Outils de développements

Les environnements de développements sont des éléments clés dans l’implantation des modèles mathématiques et la vérification d’algorithmes de contrôle. La référence [10] présente un ensemble de logiciels utilisés dans le domaine de la recherche en systèmes d’énergie électrique. Le logiciel Matlab/Simulink (MtS) développé par Mathworks® est l’environnement plébiscité dans le domaine du génie électrique. Basé sur l’algèbre matricielle, il permet l’exécution rapide de calculs numériques et dispose d’outils puissants de représentation des données. Les modèles peuvent être implémentés textuellement en employant des scripts Matlab ou via l’interface graphique Simulink permettant de faire abstraction des lignes de codes et l’utilisation des centaines de bibliothèques faisant partie du logiciel. MtS est enrichie par des boîtes à outils (toolboxes) qui sont des ajouts logiciels permettant de démarrer des projet complexes à partir de « briques logicielles préfabriqués ».

Les évolutions récentes dans les domaines des interfaces et l’automatisation par ordinateur a permis le développement de nombreux outils de simulation et de contrôle. Lunca et al. dans [20] soulignent l’impact des outils de nouvelle génération dans le domaine de la formation. LabVIEW (LbV), l’acronyme de Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench, est un logiciel produit par National InstrumentsTM depuis 1986. Au fil des ans, ce dernier est devenu un véritable leader dans le domaine de l’instrumentation industrielle et s’impose de plus en plus dans le monde de la recherche scientifique. Dans un environnement LbV, le développement est accéléré par la méthode de programmation graphique consistant à « glisser et déposer » des instruments virtuels (interrupteurs, afficheurs, voltmètres, oscilloscopes, etc.) sur une feuille de programmation et à les raccorder par des lignes d’échanges de données numériques. Le programme est rendu cohérant et séquentiel par des structures de contrôles standards (if-else, for, while, do, switch-case, etc.) elles-mêmes représentées graphiquement. Ainsi, une interface graphique (IHM) est construite pour contrôler les instruments virtuels (VI) qui sont à la base des modèles d’équipements s’exécutant en arrière-plan. Des exemples concrets d’exploitation de LbV pour la recherche sont donnés dans [21-23]. Vue les similitudes observées entre MtS et LbV, T. Tadej et al. proposent une comparaison entre ces deux outils dans [24]. Les critères de comparaison utilisés sont le calcul matriciel, la transformée rapide de Fourier (FFT), l’analyse de fonctions des transferts à l’aide du digramme de Bode, et le contrôle du moteur à courant continu. Il en ressort que MtS est plus indiqué pour le calcul numérique cependant, LbV possède des performances non-négligeables et à la particularité d’accélérer la production d’interfaces graphiques.

Contribution et originalités

La microcentrale sous étude a été conçu à travers un ensemble de travaux réalisés par des étudiants de l’UQAT. Les plus pertinents pour la présente étude sont donnés dans les références bibliographiques [17, 25, 26]. Le présent travail se démarque de ces derniers dans les aspects suivants :

− Nous étudions le comportement en temps réel de la centrale et traitons particulièrement de l’infrastructure à mettre en oeuvre pour surveiller à distance ses variables de fonctionnement. À cet effet, nous proposons uneinterface graphiquefonctionnelle etentièrement construit sousl’environnementLabVIEW, qui estun puissant outilde programmation graphique, déjà très rependu dans le monde industriel et qui estde plus enplusadoptéspar lesscientifiquesdu domaine électrique[22-24, 27, 28]. −La structure de traitement de l’information proposée a été construite demanière à tirer avantage de la flexibilité desnouveaux standards réseauxque sont l’Ethernetou le wifi(liaisonsphysiques) et le protocole TCP/IP(échangeslogiques).L’échange d’informationsen temps réel a été testé eneffectuant une boucle logicielle entre l’environnementMatlab/Simulink etl’interpréteurLabVIEWexécutant l’IHM.

−Pour disposer d’une plateforme detestdescommandes et desaffichagesavec l’IHMproduite, une modélisation modulaireet complète du SACH aété effectuéesous Simulink,avec en plusune structure de mise en réseau detoutes les données entrantes ou sortantes. Ceci permet de contrôler lemodèle de la microcentraleenattendant l’aboutissementde sa construction. Le raccordement de l’IHM au SACH construit se fera donc via le réseaulocal (ou le VPN),en accordant les adressesIP de l’automate centralàl’ordinateur hébergent l’IHMLabVIEW(voir chapitre 5).

