Diagnostic d’un système photovoltaïque

Les dernières décennies ont été marquées par les questions énergétiques, devenues des enjeux internationaux. Nul ne peut passer outre le fait que le développement d’une région passe en grande partie par une production et un approvisionnement énergétique fiable, stable et durable. La production d’énergie est principalement faite à base des sources fossiles (soit près de 80% de la production totale d’énergie primaire dans le monde [1] ) comme le pétrole, le charbon, le gaz, etc. Ce schéma de production d’énergie électrique provoquera à termes l’épuisement des réserves fossiles avec un risque permanent pour la source nucléaire (Fukushima [2]). Ceci peut également créer des problèmes environnementaux tels que les émissions de gaz à effets de serre, le rejet du dioxyde de carbone. Ces raisons amènent les décideurs et chercheurs à envisager de plus en plus l’utilisation des techniques dites « vertes » de production d’énergie électrique. Ces dernières sont issues des sources renouvelables comme l’eau, le soleil, le vent, la biomasse, etc

Les sources d’énergies renouvelables représentent une option attrayante pour une électrification communautaire des zones rurales éloignées ou isolées [3]. D’autre part, les systèmes de production d’énergie renouvelables sont confrontés à des difficultés d’acceptation en raison des coûts d’investissement élevés et de disponibilité variable dans leur ensemble lors de la production d’énergie. Les variations saisonnières posent un problème des fluctuations d’énergies durant tout le cycle climatique annuel [4]. Ces fluctuations d’énergies peuvent être surmontées partiellement ou totalement par la cogénération de plusieurs technologies de production d’énergies renouvelables. Cette cogénération permet d’optimiser au maximum l’utilisation des systèmes de production d’énergies renouvelables, aussi bien du point de vue technique qu’économique lorsqu’ils sont complémentaires [4, 5]. La cogénération permet aussi l’amélioration de la disponibilité de l’énergie fournie, tout en diminuant le besoin de stockage en énergie lorsque le système est autonome. Malheureusement, comme tout système, il subit des défaillances qui diminuent sa disponibilité et impactent sur la consommation énergétique.

Motivations socio-économiques

La couverture des besoins énergétiques fondamentaux (éclairage, communication, soins et éducation, etc.) offre aux communautés et aux ménages des avantages considérables. Des raisons telles que les problèmes environnementaux et les pertes d’énergie occasionnées par les grandes lignes de transport d’énergie, la baisse continue des prix des systèmes énergétiques à sources renouvelables et l’espoir sur la fiabilité croissante de ces systèmes, justifient, de plus en plus, l’utilisation des systèmes énergétiques à sources renouvelables.

Ce document sur clicours.com s’inscrit dans un contexte socio-économique marqué par :

– Le rejet des sources d’énergie à haute teneur en carbone ;
– L’utilisation des sources d’énergies renouvelables pour lutter contre le réchauffement climatique et le souci de réduction des coûts élevés d’énergies issues des sources fossiles ;
– La nécessité de la disponibilité et de l’efficacité énergétique pour répondre aux problèmes des délestages et des fortes demandes en énergie électrique ;
– La sécurité des systèmes de production d’énergie électrique.

CONTRIBUTIONS SCIENTIFIQUES/ORIGINALITÉ

Le sous-système photovoltaïque à stockage subit des défaillances comme tout autre système industriel. Face à une demande permanente en énergie, il sera ainsi confronté à des problèmes fonctionnels (des défaillances) qu’il faut en tout temps corriger.
Cette thèse trouve son originalité à travers :
– l’identification des paramètres des panneaux PV en tenant comptes des perturbations ;
– la mise en place du modèle analytique perturbé du sous-système PV soumis aux défauts;
– la vérification de la robustesse des commandes standard et généralisée du rejet actif des perturbations (en anglais « Standard and Generalized Active Disturbance Rejection control » ou ADRC) sur le sous-système PV à stockage;
– la mise en commun du ADRC généralisé et de la commande par mode glissant (en anglais « sliding mode control » ou SMC) pour stabiliser les sorties, et pour diagnostiquer le sous-système en utilisant la synthèse des résidus et l’estimation des défauts;
– la mise en place des algorithmes d’identification et de localisation des défauts du sous-système.

