Hydrolienne à axe horizontal versus hydrolienne à axe vertical

Les caractéristiques des contrôleurs P, I et D

Régulation proportionnelle

Dans la régulation proportionnelle, la réponse du régulateur est proportionnelle à l’erreur. La réponse peut être ajustée en multipliant l’erreur par un gain. Plus le gain est élevé, plus le changement en sortie sera grand pour une variation de l’erreur, jusqu’à ce que parfois, le système devienne instable. En contrepartie, un gain trop faible rendra le contrôleur peu sensible et inefficace.
Le contrôleur P est principalement utilisé dans les processus de premier ordre avec un stockage d’énergie unique pour stabiliser le processus instable[52]. L’utilisation principale du contrôleur P est pour diminuer l’erreur en régime permanent du système. Lorsque le facteur de gain proportionnel Kp augmente[53], l’erreur en régime permanent du système diminue. Cependant, malgré la réduction de l’erreur, le contrôleur P ne parvient jamais à éliminer l’erreur de régime permanent du système. Quand on augmente le gain proportionnel, il fournit une marge d’amplitude et de phase plus petite, une bande de fréquence plus large satisfaisante, et une plus grande sensibilité au bruit[53]. On ne peut utiliser ce contrôleur que lorsque notre système est tolérable à une erreur d’état constant. Par contre, on peut facilement conclure que l’application du contrôleur P diminue le temps de montée et qu’après une certaine valeur de réduction sur l’erreur en régime permanent, l’augmentation du gain Kp n’entraîne qu’un dépassement de la réponse du système. La commande P provoque également une oscillation si elle est suffisamment instable en présence de retard du temps.

Régulation intégrale

L’action intégrale complète l’action proportionnelle. Elle permet d’éliminer l’erreur résiduelle en régime permanent[55]. Elle est la somme des erreurs instantanées sur la durée du temps et donne l’écart accumulé qui aurait dû être corrigé précédemment. Elle est utilisée afin de rendre le système plus dynamique, en permettant d’amener le procédé vers une valeur désirée plus rapidement[55].

Régulation dérivée

L’action dérivée est proportionnelle à la vitesse de changement de l’erreur sur une durée de temps[55]. Elle prédit le comportement du système et améliore le temps de stabilisation et la stabilité du système. Elle est utilisée dans l’industrie pour régler des variables lentes comme la température [56]. Cette action n’est pas recommandée pour le réglage d’une variable bruitée ou très dynamique (la pression). La composante dérivée d’un contrôleur aide à réduire le dépassement. Il est utilisé pour réduire le taux de changement de l’erreur de suivi afin d’éviter les dépassements dus à l’inertie du système.

Méthodes de réglage PID

Toutes les méthodes générales de conception de contrôle peuvent être appliquées au contrôle PID. Un certain nombre de méthodes spéciales qui sont faites sur mesure pour le contrôle PID ont également été développées, ces méthodes sont souvent appelées méthodes convenables. Quelle que soit la méthode utilisée, il est essentiel de prendre toujours en compte les éléments clés du contrôle, les perturbations de charge, le bruit du capteur, l’incertitude du processus et les signaux de référence. Le PID parfait n’existe pas. Certaines applications autorisent un dépassement de la valeur souhaitée afin d’améliorer le temps de stabilisation, alors que pour d’autres dépassements de cette valeur pourraient engendrer de conséquences critiques. Il existe de nombreuses méthodes pour le réglage PID. Elles sont classifiées en deux principales catégories : les méthodes de boucle fermée et méthodes de boucle ouverte [19]. Dans cette étude, une méthode en boucle fermée doit être utilisée en raison de sa stabilité et sa rapidité à corriger l’erreur.
La méthode des moindres carrés fournit la justification générale pour le placement de la droite de meilleur ajustement parmi les points de données étudiés. L’application la plus courante de la méthode des moindres carrés, appelée linéaire ou ordinaire, vise à créer une ligne droite minimisant la somme des carrés des erreurs générées par les résultats des équations associées, telles que les résidus au carré résultant des différences entre la valeur observée et la valeur anticipée basée sur le modèle.

