République Algérienne Démocratique et Populaire

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2 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 THÈSE Présentée par Mme BEGGAH Samia Née BENSMAIL Pour l’obtention du diplôme de DOCTEUR EN SCIENCES Filière : ELECTROTECHNIQUE Option : Systèmes Electro-Energétiques THÈME Optimisation Et Gestion d’ énergie D'un Système Hybride A Energies Renouvelables Rapporteur: Professeur D. REKIOUA

3 Plan 3 Conclusion Introduction
Généralités sur les systèmes à énergie hybride   Modélisation et optimisation du système hybride Gestion et dimensionnement d’un système de pompage hybride Conclusion

4 4 Transport Domistique Energie Industrie Eclairage INTRODUCTION
Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

5 5 INTRODUCTION Epuisement des sources fossiles
Emission des gaz toxiques Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

6 6 INTRODUCTION Introduction Généralités Modélisation Optimisation
Gestion Conclusion

7 7 INTRODUCTION Introduction Généralités Modélisation Optimisation
Gestion Conclusion

8 8 INTRODUCTION Introduction Généralités Modélisation Optimisation
Gestion Conclusion

9 9 SEH Modélisation Optimisation Gestion Etude INTRODUCTION
Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

10 10 DESCRIPTION DU SYSTÈME HYBRIDE À ÉNERGIES RENOUVELABLE ETUDIÉ
Contrôleur MPPT Contrôleur MPPT DC AC Bus continu MAS Source d’eau DC AC DESCRIPTION DU SYSTÈME HYBRIDE À ÉNERGIES RENOUVELABLE ETUDIÉ

11 11 Généralités Définition des systèmes à énergies hybrides
Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

12 12 Généralités L’énergie photovoltaïque Introduction Généralités
Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

13 Energie cinétique du vent
Généralités 13 l’énergie éolienne Turbine Multiplicateur Convertisseur Générateur Charge Energie cinétique du vent Energie Mécanique Energie Électrique Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

14 14 Généralités La piles à combustible Introduction Généralités
Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

15 15 Généralités Stockage Stockage d’énergie Introduction Généralités
Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

16 Modélisation de générateur photovoltaïque
16 Modélisation de générateur photovoltaïque Modèle simplifié à cinq paramètres Rs Figure 1 : Schéma équivalent d'un générateur photovoltaïque, modèle simplifié à une diode Introduction Généralités Modélisation Commande Gestion Conclusion

17 modélisation 17 Tel que : Impp : Courant au point de puissance maximale appelé aussi courant optimum. Vmpp : Tension au point de puissance maximale appelée aussi tension optimale. ICC: Courant de court circuit. ICO: Tension en circuit ouvert. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

18 18 modélisation . Introduction Généralités Modélisation Optimisation
Gestion Conclusion

19 19 modélisation Paramètres du panneau photovoltaïque Paramètres
Valeurs Puissance max du panneau Pmpp 110 W Courant au point de puissance max Impp 3,15 A Tension au point de puissance max Vmpp 35 V Courant de court-circuit Icc 3,45 A Tension en circuit ouvert Vco 43,5 V Coefficient d’incrémentation du courant Icc (αcc) 1,4 mA/˚C Coefficient d’incrémentation de la tension Vco (βco) - 152 mV/˚C Le tableau 1: Caractéristiques électriques des panneaux SIEMENS SM Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

20 20 modélisation influence de la variation de l’ensoleillement
Figure 2: influence de la variation de l’ensoleillement sur les caractéristiques (I-V, P-V). Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

21 21 modélisation influence de la variation de la température
Figure 3: influence de la variation de la température sur les caractéristiques (I-V, P-V). Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

22 Figure 4: Schéma synoptique de l’aérogénérateur
modélisation 22 Modélisation de la chaine de production éolienne Figure 4: Schéma synoptique de l’aérogénérateur Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

23 Figure 5: Caractéristique CP(λ).
modélisation 23 Caractéristique de la voilure 0.48 8.1 Figure 5: Caractéristique CP(λ). Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

24 24 modélisation modélisation de La turbine
S : est la surface de la turbine (S=π R2) ρ: Représente la densité de l’air (dans les conditions normales, ρ=1.225 Kg /m 3) VV: La vitesse moyenne du vent. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

25 modélisation 25 modélisation du multiplicateur de vitesse  Tt : le couple développé par la turbine sous l’action du vent. Tem : le couple électromagnétique développé par GSAP. G : le gain du multiplicateur. Ωt : la vitesse de rotation de la turbine. Ω: la vitesse de rotation à l’entrée de la génératrice. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

