Système de gestion de l’énergie basé sur l’incertitude pour un système hybride à sources d’énergie renouvelable

Architecture des systèmes de gestion de l’énergie (SGE)

Typiquement, un SGE appliqué à un système à lien CA considère la gestion des flux de la puissance active et réactive de chaque source d’énergie et leur utilisation vers la régulation et l’asservissement de la fréquence et de la tension pour améliorer la stabilité du SHER. En général, les architectures de contrôle ou gestion de l’énergie sont classées en trois catégories: les structures de contrôle centralisées, distribuées et hybrides .
Contrôle centralisé: l’ensemble des signaux de mesure qui correspondent aux différentes sources d’énergie sont centralisés dans un contrôleur principal à travers des contrôleurs locaux . Le contrôleur principal a pour rôle de surveiller les sources d’énergie et d’exercer un contrôle basé sur les signaux mesurés, tout en étant soumis aux contraintes et aux objectifs de performance (rendement, stabilité, disponibilité, etc.).
Contrôle distribué: l’ensemble des signaux de mesure qui correspondent aux sources d’énergie sont dirigés vers un contrôleur local. La communication parallèle entre les
contrôleurs est établie afin d’assurer un contrôle local pour chaque source d’énergie, tout en répondant à la gestion globale de l’énergie du système . Les avantages de ce type de commande sont la facilité d’installation, d’opération et de démarrage (plug-and Play) ainsi que la diminution du temps de calcul. Un désavantage de ce type de commande est la complexité de la communication entre les différents contrôleurs locaux. Des algorithmes d’intelligence artificielle tels que la logique floue (FL), les réseaux neuronaux ou les algorithmes génétiques et leurs combinaisons sont des outils qui sont souvent utilisés dans ce type de problématique. Une approche prometteuse pour résoudre les problèmes de contrôle distribués est le système de multi-agent (SMA). Ce système a été utilisé, entre autres, dans l’intégration de systèmes de puissance et pour la gestion de puissance de micro réseaux.
Contrôle hybride: souvent composées d’une commande centralisée et d’une commande distribuée , les sources d’ énergie sont regroupées dans un micro réseau où le contrôle centralisé est utilisé à l’intérieur de chaque groupe et où le contrôle distribué est appliqué entre les deux groupes au niveau du contrôle centralisé. Dans ce système hybride de gestion de l’énergie, l’optimisation locale est assurée par chaque contrôle centralisé à l’intérieur de chaque groupe, alors que la coordination globale du système est garantie par le contrôle distribué à travers la communication entre les deux groupes.

Systèmes de gestion de l’énergie (SGE)

Une gestion correcte du flux de puissance électrique dans le SHER doit être exécutée afin d’améliorer les performances globales et de prolonger la durée de vie de plusieurs composants du SHER, en particulier la PàC et l’électrolyseur . Par conséquent, une gestion adéquate du flux d’énergie à travers le SHER est essentielle et la mise en place d’un système de gestion de l’énergie (SGE) est nécessaire. Le SGE peut être divisé en deux catégories: SGE basé sur l’optimisation; et SGE basé sur la technique de l’intelligence artificielle .
En général, le SGE basé sur l’optimisation implique une fonction objective qui maximise l’efficacité du SHER, minimise la consommation d’hydrogène et améliore les conditions de fonctionnement du SHER. Récemment, une approche utilisant l’optimisation dans un SGE pour un système PVlPàC/BAT a été présentée par Vaishalee et al. Ce SGE n’a pas besoin d’une charge de délestage, car l’énergie générée correspond à la demande de la charge. Les résultats de la simulation démontrent comment l’excès d’énergie photovoltaïque est envoyé vers l’électrolyseur lorsque l’estimation de l’état de charge (SoC) est de 99,5 %, protégeant ainsi la batterie des surcharges. Une autre stratégie d’optimisation basée sur le SGE pour un SHER autonome est présentée par Torreglosa et al. La fonction objective minimise la valeur actuelle nette du coût d’exploitation du SHER pour toute sa durée de vie. Nasri et al. présentent une stratégie SGE pour satisfaire les exigences de la charge électrique. L’énergie PV excédentaire est utilisée pour produire de l’hydrogène. Lorsque le stockage de l’hydrogène est plein, l’excès d’énergie est envoyé aux ultra-condensateurs. Le système photovoltaïque est mis hors ligne lorsque les condensateurs sont entièrement chargés. Bordin et al. considèrent les processus de dégradation de la batterie dans l’optimisation du SGE. Une analyse de sensibilité est menée dans le but est de démontrer comment les coûts et les performances de la batterie ont une incidence sur le coût du système. Malheureusement, le SGE basé sur l’optimisation engendre d’énormes coûts informatiques. Une stratégie du SGE basé sur la production d’hydrogène est présentée par Valverde et al. . Dans cette étude, deux stratégies de SGE ont été évaluées, ce qui a permis de conclure que le modèle de contrôle prédictif (MCP) offre une meilleure performance que le contrôle par bande d’hystérésis. Cependant, les solutions optimales n’ont pas toujours été atteintes; dans certains cas, les solutions étaient sous-optimales, alors que dans d’ autres cas, aucune solution n’a été trouvée.