Performance du contrôleur PID

À l’heure actuelle, la majorité des installations industrielles travaillent sous contrôle, où la stabilité et aussi les performances sont d’une grande importance [58]. La mesure de la qualité d’une réponse du système est un problème difficile. Au cours des années, plusieurs indices de performance de qualité ont été proposés dans la littérature de contrôle pour améliore la qualité de réponse d’un système contrôlé.
Les indices de performance des contrôleurs PID peuvent être divisés en deux catégories[58]: La première catégorie comprend des caractéristiques qui peuvent être explicitement identifiées à partir de la réponse progressive du système, tel que le temps de montée, le temps d’établissement, le taux de décroissance, les dépassements et les erreurs du régime stationnaire. Les indices de la deuxième catégorie sont calculés à partir de la réponse par étape en intégrant l’erreur de processus, ainsi appelée critère de performance intégré. Ces derniers sont plus exigeants en calcul que les indices de la première catégorie, mais ils sont plus complets, car les performances sont calculées pour l’ensemble des données d’erreur, et non à partir d’une caractéristique de la réponse du système.
Il existe quatre indices de performance intégrale de contrôleur PID couramment utilisés: erreur de l’intégrale absolue (EIA), erreur de l’intégrale-carré (EIC), erreur de l’intégrale du temps absolue (EITA) et erreur de l’intégrale du temps carrée (EITC). Le résumé complet des règles de réglage PID dans montre que ces indices de performance intégrés sont souvent utilisés dans les comparaisons de performances du contrôleur PID. Étant donné que l’erreur est intégrée donne une petite valeur, cela signifie de meilleures performances. Les équations des indices de performance les plus couramment utilisées sont.
Comme le nom de EIA l’indique, la valeur absolue d’erreur mesurée est intégrée sans ajouter un terme ou un multiplicateur supplémentaire. La valeur absolue d’erreur est utilisée pour éviter des erreurs avec de forme de signe afin de compenser l’une et l’autre, comme ce serait le cas avec l’indice de performance EI (Erreur Intégrale). Toutes les erreurs au fil du temps prennent le même effet lors du calcul de l’EIA et l’effet dépend linéairement de l’ampleur de l’erreur. En d’autres termes, le temps d’apparition de l’erreur n’affecte pas l’indice de performance EIA et le fait de doubler l’ampleur des erreurs double également le EIA. Semblable à EIA, le temps n’affecte pas la valeur de performance de EIC. Cependant, lorsque l’erreur est au carré, les erreurs de plus grande magnitude sont accentuées. Ainsi, on peut voir qu’un réglage de contrôleur PID basé sur EIC entraînera un dépassement inférieur par rapport à EIA, mais un temps de stabilisation plus long par rapport à EITA et EITC pondérés dans le temps.
Des alternatives aux indices de réponse par étape peuvent être obtenues en pondérant l’erreur par le moment où elle s’est produite. EITA et EITC utilisent le temps comme un multiplicateur de l’erreur lors de l’intégration. Cela réduit l’impact de l’erreur provoquée par le changement de la valeur de consigne au début du test de réponse par étape. En plus de cela, il met l’accent sur les erreurs survenant plus tard dans le test de réponse par étape, ce qui aidera à minimiser les oscillations restantes et les erreurs d’état stable.
Les indices de performance présentés mesurent les différentes propriétés des performances du contrôleur PID. Les caractéristiques de la réponse par étape, telles que les temps de montée et de stabilisation et le dépassement du contrôleur, peuvent être utilisées pour évaluer la performance. Si le système a des exigences pour ces valeurs, il est raisonnable de les choisir pour évaluer les performances d’un contrôleur. Par exemple, dans certains cas, un dépassement excessif du point de consigne ne peut pas être toléré dans le système. Par conséquent, il est justifié de mesurer et d’optimiser cette caractéristique exacte. Les mesures de performance intégratives décrivent l’erreur de consigne globale. Cela signifie que la même valeur de performance peut être obtenue avec des réponses par étapes très différentes.
 Il est important de noter que la longueur de mesure affecte ces indices de performance, car la somme des erreurs est calculée et même les plus petites erreurs sont notées. Lorsque l’erreur est au carré, l’accent est mis sur l’effet des erreurs les plus grandes et par conséquent sur l’impact des erreurs les plus petites. Le fait de rendre carré des erreurs peut être utilisé lorsque l’erreur maximale doit être minimisée et que le suivi du point de consigne est une caractéristique importante du contrôle du système. Selon la structure du contrôleur et le cas d’utilisation, le temps peut également être utilisé comme multiplicateur de l’erreur. S’il est crucial que le système se stabilise au point de consigne, mais que le chemin d’accès au point de consigne n’est pas important, la multiplication de l’erreur par le temps accentuera les erreurs dans des parties les plus importantes du contrôle plus tard. De plus, si le changement de point de consigne est une étape nette sans aucun lissage, l’erreur sera importante près des changements rapides. Dans ce cas, si tous les points d’erreur sont considérés comme d’égales importances, un réglage plus rapide du contrôleur de réponse aura de meilleures performances que le contrôleur plus lent avec un meilleur contrôle de l’état stable. Cependant, si l’erreur est pondérée dans le temps, son effet lors du changement de point de consigne est diminué et les performances à l’état stable sont accentuées.