26 26 modélisation électrique Modélisation de la MSAP
la résolution analytique de ce système d’équations est difficile magnétique solution mécanique La transformation de PARK Figure 6: représentation d’une MSAP dans le repère (a,b,c) Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

27 27 modélisation trnsformaion de PARK Introduction Généralités
Tension Flux Couple Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

28 Figure 7: Représentation électrique d’une pile à combustible
modélisation 28 Modélisation de la pile à combustible Vpac = ENernst -Uact -Uohm –Uconc Vpac: Tension réelle d’une pile unitaire (Volt) E Nernst : Potentiel thermodynamique (idéal) de chaque pile et représente la tension réversible (Volt) ; Uact: Pertes d’activation (volt) ; Uohm: Pertes ohmiques (volt) ; Uconc: Pertes de concentration (volt) ; Figure 7: Représentation électrique d’une pile à combustible Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

29 Pertes de concentration
modélisation 29 Pertes de concentration Figure 8 : Caractéristique de polarisation et zones de fonctionnement de la PAC Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

30 Figure 9: Modèle R-C de la batterie
modélisation 30 Rs Cbat E0 Vcbat Ibat Vbat Modélisation de la batterie Tension de batterie Etat de charge Figure 9: Modèle R-C de la batterie Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

31 CARACTÉRISTIQUE NON LINÉAIRE
optimisation 31 CARACTÉRISTIQUE NON LINÉAIRE Un seul PPM Controleurs MPPT Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

32 32 optimisation Commandes MPPT Perturbation et Observation P&O
L’incrément de conductance CI photovoltaïque Logique floue FLC Logique floue adaptative AFLC Mode glissant MG Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

33 Le système s’approche de PPM Le système s’eloigne de PPM
optimisation 33 optimisation de générateur pv La méthode Perturber & Observer (P&O) PPM ΔPpv= 0, ΔVpv =0 Popt Le système s’approche de PPM ΔPpv < 0 Ppv(W) ΔPpv > 0 Le système s’eloigne de PPM Vopt Vpv(V) ΔVpv > 0 ΔVpv > 0 Figure 10: commande d’un panneau photovoltaïque par la (P&O) Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

34 34 optimisation L’incrément de conductance PPM Vk+1 = Vk - C
Figure 11: caractéristique (PPV, VPV) d’une cellule photovoltaïque et mise en évidence de (dPPV)/(dvPv). Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

35 35 optimisation la logique floue
Erreur(e) La variation d’erreur(Ce) NB NM NS ZE PS PM PB NG EZ PG NP NM PP PM Figure 12: principe de la commande par la logique floue Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

36 36 optimisation Contrôleur flou adaptatif
Etudie les paramètres du contrôleur flou et les modifiés Figure 13 : Structure d’un contrôleur flou adaptatif. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

37 Figure 14: Modes de fonctionnement dans le plan de phase
optimisation 37 commande par mode glissants  x2(t) S(x) = 0 U+ U- x0(t) x1(t) Figure 14: Modes de fonctionnement dans le plan de phase Introduction Généralités Modélisation Commande Gestion Conclusion

38 Figure 15: Structure globale du système photovoltaïque.
optimisation 38 Contrôle avec mode glissant d’un système photovoltaïque Figure 15: Structure globale du système photovoltaïque. Notre système peut être modélisé comme suit : On pose Introduction Généralités Modélisation Commande Gestion Conclusion

39 Composante non linéaire
optimisation 39 Choix de la surface Commande équivalente Composante non linéaire Loi de commande Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

40 optimisation 40 Figure 16: Structure globale de l'optimisation d’un système photovoltaïque Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

41 Figure 17: la consigne de l’ensoleillement.
optimisation 41 résultats de simulation Figure 17: la consigne de l’ensoleillement. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

42 Figure 18 : allure de la puissance du générateur photovoltaïque.
optimisation 42 Figure 18 : allure de la puissance du générateur photovoltaïque. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

43 43 optimisation Commande du Système éolien
Optimisation de la chaîne de conversion éolienne Commande du Système éolien Commande de la génératrice GSAP Commande de la turbine Contrôleurs MPPT Commande vectorielle Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

44 44 optimisation Commandes MPPT Commande classique (OTC) Commande PSF
Eolien Commande TSR Logique floue FLC Logique floue adaptative AFLC Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

45 Figure 19:Schéma de la turbine avec l’algorithme MPPT.
optimisation 45 Commande MPPT classique(OTC) Vitesse optimale Couple optimale Figure 19:Schéma de la turbine avec l’algorithme MPPT. Introduction Généralités Modélisation Commande Gestion Conclusion