LES SYSTÈMES AUTONOMES HYBRIDES INTÉGRANT UN PV À STOCKAGE : FAISABILITÉ

Des nombreux systèmes de cogénération d’énergie, pour des zones isolées ou éloignées, incluant les systèmes PV sont évoqués dans la littérature. La majorité des travaux est axée sur les systèmes de jumelage PV-diesel ou PV-éolien [13- 17]. Toutefois, quelques auteurs ont travaillé sur la possibilité du jumelage des systèmes PV aux centrales hydroélectriques. Quelques auteurs ont étudié la faisabilité du jumelage des systèmes PV aux centrales hydroélectriques. Des nombreux outils de dimensionnement, de simulation et d’optimisation des systèmes de cogénération d’énergie sont disponibles (Homer, Retscreen, etc.). Le logiciel Homer a été utilisé par [18] , pour faire une étude de faisabilité et de dimensionnement du système de cogénération d’une microcentrale hydro/PV en fonction des variations saisonnières des sources solaire et hydraulique ; ceci donnant la possibilité d’analyser la complémentarité des deux sources d’énergie. Plus récemment une autre étude de préfaisabilité a été faite, pour l’implantation d’un système de cogénération hydro/PV sur les structures du réservoir du barrage de Val de Serra, dans le sud du Brésil. Le barrage est exploité pour fournir de l’eau potable à environ 60% de la population de la ville de Santa Maria, dans l’État de Rio Grande do Sul, dans le sud du Brésil. Cette étude de préfaisabilité, réalisée avec le logiciel Homer, indique que la centrale hydroélectrique d’une puissance de 227 kW peut être jumelée à une centrale PV de 60 kW [19]; L’étude de faisabilité, par simulation Matlab/Simulink des performances, du système hybride micro hydroélectrique et PV, a été également évoquée dans [20, 21].

Ces études incorporent l’apport d’autres sources d’énergie comme le générateur diesel et le biogaz dans les zones rurales ; Des résultats avantageux de la cogénération du système PV et de la pompe hydraulique, permettant le stockage d’eau dans des réservoirs des centrales hydroélectriques, sont présentés dans les travaux de Margeta et al. [22] puisqu’ils se complètent mutuellement en ressource durant le cycle climatique annuel; le système PV sert non seulement de répondre directement aux besoins énergétiques des zones rurales mais aussi alimente les pompes hydrauliques pour retourner l’eau (qui se retrouve en aval) vers les réservoirs de stockage. Ceci évite ainsi l’accouplement des autres systèmes de stockage  .

LES SYSTÈMES AUTONOMES HYBRIDES INTÉGRANT UN PV À STOCKAGE : COMMANDE ET GESTION

La combinaison des différentes sources d’énergie renouvelables avec un système de stockage et une gestion efficace de l’énergie, conduit à une meilleure utilisation des avantages de chacune des sources d’énergie [28, 29]. Nous résumons ici quelques travaux sur la modélisation, la commande et la gestion d’énergie des systèmes de cogénération impliquant les micros centrales hydroélectriques, les systèmes PV, et les systèmes de stockage. Dans les travaux de Shalavadi et al. [30], la modélisation, l’analyse et la simulation du comportement du système de cogénération PV/micro turbine/supra condensateurs ont été réalisées. Le PV est choisi comme dominant dans le système. Pour réduire les fluctuations rapides de la demande en puissance, le système de stockage par supra-condensateurs est choisi; les supra condensateurs ont une grande densité d’énergie et une capacité de stocker rapidement de l’énergie. Le système proposé est validé par des résultats de simulation ; Dans les travaux de Meshram et al. [31], la cogénération hydro/PV/batterie, judicieusement choisie, a été modélisée et simulée à l’aide du logiciel Matlab/Simulink. Pour améliorer la qualité d’énergie électrique fournie par le système et contrôler la distribution d’énergie entre les différentes sources d’énergie, un diagramme de gestion d’énergie a été développé pour gérer le flux d’énergie du système afin de répondre à toute demande en charge.

Le système proposé est constitué d’un système PV dominant de 10 kW, d’une microcentrale hydroélectrique de 7,5 kW, des batteries de stockage de 200 V et 13,5 Ah. Le système proposé a fait l’étude d’un test sur une charge résistive (RL) et un moteur à induction. Les résultats montrent que le système peut répondre aux besoins énergétiques des zones isolées ; la stratégie de gestion et de contrôle proposée peut superviser, maintenir efficacement l’état de charge (SOC) du système de stockage dans la région spécifiée. Dans les travaux de Meshram et al. [32, 33], le même système que précédemment (sans le système de stockage) est proposé. Le système PV de 10 kW et le système microcentrale hydroélectrique 7,5 kW sont connectés en parallèle pour former un système de cogénération. Il est intégré au réseau électrique interconnecté. La modélisation, la simulation et l’analyse de performance du système relié au réseau interconnecté, en utilisant Matlab/Simulink, ont été réalisées pour une zone rurale ; Dans les travaux de Ye et al. [34],des modèles dynamiques d’un système de cogénération d’énergies renouvelables (un système PV, une turbine hydraulique et un système d’excitation, des turbines éoliennes et un système de stockage etc.) ont été réalisés à l’aide du logiciel « Electromagnetic Transient Program/Alternatif transient program (EMTP/ATP) ».