Le choix de bon indice

de performance pour un contrôleur n’est pas une tâche facile, car les exigences et le comportement souhaité diffèrent d’une application à l’autre. Dans notre cas, l’erreur intégrale du temps absolue (EITA) a été utilisée parce qu’elle intègre l’erreur absolue multipliée par le temps, elle pondère des erreurs qui existent après une longue période beaucoup plus que ceux au début de la réponse. Cette méthode de réglage produit des systèmes qui réagissent beaucoup plus rapidement que les deux autres méthodes de réglage.

Effet du PID sur le générateur d’hydrolienne

Le contrôleur à dérivée intégrale proportionnelle (PID) est la forme de rétroaction la plus courante dans les systèmes de contrôle de la vitesse d’un hydro générateur. C’est un élément essentiel des régulateurs et l’outil standard du contrôle de processus. Le contrôle PID est également un élément important d’un système de contrôle distribué et, en tant que tels, ces contrôleurs se présentent sous différentes formes. De plus, grâce à ses performances efficaces et robustes avec un algorithme simple, les contrôleurs PID ont été largement acceptés dans la plupart des applications industrielles. Ziegler et Nichols ont mis en oeuvre et publié leurs méthodes classiques et de nombreuses recherches sont également effectuées dans le cadre de la conception de contrôleurs PID conventionnels. Cependant, les méthodes de réglage classiques impliquées dans le contrôleur PID souffrent de quelques problèmes de conception systématiques.

MODÉLISATION DU BANC D’ESSAI D’HYDROLIENNE

Introduction

La modélisation du banc d’essai d’hydrolienne (BEH) permet la modélisation expérimentale et numérique, en tenant compte que la modélisation est divisée en deux parties, où le troisième chapitre conçoit la simulation, tandis que le quatrième chapitre montre les résultats des simulations numériques.
Le but de cette section est de présenter la construction du modèle numérique de BEH qui est conçue par le logiciel numérique Matlab. Il faut pour chaque conception du système de contrôle qu’il réalise les objectifs et les caractéristiques de ce système.
Ce chapitre présente deux modèles de BEH, qui sont : le modèle spécifique, et le modèle numérique de BEH qui concerne principalement au contrôle de puissance électrique du générateur et effectue la simulation du système de contrôle de la puissance électrique générée par le générateur en utilisant le logiciel de MATLAB.

Modèle spécifique de banc d’essai d’hydrolienne

Le BEH qui se trouve dans le laboratoire de la Chaire TERRE se compose des composantes mécaniques et des composantes électriques figure 3.1
Le (BEH) se comporte de plusieurs de composantes : La commande (BBA), le moteur asynchrone, et le générateur. Où la commande contrôle le moteur asynchrone qui fournit la puissance mécanique au générateur synchrone à aimant permanent. La puissance mécanique de l’hydrolienne est convertie en énergie électrique par un générateur de courant alternatif (CA) ou par un générateur de courant continu (CC). Le générateur de courant alternatif peut être une machine synchrone ou une machine à induction (asynchrone). La machine synchrone à aimant permanent est la plus utilisée dans l’industrie des énergies renouvelables [61] et a été adoptée dans ce projet.

Machines électriques

Dans les zones industrielles, il existe deux sortes de machines électriques, cela dépend de la façon de fonctionnement et de la transformation de l’énergie d’une forme à une autre. Chaque type de ces machines a des caractéristiques électriques et mécaniques différentes. Les deux types de machines sont : les machines synchrones et les machines asynchrones. La machine synchrone peut être des moteurs ou des générateurs pour les utiliser dans de nombreux domaines appliqués. Dans ce projet la machine synchrone à aimant permanent a été utilisée comme un générateur et la machine asynchrone a été employée comme un moteur[62].

