Soutenance mémoire
Modélisation d’un système hybride éolien-solaire-batterie-groupe électrogène
Structure du système hybride étudié
Le schéma synoptique du système hybride éolien-solaire-batterie-groupe électrogène destiné à l’électrification rurale est indiqué par la figure I-1.
Il comprend :
➤ un générateur photovoltaïque (PV) ;
➤ un aérogénérateur ;
➤ un système de stockage (batteries) ;
➤ un régulateur ;
➤ un onduleur ;
➤ et un groupe électrogène de secours.
L’énergie produite par le générateur PV et l’aérogénérateur est utilisée pour alimenter la charge, le surplus est envoyé dans la batterie pour y être stockée. La batterie prend le relai de couverture de la charge lorsque l’énergie produite par les deux générateurs n’est pas suffisante. Lorsque l’énergie produite par les deux générateurs (éolien et solaire) et la batterie n’est pas suffisante, le groupe électrogène alimente le profil de charge. Il sert également à charger la batterie. Afin d’évaluer la performance globale d’un tel système hybride, il est d’abord important d’étudier le modèle de chaque composant.
Modèle de performance du générateur PV
La connaissance du modèle de performance de module solaire PV est essentielle car elle permet d’estimer l’énergie produite. De plus, ce modèle intervient dans le dimensionnement et dans l’optimisation du système hybride. A ce titre, plusieurs travaux ont été effectués pour évaluer la performance de quelques modèles proposés. Radziemska et Klugmann (2002) ont présenté l’influence de la température sur les paramètres électrique (courant, tension) de cellules photovoltaïques au silicium. Nishioka et al. (2003) ont analysé l’influence de la variation de la température sur le coefficient de performance d’un système PV afin d’estimer la production annuelle d’un système photovoltaïque. Les résultats découlant de cette étude ont permis de constater que pour une amélioration du coefficient de performance du système PV de 0.1 %/°C, l’énergie annuelle produite augmente de 1 %. D’autres travaux sont effectués afin de simplifier les modèles de simulation de la puissance produite par un générateur PV. Borowy et Salame (1996) ont proposé un modèle de simulation de la puissance maximale à la sortie d’un générateur PV en se basant sur la courbe caractéristique I-V du module. Ce modèle dépend de la distribution du rayonnement solaire et de la variation de la température. Zhou et al. (2007) ont établi un modèle de performance dépendant de l’ensoleillement et de la température. Ces auteurs se sont basés sur la caractéristique I-V du module solaire photovoltaïque pour faire ce travail. Ils ont pu évaluer la performance réelle du générateur sur une période d’une année en déterminant l’énergie annuelle produite.
Koutrouli et al, (2006), Abedi et al., (2012), Ould Bilal et al. (2010b, 2012b) ont utilisé un modèle de performance d’un module solaire PV dépendant du rayonnement solaire, de la température et des coefficients de performances du module solaire photovoltaïque. Ce modèle présente l’avantage de prendre en considération la variation horaire du rayonnement solaire et de la température, ce qui permet d’évaluer la performance horaire des modules solaire PV.
Modèle de performance d’un aérogénérateur
Le vent fait partie des parametres métrologiques les plus variables dans le temps et dans l’espace, il représente ainsi un paramètre complexe. Son exploitation à l’aide d’aérogénérateurs pour la production d’électricité nécessite d’abord une bonne connaissance de sa variation spatio-temporelle. Dans ce but, des études d’estimation des potentiels éoliens dans le cadre d’étude de faisabilité des projets éoliens ont été réalisées dans plusieurs régions du monde (Kavak et Akpinar, 2005 ; Irfan et al., 2010 ; Ahmed et al., 2010 ; Tian, 2011 ; Olayinka, 2011a, 2011b ; Gass et al., 2011 ; Athanasios et al. 2011 ; Ould Bilal et al., 2008a, 2011 ; Saeidi et al., 2011 ; Niamh et al., 2011 ; Aynur et Figen, 2009a, 2009b ; Ould Bilal et al., 2012a, 2012c).
