O

29 III. L’optimisation du système multi-sources
Méthode de conductance incrémentielle (CI) Organigramme de la méthode CI Vpv(k-1)=Vpv(k)

30 III. L’optimisation du système multi-sources
La commande par mode de glissement (MG) Organe de Commande U+ Système à Commander U- Dynamique choisie Surface de glissement S = 0 S < 0 S > 0

31 III. L’optimisation du système multi-sources
La commande par mode de glissement (MG) Le choix de la surface Le choix de la surface Conditions d’existence de la convergence Conditions d’existence de la convergence loi de commande loi de commande

32 Conditions d’existence de la convergence
III. L’optimisation du système multi-sources La commande par mode de glissement (MG) Le choix de la surface Conditions d’existence de la convergence loi de commande Approche directe Approche de LYAPUNOV

33 Conditions d’existence de la convergence
III. L’optimisation du système multi-sources La commande par mode de glissement (MG) Le choix de la surface Conditions d’existence de la convergence loi de commande S=0 Chattering

34 III. L’optimisation du système multi-sources
Contrôleur par logique floue (FLC) Règles dD Fuzzification Défuzzification Inférence Le changement du rapport cyclique dD=d

35 III. L’optimisation du système multi-sources
Flc exige la connaissance experte du processus solution logique floue adaptative a été introduite

36 III. L’optimisation du système multi-sources
Contrôleur par logique floue adaptative (AFLC) Structure d’un contrôleur flou adaptatif

37 III. L’optimisation du système multi-sources
Contrôleur floue adaptatif (AFLC) Règles de décision du contrôleur flou adaptatif Fonction d'appartenance du contrôleur flou adaptatif (entrées, sortie)

38 III. L’optimisation du système multi-sources
Simulations des différentes MPPT Chaine de conversion PV avec le contrôleur MPPT Allure de la puissance (E=1000W/m², T=25°C)

39 III. L’optimisation du système multi-sources
Test de robustesse La variation d’ensoleillement

40 Allure de la puissance photovoltaïque pour un ensoleillement variable
III. L’optimisation du système multi-sources Test de robustesse Allure de la puissance photovoltaïque pour un ensoleillement variable

41 III. L’optimisation du système multi-sources
2. Optimisation de la chaîne de conversion éolienne  commande du système éolien Optimisation de la turbine Classique - AFLC Commande de la génératrice SAP Commande vectorielle

42 III. L’optimisation du système multi-sources
A. Optimisation de la puissance de la turbine La méthode classique Diagramme simulink de la turbine avec MPPT classique

43 III. L’optimisation du système multi-sources
Optimisation par la logique floue adaptative

44 Schéma bloc de la commande appliquée au système de conversion éolien
III. L’optimisation du système multi-sources A. Commande vectorielle de la MSAP Schéma bloc de la commande appliquée au système de conversion éolien

45 III. L’optimisation du système multi-sources
Résultats de simulation du système de conversion éolienne  Profil de la vitesse du vent

46 III. L’optimisation du système multi-sources
Allure de la vitesse de la turbine avec la méthode classique et AFLC Allure de la puissance éolienne avec la méthode classique et AFLC

47 III. L’optimisation du système multi-sources
L’allure du couple électromagnétique avec la méthode classique et AFLC Allure du coefficient de puissance

48 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage

49 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Modélisation de la machines asynchrone

50 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage

51 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Modélisation de la pompe

52 Dimensionnement du système de pompage hybride
IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage Dimensionnement du système de pompage hybride Estimation des besoins en eau Dimensionnement du groupe moto pompe Dimensionnement du générateur photovoltaïque avec stockage

53 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Dimensionnement du système de pompage

54 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
  Njaut le nombre de jours d’autonomie des batteries (02 jours) Rbb le rendement des batteries (0.9) PDD la profondeur de décharge des batteries (0.8) Vbat la tension nominale de la batterie (12V)’ Nbat =12 batteries (la capacité Cbat,u= 100 A.H)

55 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Résultats de simulation Simulation du système de pompage PV Simulation du système global

56 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Simulation du système de pompage PV profil d’ensoleillement Allure du débit profil de température

57 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
simulation du système de pompage hybride avec stockage

58

59 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Schéma bloc du système de pompage hybride étudié sous MATLAB

60 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Résultats de simulation profil d’ensoleillement profil de température profil du vent.

61 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Puissance hybride, batteries et de la charge

62 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Mode 1 Mode 2 Mode 3 Mode 4

63 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
EDC des batteries Tension des batteries Tension de bus continu

64 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Les valeurs de référence et estimées de la vitesse et de flux Courants direct et quadrature

65 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
Le couple résistant et électromagnétique L’évolution des courants statoriques

66 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
flux de référence et estimé La vitesse de référence et estimée Courants direct et quadrature Le couple résistant et électromagnétique

67 IV. Dimensionnement, contrôle et supervision du système de pompage hybride avec stockage
L’évolution de débit du système globale L’évolution de débit L’évolution de débit du système photovoltaïque

68 Conclusion et perspectives
Les sources (PV et éolienne) ont un coût important, et consomment beaucoup d’énergie à leur fabrication, générant ainsi une dette écologique à compenser pendant leur durée de vie. Il y a donc tout intérêt à maximiser leur production pour les rentabiliser au mieux, et par là même garantir l’autonomie énergétique. Des différentes techniques d’MPPT sont appliquées, pour accélérer la procédure de recherche du point de puissance maximale. On a constaté que le contrôleur flou adaptatif présente les meilleurs performances du point de vue statique et dynamique . Hybridation des types de sources.

69 Conclusion et perspectives
L'algorithme de gestion a pour rôle de contrôler les échanges d'énergie entre les différents composants d'une part mais aussi de réguler le processus de charge/décharge des batteries, pour préserver leurs propriétés physico-chimiques et de prolonger leur durée de vie. perspectives Amélioration du système global étudié avec un stockage hybride (batteries/ supercondensateurs), pour faire absorber les dynamiques rapides des variations d’énergie par les super-condensateurs (l’absorption des pics de puissance) et laisser que les lentes aux batteries. Implémentation les techniques d’MPPT, pour faire une étude comparative dans le temps réel.

70 merci pour votre attention