Les moteurs

Il existe de nombreux types des moteurs électriques qui peuvent être divisés en deux catégories principales : les moteurs à courant continu, et les moteurs à courant alternatif. Les moteurs à courant alternatif peuvent être classifiés en deux sous-catégories [63] : les moteurs synchrones et les moteurs asynchrones. En fait qu’un moteur synchrone signifie que l’arbre du moteur tourne à la même vitesse que le champ magnétique rotatif à l’intérieur du moteur, tandis qu’un moteur asynchrone tourne plus lentement que le champ magnétique en rotation.
Les petits moteurs à courant continu sont utilisés dans les télécommandes, les petits jouets et les lecteurs de disques, cependant, des moteurs à courant continu les plus gros sont encore utilisés dans certaines applications industrielles.

Machines asynchrones

De nos jours les procédés industriels dépendent largement des moteurs à induction : pompage, machines agricoles et applications minières. Les statistiques montrent que 70 à 80% des applications industrielles utilisent des moteurs à induction [65], en raison que les machines asynchrones sont des machines électriques les plus couramment utilisées. Ils sont moins chers, robustes et plus faciles à entretenir par rapport à d’autres moteurs alternatifs [66].
Le moteur à induction est un moteur à courant alternatif, le principe de fonctionnement de ce moteur est basé sur l’induction électromagnétique. L’énergie est transformée par les champs magnétiques rotatifs du moteur à induction. Les courants triphasés du côté stator créent un champ électromagnétique qui interagit avec le champ électromagnétique dans les barres du rotor, puis le couple résultant sera produit par la loi de Lorentz [67]. Par conséquent, l’énergie électrique pourrait être transformée en énergie mécanique.

Structures des moteurs à induction

Généralement le moteur à induction se compose des parties internes et externes, figure 3.2, où les parties externes comprennent l’enveloppe extérieure du moteur qui protège les principales parties intérieures du moteur de l’environnement, et aide au transfert de chaleur de l’intérieur du moteur vers l’extérieur. Les moteurs ont souvent des ailettes de refroidissement pour augmenter la surface pour une meilleure dispersion de la chaleur. Au-dessus de l’enveloppe du moteur se trouve la boîte à bornes utilisée pour connecter le moteur au réseau électrique, elle sert également à protéger les connecteurs des facteurs environnementaux externes (eau, poussière). Au bout de l’enveloppe du moteur, il existe l’arbre qui transmet le couple du moteur à une application entraînée. Du côté opposé, il y a le capot du ventilateur pour le protéger, le ventilateur monté sur l’arbre dirige le flux d’air créé par le ventilateur pour refroidir le moteur, en même temps, il protège les humains, les animaux et les objets de tout contact avec le ventilateur en rotation.
Les parties internes du moteur à induction se combinent de deux parties principales: stator et rotor, le stator est une partie stationnaire et le rotor est une partie tournante. Où le stator est fabriqué de plusieurs plaques d’acier laminées électriquement qui sont fixées ensemble. Lorsque le courant alternatif passe à travers le stator, ce dernier produit un champ magnétique tournant. Le rotor se retrouve à l’intérieur du stator. Et également, le noyau du rotor est constitué des plaques d’acier laminées électriquement.

Les Générateurs

Le générateur est une machine électrique définie comme un appareil qui convertit l’énergie mécanique en énergie électrique. Un générateur électrique peut être défini comme une machine électrique qui convertit l’énergie mécanique en énergie électrique. En effet l’arbre du rotor du générateur est couplé mécaniquement à l’arbre de la turbine d’hydrolienne, de sorte que la puissance mécanique de la turbine transmise à l’arbre du rotor et selon la loi d’induction électromagnétique de Faraday chaque fois qu’un conducteur est déplacé à l’intérieur d’un champ magnétique tournant ou vice versa alors EMF est induite dans le conducteur et le courant commence à circuler à travers le conducteur selon le principe du générateur.