Cependant, Il faut noter que les aérogénérateurs sont disponibles en plusieurs tailles: petites, moyenne et grande puissance (BWE, 2006). Chaque aérogénérateur est caractérisé par sa propre courbe de puissance et possède ses propres caractéristiques. Le choix d’un type d’aérogénérateurs à installer sur un site va dépendre, donc, non seulement des caractéristiques des aérogénérateurs, généralement fournies par les constructeurs mais également des données de vent disponible pour ce site fournis sous forme de grandeurs moyennes ou grandeurs statistiques (moyenne annuelle, mensuelle, journalière et/ou horaire). Dans la plupart des études de performance des aérogénérateurs sur un site donné, les modèles de variation de leur puissance de sortie en fonction des variations de la vitesse du vent ne sont pas connus. Or ces modèles sont indispensables pour l’estimation de l’énergie produite par ces aérogénérateurs pour une période donnée. A ce titre, plusieurs chercheurs (Yang et Burnett, 2002 ; Chedid et Rahman, 1998 ; Eftichios et al., 2006 ; Lysen, 1983) ont proposé des modèles linéaire, quadratique et cubique pour calculer la puissance à la sortie d’un aérogénérateur installé sur un site en fonction du potentiel du site. Troen et Petersen, (1989), Bueno et Carta, (2005) quant à eux, ont supposé que la courbe de puissance à une forme linéaire sur plusieurs partie. Ils ont, donc, utilisé des modèles linéaires pour chaque partie de la courbe de puissance. D’autres chercheurs (Bernal-Agustin J.L, Rodolfo et al., 2010 ; Orhan et Banu, 2010) ont estimé la puissance produite par l’aérogénérateur en se basant sur la méthode de calcul du rendement. La plupart des méthodes exposées dans les références précédentes utilisent la vitesse moyenne annuelle ou mensuelle pour calculer la puissance à la sortie d’un aérogénérateur. Cependant, il est connu, de manière générale, que la puissance produite par un aérogénérateur dépend fortement de variation de la vitesse du vent. Il est donc important de disposer d’un modèle permettant de prendre en considération la variation instantanée de la vitesse du vent. Lu et al., (2002), Yang et al., (2007), Yang et al., (2009) ont proposé un modèle de simulation simplifié permettant de calculer la puissance à la sortie de l’aérogénérateur. Ils ont considéré que la puissance produite varie linéairement en fonction de la vitesse du vent. Ce modèle est un cas particulier du modèle proposé par Borowy et Salameh (1994, 1996) en fixant le paramètre de forme de Weibull (k) à la valeur 1. Le modèle proposé par Borowy et Salameh (1994, 1996) permet, en effet, de calculer la puissance produite par un aérogénérateur en tenant compte du facteur de forme de Weibull (k) calculé sur le site et de la variation instantanée de la vitesse de vent.
Modèle de performance de la batterie
Dans le cas d’utilisation des ressources éolienne et solaire pour la production de l’énergie en site isolé, le système de stockage pose des problèmes techniques et économiques supplémentaires dus à l’utilisation des batteries (Zhou et al. 2010). Les systèmes hybrides éolien-solaire-batterie-groupe électrogène dépendent du rayonnement solaire et de la vitesse du vent dont les variations sont imprévisibles. Le problème de couverture de la demande se pose aussi car, le système ne produit pas forcement l’énergie au même moment où elle est demandée. Ceci nécessite de disposer d’un système de stockage (par exemple : batteries) permettant d’emmagasiner l’énergie produite et non entièrement consommée pour être restituée ultérieurement.
Les travaux de Gu et al. (1987), Ekdunge et Simonsson (1989), Kim et Hong (1999), Bernardi et Carpenter (1995), Nguyen et al. (1990) ont développé des modèles mathématiques permettant d’étudier l’influence de la température, la cinétique de réaction de l’électrolyte sur la performance de la batterie. Cependant, ces modèles sont complexes en termes d’expressions mathématiques. D’autres approches permettant d’étudier le comportement de batteries sont proposées par Bernieri et al. (1991) et Cun et al. (1996) en développant des modèles de circuit électriques, équivalant à l’ensemble des composants internes de la batterie (électrodes et la résistance de l’électrolyte). La performance de ces modèles reste à démontrer, car ils dépendent fortement d’un nombre de tests à réaliser pour identifier les coefficients de ces modèles (Bernieri et al., 1991). D’autres travaux ont proposé des modèles empiriques permettant d’estimer la performance de la batterie. La plupart d’entre eux sont confirmés par des observations et expérimentations (Baert et Veraet, 1999). Yang et al. (2007) ont proposé un modèle de performance de la batterie dépendantde l’état de charge de la batterie. Ce modèle est utilisé par d’autres chercheurs (Abedi et al., 2012 ; Koutroulis et al., 2006 ; Yang et al., 2007, 2008, 2009; Fatih et al., 2009 ; Ould Bilal et al., 2012b, 2012 d) pour évaluer le comportement et la performance de la batterie dans un système hybride utilisant les sources d’énergies éolienne et solaire.