Les interfaces électroniques de puissance et les stratégies de commande ont été développées. Les études sont réalisées dans un réseau de distribution pour étudier le comportement dynamique du système sain et défaillant. Les résultats des simulations montrent la faisabilité des modèles proposés ; Dans les travaux de Cho et al. [35], la cogénération d’un système PV de 12 kW et un système de stockage par supra condensateur sont proposés. La conception et l’analyse du modèle dynamique et la commande du système hybride est réalisée dans ce travail. Pour gérer les flux de puissance entre le système PV et le supra condensateur, une stratégie de gestion d’énergie est proposée ; la simulation du système hybride sur une charge réelle présente d’excellentes performances ; Dans les travaux de A. Albert et al. [36], la cogénération des PV et le système de stockage (batteries et supra condensateurs) est étudiée du point de vue de sa performance pendant la période hivernale dans une ville du Canada, les performances du système sont validées par simulation et la commande appliquée permet de suivre la référence de la tension du bus DC. Plus récemment, d’autres auteurs ont travaillé sur les stratégies de modélisation, de commande et de gestion d’énergie sur les bus DC et/ou AC des systèmes hybrides de production d’énergie [37-42] ; L’estimation de l’état de charge et des autres paramètres des systèmes de stockage (batteries/supra condensateurs) est vitale pour optimiser sa performance et garantir son bon fonctionnement. La fiabilité d’une technique d’estimation est étroitement liée au type de modèle dynamique développé. Les paramètres du système de stockage varient en fonction des facteurs tels que la température, le taux de charge/décharge, le cycle d’utilisation et l’âge du système. Par conséquent, une bonne approche de modélisation et d’estimation des paramètres  de ce système en fonctionnement est fondamentale pour la détermination de son état de fonctionnement réel. La mise en forme des modèles analytiques de ces systèmes et l’estimation des variables d’état par les méthodes d’observateurs de Luenberger, de filtres de kalman, etc.

Table des matières

CHAPITRE 1 INTRODUCTION GÉNÉRALE
1.1 CONTEXTE ET MOTIVATIONS
1.2.1 Motivations socio-économiques
1.1.2 Motivations scientifiques et problématique
1.2 OBJECTIF GÉNÉRAL
1.3 OBJECTIFS SPÉCIFIQUES
1.4 MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE ADOPTÉE
1.4.1 Cadre scientifique
1.4.2 Organigramme des activités de recherche
1.5 HYPOTHÈSES
1.6 CONTRIBUTIONS SCIENTIFIQUES/ORIGINALITÉ
1.7 CONTENU DE LA THÈSE
CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE
2.1 LES SYSTÈMES AUTONOMES HYBRIDES INTÉGRANT UN PV À STOCKAGE : FAISABILITÉ
2.2 LES SYSTÈMES AUTONOMES HYBRIDES INTÉGRANT UN PV À STOCKAGE : COMMANDE ET GESTION
2.3 MODÉLISATION ET DÉTERMINATION DES PARAMÈTRES INCONNUS D’UN GÉNÉRATEUR PV
2.3.1 Modélisation du générateur PV
2.3.2 Relation entre les conditions de fonctionnement et les paramètres des PV
2.3.3 Fonctionnement aux conditions standard de test
2.3.4 Fonctionnement aux conditions réelles (Irradiation et Température varient)
2.4 CARACTÉRISTIQUES ÉLECTRIQUES D’UN MODULE PV
2.5 MÉTHODES D’ESTIMATION DES PARAMÈTRES D’UN MODULE PV
2.6 DIAGNOSTIC DES DÉFAILLANCES D’UN SYSTÈME PV
2.7 DIAGNOSTIC PAR LA COMMANDE DU REJET ACTIF DES PERTURBATIONS
CHAPITRE 3 ESTIMATION DES PARAMÈTRES D’UN PANNEAU PV PAR LES MÉTHODES DES MOINDRES CARRÉS ET DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE
3.1 ESTIMATION DES PARAMÈTRES PAR LES MOINDRES CARRÉS
3.1.1 Estimateur des moindres carrés
3.1.2 Résolution du modèle de prédiction du courant d’un PV à une diode
3.1.3 Protocole CEI-60891
3.1.4 Algorithme d’estimation par les moindres carrés
3.1.5 Résultats et discussions
3.2 ESTIMATION DES PARAMÈTRES PAR LA MÉTHODE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE
3.2.1 Formule de Bayes
3.2.2 La fonction de vraisemblance
3.2.3 Estimateur du maximum de vraisemblance
3.2.4 Procédure d’exécution de l’algorithme du maximum de vraisemblance (MLE)
3.2.5 Algorithme d’estimateur du maximum de vraisemblance
3.2.6 Résultats et discussions
CHAPITRE 4 DIAGNOSTIC ET SUPERVISION DES DÉFAILLANCES D’UN PANNEAU PV PAR L’ESTIMATION DES PARAMÈTRES ET L’ANALYSE DES COURBES..81
4.1 COMPOSANTES ET PARAMÈTRES DES PV
4.2 PUISSANCE MAXIMALE ET PARAMÈTRES D’UN PV
4.3 PROCÉDURE DE DIAGNOSTIC/SUPERVISION DES DÉFAILLANCES
4.4 RÉSULTATS ET DISCUSSIONS
CONCLUSION

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