Classification des générateurs

Les générateurs sont classés en fonction du courant généré, soit courant alternatif ou continu. Une autre classification des générateurs peut également être effectuée en fonction de la rotation du rotor, générateurs synchrones (vitesse constante), qui fonctionnent à une vitesse constante en fonction du nombre de pôles et de la fréquence appliquée, et Générateurs asynchrones (à vitesse variable), qui ne fonctionnent jamais à la vitesse synchrone. Les générateurs sont classifiés aussi en fonction du champ magnétique. Pour fonctionner, le générateur a besoin d’un champ magnétique qui peut être un aimant permanent ou un électroaimant. Dans cette étude, le générateur synchrone à aimant permanent a été utilisé pour éviter les besoins en alimentation pour l’excitation du champ magnétique.

Générateur synchrone à aimant permanent

Les machines synchrones à aimant permanent sont largement utilisées dans les générateurs, en particulier dans la production d’énergie électrique, telles que les générateurs de turbines et les générateurs hydroélectriques dans l’alimentation de réseau. Les générateurs synchrones convertissent la puissance mécanique en énergie électrique, et les condensateurs synchrones alimentent uniquement la puissance réactive pour stabiliser les tensions du système.
Les générateurs synchrones caractérisés par la vitesse de rotation du champ magnétique proportionnelle à la fréquence du courant d’armature. Le champ magnétique généré par le courant qui circule à la même vitesse de celle créée par le courant de champ du rotor. Lorsqu’on alimente les bobines du stator, on crée un champ magnétique tournant à l’intérieur du stator, cela par le phénomène d’induction magnétique, et un courant induit va se créer dans le rotor selon la loi de Lenz.
Les générateurs synchrones à aimant permanent présentent de nombreux avantages: rendement élevé, une densité de puissance élevée, un facteur de puissance élevé, un bruit faible et facile à contrôler [71, 72], en raison de l’absence des enroulements du rotor, une densité de puissance élevée peut être obtenue par la réduction de la taille et du poids du générateur. En outre, il n’y a pas de pertes par enroulement du rotor qui entraînent une réduction de la contrainte thermique dans le rotor.

La commande (ABB)

Ou les secteurs industriels, quelle que soit la gamme de puissance [73]. Des essais expérimentaux ont été effectués avec le variateur de torque ABB (modèle ACS800). La commande peut être reliée de manière flexible à des réseaux d’automatisation, grâce au contrôle direct du couple. Elle contrôle précisément les moteurs à induction AC et les moteurs à aimants permanents. La figure 3.3 présente la commande.
La commande ABB est simple à installer, à configurer et à utiliser, ce qui permet d’économiser un temps considérable. La commande possède une interface utilisateur et procès commune avec le bus de terrain, des outils logiciels communs pour le dimensionnement. La mise en service, l’entretien et les pièces de rechange courantes. Les applications typiques incluent la pompe, le ventilateur et l’utilisation de couple constant, comme les convoyeurs. Le convertisseur de fréquence présente de nombreux avantages lorsque le moteur doit être contrôlé. La vitesse de fonctionnement est rapide et parce que le processus peut être contrôlé avec précision, le convertisseur de fréquence est plus économe en énergie. Le convertisseur de fréquence permet également un démarrage en douceur, ce qui réduit les contraintes mécaniques. Facilité à Installation et démarrage sans problème, Panneau de contrôle avancé permettant un fonctionnement intuitif. Amortisseur pivotant breveté pour une réduction harmonique supérieure.

Modèle numérique de banc d’essai l’hydrolienne

La modélisation et la simulation sont largement utilisées par les ingénieurs et l’industrie comme une procédure efficace pour concevoir des machines électriques afin d’économiser le coût de construction d’un prototype de système. Lorsque tous les composants d’une simulation sont correctement choisis, le processus de simulation est capable de démontrer à la fois l’état stable et la performance transitoire qui aurait été obtenue si les machines électriques étaient réellement construites. Cette pratique permet ainsi de gagner du temps, de réduire les coûts de construction d’un prototype et de s’assurer que les exigences sont satisfaites à l’avance.
Il ne sera pas toujours facile d’évaluer les impacts et les changements des effets d’interaction sur les configurations d’un banc d’essai dans les conditions d’exploitation. Le recours à des modelés numériques en effet est indispensable, et bien que la détermination et le calcul des coefficients de puissance sont déterminés plus rapidement que ceux obtenus expérimentalement.