46 optimisation 46 La méthode d’asservissement du signal de puissance (PSF) Figure 20 : Asservissement du signal de puissance Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

47 47 optimisation La commande du rapport de vitesse au bout de pâles
Figure 21 : Asservissement de la vitesse Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

48 48 optimisation Peol Ppv Ωt Vpv
Optimisation par la logique (floue, floue adaptative) Peol Ppv Ωt Vpv Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

49 49 optimisation Commande de la machine synchrone à aiment permanent
Figure 22: Schéma bloc de la commande appliquée au système de conversion éolien. Introduction Généralités Modélisation Commande Gestion Conclusion

50 Figure 23 : Profil de la vitesse du vent
optimisation 50 Résultats de simulation Figure 23 : Profil de la vitesse du vent Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

51 optimisation 51 Figure 24: Allure de la puissance produite par l’éolienne. Figure 25: Allure de la vitesse de rotation de la turbine Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

52 Figure 26: Allure du coefficient de puissance Cp
optimisation 52 Figure 26: Allure du coefficient de puissance Cp Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

53 Figure 27: Régulation de la tension du bus par hacheur
optimisation 53 commande de la Pile à combustible Figure 27: Régulation de la tension du bus par hacheur Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

54 54 optimisation Résultats de simulation
Figure 28 : La puissance de charge Figure 29 : La puissance de générateur avec la puissance de charge Figure 30: La tension de la pile à combustible Figure 31: La tension du bus continu Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

55 55 gestion Dimensionnement du système de pompage hybride Etude de site
Détermination de la taille des générateurs et système de stockage Détermination de la charge Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

56 56 gestion Étude de site Bejaia Figure 32: Région de Bejaia
Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

57 Hauteur manométrique = 10m
gestion 57 Détermination du profil de charge  Energie consommée Energie générée cahier de charge A Volume d’eau pompé par jour = 100 m3  B Hauteur manométrique = 10m C Débit nominal 34 m3/h Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

58 58 gestion Satisfaite par les générateurs
Symboles Expressions Résultats puissance hydraulique Ph 921,2 W Puissance mécanique requise par la pompe 1462,22 W Puissance électrique nécessaire pour que le moteur fonctionne 1661,61 W La puissance a l’entré de l’onduleur 1730,85 W Temps de pompage nécessaire pour satisfaire le besoin en eauτ 3.5 h Energie électrique journalière demandée par la charge 5192,55 Wh/jour Satisfaite par les générateurs Le tableau 2: étapes de dimensionnement de sous système de pompage Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

59 Méthode de la moyenne mensuelle annuelle
gestion 59 GPV GEOL Méthode de la moyenne mensuelle annuelle Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

60 gestion 60 MOIS Epv,m mensuelle (kWh/m²) Eeol,m mensuelle (kWh/m²) EL,m (kWh) Apv,tot,m (m²) Aeol,tot,m (m²) JAN 160.9 13.92 10.75 FEV 150.6 13.44 10.83 MAR 11.9 11.23 AVR 155.77 11.68 12.216 MAI 11.75 14.17 JUIN 11.359 12.69 JUIT 11.11 12.118 AOU 10.98 11.580 SEP 11.199 13.84 OCT 13.09 NOV 13.77 12.03 DEC 14.75 8.99 Moyenne mensuelle 158.33 12.17 11.79 Tableau 3 : Energies mensuelles produites par les générateurs photovoltaïques et éoliens et la taille nécessaire des deux générateurs Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

61 61 gestion La configuration optimale du système hybride Npv=12, Neol=1
Npv,h Neol,h (Npv) (Nt) Dtot (kDA) 1 12.15 14 440 0.9 10.93 0.37 13 920 0.8 11.19 0.75 12 880 0.7 9.79 1.12 10 2 1200 0.6 8.36 1.5 9 1160 0.5 6.99 1.87 7 1080 0.4 5.6 2.25 6 3 1440 0.3 4.2 2.5 5 1400 0.2 2.8 3.1 4 1720 0.1 1.39 3.37 1680 3.75 1600 La configuration optimale du système hybride Npv=12, Neol=1 Tableau 34: Dimensionnement selon la moyenne mensuelle annuelle Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

62 62 gestion Dimensionnement de la pile à combustible Dimensionnement
Nombre de cellules Surface des cellules Dimensionnement de PAC Avec: Vbus : Tension du bus continue soit 465V Ustack: Tension du stack en pleine charge soit Ustack =Vbus/2 EPAC: Tension de la cellule en pleine charge soit Ech=0.6V PPAC: Puissance utile maximale soit 2077W. Ipac: Courant maximal de la pile à combustible. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