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Table des matières
Introduction générale
Chapitre I : Modélisation, dimensionnement et optimisation d’un système hybride utilisant des sources éolienne et solaire
I.1. Introduction
I.2. Modélisation d’un système hybride éolien-solaire-batterie-groupe électrogène
I.2.1 Structure du système hybride étudié
I.2.2. Modèle de performance du générateur PV
I.2.3. Modèle de performance d’un aérogénérateur
I.2.4. Modèle de performance de la batterie
I.2.5. Stratégie de gestion de fonctionnement du système hybride
I.2.6. Modèle de performance du groupe électrogène
I.2.7. Modèle de performance du régulateur et de l’onduleur
I.3. Méthodes de dimensionnent optimisation des systèmes hybrides utilisant les sources éolienne et solaire
I.3.1. Méthodes de dimensionnement utilisant de logiciels
I.3.2. Méthodes de dimensionnement utilisant les techniques d’optimisation
I.3.2.1. Présentation de l’algorithme génétique
I.3.2.2. Optimisation multicritères
I.4. Données météorologiques pour une bonne étude de performance d’un système hybride de sources éolienne et solaire
I.5. Forme des données météorologiques utilisées dans l’optimisation des systèmes hybrides
I.6. Conclusion
Chapitre II : Etude et modélisation du potentiel éolien d’un site : caractéristiques diurnes et saisonnières de la vitesse du vent
II.1. Introduction
II.2. Généralités sur l’énergie éolienne
II.2.1. Distribution globale des ressources éoliennes
II.2.2. Régime de vent
II.2.2.1. Variation global de la vitesse du vent
II.2.2.2. Phénomènes locaux influant la vitesse du vent
II.2.2.3. Effet de la turbulence sur la vitesse du vent
II.2.2.4. Variation temporelle et spatiale de la vitesse du vent
II.2.3. Densité de puissance et puissance disponible dans le vent
II.2.3.1. Densité de puissance
II.2.3.2. Puissance disponible dans le vent
II.3. Modélisation des variations de la vitesse de vent
II.3.1. Distribution de Weibull
II.3.2. Distribution de Rayleigh
II.3.3. Distribution normale
II.3.4. Distribution Lognormal
II.3.5. Distribution de Gamma
II.4. Méthode de détermination des paramètres des distributions
II.4.1. Méthodes de détermination des paramètres de Weibull
II.4.1.1. Méthode graphique
II.4.1.2. Méthode empirique
II.4.1.3. Méthode du facteur d’irrégularité
II.4.2. Méthode de détermination des paramètres des autres distributions : Méthode de vraissemblance
II.5. Analyse statistique
II.6. Application : évaluation et modélisation du potentiel éolien sur la côte nord-ouest du Sénégal
II.6.1. Présentation des sites et évaluation des mesures
II.6.2. Potentiel éolien sur la cote nord-ouest du Sénégal
II.6.3. Régime de vent sur la cote nord-ouest du Sénégal
II.6.3.1. Variation saisonnière de la vitesse moyenne du vent
II.6.3.2. Variation horaire de la vitesse moyenne du vent
II.6.3.3. Rose du vent sur la côte nord-ouest du Sénégal
II.6.3.4. Distribution observée diurne et nocturne de la vitesse du vent
II.6.4. Comparaison des méthodes de calcul des paramètres de Weibull sur les sites d’étude
II.6.4.1. Analyse statistique
II.6.4.2. Densité de puissance théorique et observée
II.6.5. Comparaison des distributions sur les différents sites
II.6.5.1 Analyse statistique
II.6.5.2. Densité de puissance théorique et observée
II.7. Validation du modèle d’un aérogénérateur sur le site de Sine Moussa Abdou
II.8. Etude du choix d’un type d’aérogénérateur adapté aux potentiels disponibles sur la côte nord-ouest du Sénégal
II.8.1. Caractéristiques des aérogénérateurs utilisés
II.8.2. Energie produite et facteur d’utilisation
II.9. Conclusion
Chapitre III : Méthodologie de caractérisation du potentiel solaire d’un site
III.1. Introduction
III.2. Généralités sur le rayonnement solaire
III.2.1 Mesure du rayonnement solaire
III.2.2. Influence de rotation de la terre sur les caractéristiques du rayonnement solaire
III.2.3. Géométrie solaire : hauteur solaire et azimut
III.2.4. Rayonnement solaire hors atmosphère
III.2.5. Effet d’atténuation du rayonnement solaire
III.2.5.1. Atténuation par l’épaisseur optique des aérosols
III.2.5.2. Atténuation par la couche d’ozone
III.2.5.3. Atténuation par la vapeur d’eau
III.2.5.4. Atténuation par la masse atmosphérique
III.3. Méthode d’estimation du rayonnement solaire
III.3.1. Estimation du rayonnement solaire direct par la méthode de MMER
III.3.2. Estimation du rayonnement solaire diffus par la méthode MMER
III.3.3. Estimation du Rayonnement solaire global par la méthode MMER
III.3.4. Calcul de l’énergie solaire disponible
III.3.5. Indice de clarté
III.4. Application : étude et modélisation du potentiel solaire sur cinq sites du Sénégal
III.4.1. Présentation des sites et des instruments de mesures
III.4.2. Evaluation du potentiel solaire disponible sur les sites
III.4.3. Variation mensuelle de l’énergie solaire disponible
III.4.4. Variation saisonnière de l’énergie solaire disponible
III.4.5. Variation journalière de l’énergie solaire disponible
III.4.6. Variation horaire du rayonnement solaire disponible
III.4.7. Repartition des jours selon l’état du ciel
III.4.7.1. Distribution de l’indice de clarté
III.4.7.2. Classification des jours selon l’état du ciel
III.4.7.3. Variation mensuelle de l’indice de clarté
III.4.8. Influence des aérosols sur l’énergie solaire disponible à Mbour
III.4.8.1. Distribution de l’épaisseur optique des aérosols
III.4.8.2. Mesure de l’impact d’aérosols sur l’énergie solaire disponible
III.4.9. Validation expérimentale du modèle d’estimation du rayonnement solaire global sur un plan horizontal
III.5. Conclusion
Conclusion générale