Sim power system

Année après année le Matlab / Simulink a prouvé sa capacité à la modélisation et à la simulation de la plupart des programmes des systèmes électriques et mécaniques [76]. Donc MATLAB / Simulink est conçu par MathWorks inc.
Dans ce projet la bibliothèque Sim power system a été utilisée. Sim power system est une bibliothèque dans Matlab qui est un logiciel numérique permettant de construire des circuits électriques et cela permet à la simulation en temps réel des modèles électriques développés. Le logiciel Matlab est interactif pour simuler, analyser et optimiser les performances du système d’alimentation électrique et mécanique. Sim power system nous permet de simuler les centrales électriques (Parc éolien, hydrolien) qui peuvent être utilisés pour de nombreux objectifs, comme la formation des opérateurs (étudiants, Ingénieurs), ou pour le réglage des systèmes de commande afin d’adapter des différentes conditions de fonctionnement. Il contient des outils qui disposent d’une interface graphique interactive, des capacités d’automatisation et une gestion efficace des données. Donc l’objectif principal est de concevoir une simulation réaliste pour différentes conditions de fonctionnement du générateur de BEH, et de construire des modèles numériques utilisés pour simuler l’influence de la charge sur le générateur.

Description du modèle numérique

Dans cette section, le modèle de la BEH est réalisé dans l’environnement SIMULINK/MATLAB. L’objectif est de tester de différentes puissances électriques. Le modèle numérique est présenté dans la figure 3.4 .En effet, la puissance générée est obtenue à partir du GSAP, ce dernier est régulé par le CTC qui lui fournit la vitesse nécessaire permettant par la suite d’avoir la puissance désirée à la sortie du générateur, de plus, la régulation entre la puissance désirée et la puissance mesurée est réalisée par un régulateur PI.

Construction du modèle numérique.

En effet, la construction de notre modèle numérique représenté par un diagramme de simulation qui nous nécessite d’utiliser un logiciel de calcul, c’est pour cette raison nous utilisons Simulink et MATLAB pour exécuter nos simulations. Pour se faire, nous devons d’abord dessiner le diagramme de simulation dans Simulink. Ensuite, nous devons définir les paramètres de simulation pour le fonctionnement numérique, comme le temps de simulation, les conditions initiales et finales, et les tolérances d’erreurs. Enfin, nous avons utilisé MATLAB pour exécuter la simulation dans Simulink et analyser les résultats de la simulation.

Modèle du générateur synchrone à aimant permanent

Sim Power System fait partie de Matlab Simulink et contient une bibliothèque (powerlib) avec des machines synchrones, asynchrones. Le bloc Machine synchrone à aimant permanent fonctionne en mode générateur ou en mode moteur. Le mode de fonctionnement est regelé par le signe du couple mécanique (positif pour le mode moteur, négatif pour le mode générateur). Les parties électriques et mécaniques de la machine sont chacune représentées par un modèle d’espace d’états de second ordre. Le bloc suppose que le flux établi par les aimants permanents dans le stator est sinusoïdal, ce qui implique que les forces électromotrices sont sinusoïdales. Le bloc illustré dans la figure 3.5 contient les équations exprimées dans le cadre de référence du rotor (dq Cadre).
Ce bloc a été utilisé dans le modèle numérique, à noter que ce bloc présente une machine triphasée qui peut être décrite par un ensemble d’équations différentielles avec des coefficients dépendant du temps. Les méthodes les plus courantes pour décrire le bloc sont les transformations de Clarke et Park. Selon les définitions.
Les deux transformations présentées ci-dessous ne sont pas l’original Clarke et Park, mais sous une forme légèrement modifiée pour leur rendre le pouvoir invariant. En utilisant ces modifications, il est possible de calculer les valeurs de puissance / couple correctes à partir des paramètres de moteur transformés sans qu’il soit nécessaire de les ramener à trois valeurs de phase.

Test du bloc de générateur à aimant permanent

Afin de démarrer le bloc de générateur à aimant permanent et d’obtenir les valeurs dont on a besoin, il y a des blocs supplémentaires qu’il faut les connecter avec le bloc de générateur pour qu’il soit opérationnel. Il faut d’abord d’identifier les entrées et les sorties du bloc de GSAP que nous souhaitons extraire. Les entrées et les sorties sont expliquées dans les paragraphes suivants.

