Thèse soutenue

Gestion, optimisation et conversion des énergies pour habitat autonome

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Auteur / Autrice : Menad Dahmane
Direction : Ahmed El HajjajiJérôme Bosche
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur. Automatique
Date : Soutenance le 24/11/2015
Etablissement(s) : Amiens
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Modélisation, Information et Systèmes (Amiens)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ahmed El Hajjaji, Jérôme Bosche, Dimitri Lefebvre, Jean-Paul Gaubert, Christophe Forgez, Manuela Sechilariu
Rapporteurs / Rapporteuses : Dimitri Lefebvre, Jean-Paul Gaubert

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Ce mémoire présente le travail de recherche qui consiste à développer et à mettre au point un dispositif capable d'alimenter en électricité un habitat isolé et le rendre autonome en utilisant des sources d'énergie renouvelable. Le système multi-sources considéré comprend une éolienne et des panneaux photovoltaïques comme sources principales, des batteries de type Lithium-Ion pour le stockage ainsi qu'un générateur Diesel comme source de secours. Dans le but d'apporter une contribution face aux problèmes de gestion d'énergie pour systèmes hybride et la commande des chaînes de conversion d'énergie renouvelable, nous proposons dans ce travail une stratégie de gestion des flux de puissances basée sur la prédiction des potentiels énergétiques sur un horizon très-court pour générer des références optimales pour assurer l'autonomie de la charge. Pour cela, nous présentons dans un premier temps, un dimensionnement des différents modules du système multi-sources ainsi que la modélisation de chacune des chaînes de conversion d'énergie. Par la suite, cette modélisation nous a permis de développer des lois de commande en utilisant les techniques LMI pour le placement de pôles dans le but d'augmenter les performances transitoires du suivi de références. L'algorithme de gestion proposé ainsi que les stratégies de commande développées pour le suivi de références et la maximisation de puissance ont été validées en simulation en utilisant des données issues de mesures réelles. Après avoir obtenu des résultats en simulation avec Matlab/Simulink, nous avons validé ces travaux expérimentalement en réalisant des tests sur la plateforme multi-sources équipée de cartes dSPACE du laboratoire