−Dans les précédentstravaux, le système derecirculation d’eau n’est pasabordé. Nous proposonsune analyse de l’automatisation de ce système etmontrons comment réguler le niveau d’eau du bassin supérieur. Cettegrandeurest à la base du fonctionnement de la conduite forcée et de laproduction de puissance. Une telle régulation permetentre autresde simulerla grandecapacitédu bassin de retenued’une centrale réelle, dont le niveauest supposé constant dans la quasi-totalité desouvrages de référencesconsultés.

L’interface proposée est directement exploitable, et les résultats obtenus pour divers scénarios de fonctionnement sont présentés. Par ailleurs, aux meilleurs de nos connaissances actuelles, la littérature ne présente pas d’exemple concret de jumelage de la puissance de calcul de Matlab/Simulink au prototypage d’interface graphique sous LabVIEW. Notre démarche méthodologique consistant à élaborer une interface homme-machine IHM fonctionnant en temps réel avec un modèle numérique du système à bâtir laisse entrevoir une alternative crédible à l’outil « guide », hautement complexe, traditionnellement utilisé pour bâtir des interfaces sous Matlab. Enfin, le logiciel dynamique LabVIEW, implémenté pour ce travail dans la simulation et la supervision de la microcentrale hydroélectrique expérimentale, constitue à la fois un bon outil pédagogique qui facilitera la formation technique de l’ingénieur et du technicien opérateur de centrale et qui aidera ultimement à la modernisation de la microcentrale expérimentale via la recherche.

Modélisation de la conduite forcée

La conduite forcée relie le bassin supérieur à la bâche spirale. Cette tuyauterie sert à canaliser le flux d’eau afin d’obtenir la vitesse maximale au niveau de la turbine. Les références [35] et [11] présentent plusieurs modèles exploitables pour la simulation dynamique des centrales hydro-électriques. Ainsi, il existe une multitude de modèles de conduites forcées suivant les approximations employées pour accélérer les calculs (compressibilité de l’eau, turbulences et pertes, présence ou non d’une chambre d’équilibre, etc.). En utilisant les hypothèses d’incompressibilité de l’eau, de rigidité des parois de la conduite forcée et non turbulence de l’écoulement [11], la dynamique de l’eau dans la conduire forcée peut être décrite par trois principales grandeurs: la vitesse de l’écoulement , son accélération et la puissance mécanique convertie par la turbine . Les calculs hydrodynamiques de base sont donnés par (3.1)-(3.4). UdUdt Mp L’équation (3.1) donne la vitesse d’écoulement de l’eau en fonction du degré d’ouverture des vannes et de la hauteur de chute (niveau du bassin supérieur par rapport à la turbine). est la constante de proportionnalité définie par le système de vannage.

La puissance mécanique extraite est proportionnelle à la vitesse de l’eau et à la hauteur de chute telle qu’exprimée par (3.2) où est une constante de proportionnalité. L’équation (3.3) donne l’accélération de la colonne d’eau contenue dans la conduite forcée de longueur et soumise à l’accélération de la gravité . représente la variation de la pression hydraulique au niveau de la turbine. Suivant le principe de continuité, le débit d’eau (3.4) se conserve tout au long de la conduite forcée de section constante. G HuKmP PK iLL=Σ gaoHH A En pratique, on emploie des grandeurs adimensionnelles exprimées en pu (« per-units ») obtenues en divisant chaque variable par une valeur nominale tel que donné par (3.5), où l’indice « r » dénote les grandeurs nominales et la barre supérieure la grandeur adimensionnelle. Ceci permet entre autres d’éliminer les constantes de proportionnalité dans (3.1) et (3.2) tel que montré par (3.6). L’expression de l’accélération de la colonne d’eau en pu est donnée par (3.7) où est le temps de démarrage sous charge nominale. L’expression (3.9), où représente la variable Laplace, résume le modèle (non-linéaire) de la vitesse d’eau dans la conduite forcée. On peut aussi introduire les pertes de charges en considérant que la pression hydraulique au niveau de la turbine est constituée d’une valeur brute diminuée des pertes dans la conduite tel que donné par (3.10). Les analyses empiriques montrent que les chutes de pression sont corrélées au carré du débit d’eau dans la conduire forcée et est le coefficient de perte. wT s tHH 0tH pf