63 63 gestion Détermination de la taille des batteries
Nja : nombre de jours d’autonomie (2 jours). EL.m.max : charge mensuelle consommée (158.33kW/j). PD : profondeur de décharge (0.7). Ƞm :Le rendement de la batterie (0.9). Vbat : tension des batteries (12V). Nm: le nombre de jours du mois qui présente la charge maximale (31 jours). Nombre de batteries = 12 Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

64 Décharge des batteries
gestion 64 Supervision GEOL GPV PAC Déconnection charge Utilisation de PAC superviseur Décharge des batteries stockage charge Surcharge des batteries Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

65 65 gestion gestionnaire Mode 01 Mode 02 Mode 03 Mode 04 Mode 05
Phyb =Peol+Ppv; Ptot=Phyb+Ppac Phyb =Pch Mode 01 Phyb>Pch &EDC>EDCmax Mode 02 Phyb>Pch & EDC<EDCmax Mode 03 gestionnaire Phyb<Pch & EDC>EDCmin Mode 04 Ptot=Pch Mode 05 Ptot>Pch Mode 06 Ptot<Pch Mode 07 Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

66 Figure 33: Description du système de pompage à énergies hybride.
gestion 66 Phyb>Pch Meseur :Ppv, Peol, Pch ,Pbat, PPAC ,EDC Phyb = Ppv+ Peol Phyb = Pch Pbat = 0 Oui Pch = Phyb + Pbat Pbat =0 Psup = Ihyb-Ich Non EDC<EDCmax mode3 mode2 EDC>EDCmin mode4 Ptot = Ppv+ Peol+PPAC Ptot=Pch Ptot>Pch mode5 Pbat = Ptot - Pch Pch = 0, Pbat = 0 mode6 mode1 mode7 Pbat = Phyb - Pch Début 12 panneaux de 110W 1 éolienne de 1000W 388cellule, S=14.8cm2 12 batteries de 100 Ah Figure 33: Description du système de pompage à énergies hybride. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

67 67 gestion Figure 34: profil de l’ensoleillement
t(h) t(h) Figure 34: profil de l’ensoleillement Figure 35 : profil de la température t(h) t(h) Figure 36 : profil du vent pendant deux jours successifs Figure 37: Profil de puissance demandée par la charge Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

68 gestion 68 t(h) Figure 38 : Puissance total demandée, puissance produite (Ppv+Péol) et puissance fournie par les batteries et la puissance de PAC. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

69 69 gestion Figure 39 : Modes de fonctionnement. Introduction
t(h) Figure 39 : Modes de fonctionnement. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

70 70 gestion Figure 40: état de charge de la batterie
90% 30% t(h) Figure 40: état de charge de la batterie t(h) Figure 41: Tension de bus continu Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

71 71 gestion Figure 42 : la vitesse de rotation de la machine asynchrone
t(h) Figure 42 : la vitesse de rotation de la machine asynchrone t(h) Figure 43: le débit pompé par la pompe sur deux jours successifs. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

72 72 gestion Figure 44: le couple électromagnétique de la MAS
Figure 45: le courant statorique sur l’axe quadrature de la MAS Figure 46: le courant statoriques sur l’axe direct de la MAS Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

73 Mme RAHRAH Karima Née Amokrane, Février 2016
conclusion 73 L’optimisation et la gestion d’ énergie d’un système hybride à énergie renouvelable Notre système est constitué : Générateur photovoltaïque Générateur éolien Pile à combustible Batteries de stockage Pour optimiser la puissance des générateurs photovoltaïque et éolien on a utilisé plusieurs méthodes (classiques et avancées), pour les deux générateurs on a opté pour l’AFLC. Pour dimensionner le système de pompage hybride on a utilisé la méthode de la moyenne mensuelle annuelle qui est basée sur les donnés météorologiques du site choisi. Pour une gestion rigoureuse de l’énergie produite par les générateurs et l’utilisation de stockage, une stratégie de contrôle et de supervision du système hybride a été établie. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion Mme RAHRAH Karima Née Amokrane, Février 2016

74 74 Perspectives Rajouter un électrolyseur pour produire de l’hydrogène directement sur le site en se servira de surplus d’énergie. Pour éviter les pics de puissance nous proposons l’utilisation d’une source hybride de stockage, exemple : les super-condensateurs. Utiliser d’autre algorithmes de poursuite de la puissance maximale (neuro-flou, algorithmes génétiques…). Implémenter en temps réel le système étudié. Introduction Généralités Modélisation Optimisation Gestion Conclusion

75 Merci De Votre Attention