Incertitude dans les systèmes hybrides à source d’énergie renouvelable

L’ existence de l’incertitude dans plusieurs opérations ou processus est un comportement caractéristique réel du système . Giannakoudis et al., présentent la classification suivante utilisée dans le cadre des systèmes hybrides à source d’énergie renouvelable (SHER) :
Incertitude inhérente aux modèles: représente les incertitudes inhérentes aux paramètres physiques, mécaniques, chimiques, et électriques qui sont utilisés dans chaque modèle de SHER. Incertitude inhérente au système: représente l’incertitude des paramètres qui sont spécifiés comme constants dans le système, mais qui peuvent fluctuer au cours des opérations.
Incertitude externe (perturbations): représente les variations observées dans la variable d’environnement (la variance de la puissance WT et de la puissance PV en production) et dans la demande électrique (variance de la consommation d’ énergie de la charge).
Dans notre cas d’étude, nous nous concentrons principalement sur l’incertitude externe qui est généralement estimée par différentes méthodes de prévision. Par conséquent, nous considérons que seules les variances statistiques des conditions météorologiques et de la demande de la charge sont pertinentes pour la conception du SGE. Ces variances aideront à obtenir de meilleures décisions quant à la gestion du flux de la puissance électrique à travers le SHER, ce qui se traduira par une amélioration des décisions de DI A de la PàC et de l’électrolyseur.
En outre, la vitesse du vent et l’irradiation solaire sont considérées comme deux processus stochastiques provenant des conditions météorologiques. Les incertitudes liées à la vitesse du vent, à l’irradiation solaire et à la consommation de charge dans un SHER autonome jouent un rôle important dans l’amélioration de l’efficacité du système .

Dégradation d’une pile à combustible (PàC) et d’un électrolyseur

La dégradation des composants d’un SHER affecte les dimensions, les conditions d’opération et la performance du système . De plus, elle affecte la faisabilité et les coûts liés à l’implantation du SHER . Dans cette étude, nous étudierons les facteurs de risque liés à la dégradation de la PàC et de l’électrolyseur.
La dégradation est définie comme la détérioration graduelle du fonctionnement de la PàC ou de l’électrolyseur diminuant leurs performances initiales. Dans une cellule d’électrolyse, les divers mécanismes de dégradation réduisent la durée de vie de la PàC et de l’électrolyseur . En fait, plusieurs conditions de fonctionnement accélèrent la dégradation de la PàC et de l’ électrolyseur. Parmi celles-ci: Les cycles de démarrage/arrêt (D/ A); Le démarrage à froid; Les impuretés dans le gaz (hydrogène, air); La variation cyclique de la densité du courant; Les changements de température ou d’humidité relative; Les différences de pression du gaz entre l’ anode et la cathode à l’intérieur du bloc de cellules à combustible; La mauvaise gestion de l’eau (inondations et déshydratation) ou la présence d’eau liquide dans le bloc de cellules à combustible de la PàC.
La puissance de la PàC et de l’électrolyseur subit une chute tout au long du fonctionnement du système. Cette chute peut être tolérée dans la mesure où on est capable de fournir au système la puissance nécessaire pour faire fonctionner la charge .
Avec le temps, l’effet cumulatif des chutes de puissance peut devenir si important que la cellule d’électrolyse de la PàC n’arrive plus à fournir la puissance nécessaire. Dans cette situation, l’électrolyseur ne peut recevoir la puissance qu’on lui injecte et le système atteint un niveau de dégradation élevé considéré comme inacceptable. La dégradation totale de la PàC ou de l’électrolyseur est la contribution relative de la somme des dégradations de chaque composante du système, surtout à l’intérieur du bloc de cellules à combustible .
Ce bloc est composé d’une membrane, de catalyseurs anodiques et cathodiques, d’une couche de diffusion gazeuse (GDL), de plaques bipolaires et d’un joint d’étanchéité, chacun contribuant à la dégradation du système à travers des processus différents . De ces composantes, la membrane est celle qui subit la plus grande dégradation .

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Table des matières

Chapitre 1 – Introduction 
1.1 Contexte et motivation
1.2 Problématique de recherche
1.3 Objectifs du projet de recherche et contributions escomptées
1.4 Méthodologie de recherche
1.5 Organisation de la thèse
Chapitre 2 – Revue bibliographique 
2.1 Systèmes hybrides à source d’énergie renouvelable (SHER)
2.1.1 Architectures ou configurations de SHER
2.1.2 Système de stockage d’ énergie
2.1.3 Architecture des systèmes de gestion de l’énergie (SGE)
2.1.4 Configuration typique d’un système hybride à sources d’énergie renouvelable autonome avec production d’hydrogène
2.2 Systèmes de gestion de l’énergie (SGE)
2.3 Incertitude dans les systèmes hybrides à source d’énergie renouvelable
2.4 Dégradation d’une pile à combustible (PàC) et d’un électrolyseur
Chapitre 3 – Articles
3.1 Cohérence des articles par rapport aux objectifs de la thèse
3.2 Article 1 : «Power management system for off-grid hydrogen production based on uncertainty »
3.3 Article 2 : « Experimental evaluation of a power management system for a hybrid renewable energy system with hydrogen production»
3.4 Article 3 : « Free air-breathing proton exchange membrane fuel cell: Thermal behavior characterization near freezing temperature »
3.5 Article 4 : « Improving a free air breathing proton exchange membrane fuel cell through the Maximum Efficiency Point Tracking method »
Chapitre 4 – Discussion générale 
Chapitre 5 – Conclusion et perspectives
Annexes – Protocole expérimental 
A.1 Système hybride à source d’énergie renouvelable (SHER)
A1.1 Banc d’essai – caractéristiques
A 1.2 Plateforme LabVIEW – Système d’acquisition, de commande et de contrôle
A.1.3 Fréquence d’échantillonnage
A.1.4 Procédure expérimentale
A.2 Pile à combustible PEM de type atmosphérique
A.2.1 Banc d’essai – Caractéristiques
A.2.2 Plate forme Lab VIEW – Système d’acquisition
A.2.3 Procédure expérimentale
A.2.4 Fréquence d’ échantillonnage
Références bibliographiques

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