Charge de série triphasée RLC

Ce bloc met en oeuvre une charge équilibrée triphasée en tant de combinaison en série de résistance, d’inductance et de capacité. La charge fournit une impédance constante. Le bloc est représenté dans la figure 3.6.

Mesure de V-I triphasée

Afin de surveiller les tensions et les courants dans le système, le bloc de mesure à trois phases VI est disponible dans l’ensemble de mesure de la bibliothèque Sim Power System, figure 3.8. Ce bloc mesure les courants et les tensions instantanés triphasés dans un circuit. La mesure de phase à phase ou de phase à terre peut être mesurée à l’aide du bloc de mesure à trois phases VI. Donc Vabc et Iabc sont les sorties contenant trois courants de phase et trois tensions. Les bornes A B C sont les bornes d’entrée et connectées au bloc de la charge de série triphasée RLC, les bornes a b c sont les bornes de sortie et connectées au bloc de GSAP.
Ce bloc est souvent utilisé comme lien dans le modèle BEH et donne les mêmes valeurs à la sortie qu’à l’entrée. Dans ce projet, ce bloc est le lien entre le bloc de GSAP et le bloc de la charge de série triphasée RLC.

 

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Table des matières

RÉSUMÉ
ABSTRACT
REMERCIEMENTS
TABLE DES MATIÈRES
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES FIGURES
LISTE DES SYMBOLES
CHAPITRE 1
INTRODUCTION
1.2 Problématiques
1.3 Objectifs
1.4 Méthodologie
CHAPITRE 2
ÉTUDE BIBLIGRAPHIQUE
2.1 Introduction
2.2 Sources de l’énergie hydrolienne
2.3 L’énergie hydrolienne
2.4 État actuel des hydroliennes
2.5 Potentiel hydrolien
2.6 Hydroliennes en rivière
2.7 Rendement et frais d’Hydroliennes en rivière
2.8 Avantages et inconvénients des hydroliennes
2.9 Les différents types d’hydroliennes
2.10 Hydrolienne à axe horizontal versus hydrolienne à axe vertical
2.11 Mécanique des fluides
2.12 Système de contrôle
2.12.1 Définition
2.12.2 Exigences d’un bon système de contrôle
2.13 Conception d’un système d’asservissement
2.14 Systèmes en boucle ouverte et boucle fermée
2.14.1 Système en boucle ouverte
2.14.2 Système en boucle fermée
2.15 Contrôleur PID
2.15.1 Les caractéristiques des contrôleurs P, I et D
2.16 Méthodes de réglage PID
2.16.1Performance du contrôleur PID
2.16.2 Effet du PID sur le générateur d’hydrolienne
CHAPITRE 3
MODÉLISATION DU BANC D’ESSAI D’HYDROLIENNE
3.1 Introduction
3.2 Modèle spécifique de banc d’essai d’hydrolienne
3.3 Machines électriques
3.4 Les moteurs
3.4.1 Machines asynchrones
3.4.2 Structures des moteurs à induction
3.5 Les Générateurs
3.5.1 Classification des générateurs
3.5.2 Générateur synchrone à aimant permanent
3.6 La commande (ABB)
3.7 Modèle numérique de banc d’essai l’hydrolienne
3.7.1 Sim power system
3.7.2 Description du modèle numérique
3.7.3 Construction du modèle numérique
3.7.4 Modèle du générateur synchrone à aimant permanent
3.8.2 Équations du générateur dans le cadre de référence du rotor
3.9 Test du bloc de générateur à aimant permanent
3.9.1 Charge de série triphasée RLC
3.9.2 Mesure de V-I triphasée
3.10 Commande directe du couple du moteur à induction
3.10.1 Introduction
3.10.2 Caractéristique de contrôle
3.10.3 Principe de commande de couple direct (CDC)
3.10.4 Définition de la stratégie de contrôle
CHAPITRE 4
RÉSULTATS DE LA SIMULATION
4.1 Introduction
4.2 Comparaison entre le générateur numérique et expérimental
4.3 Étude de l’asservissement du BEH
4.3.2 Détermination des gains du régulateur PI
4.3.3 Réalisation d’un asservissement autonome
CHAPITRE 5
CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS
5.1 Conclusion
5.2 Recommandations
Référence
Annexe A.1

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