Thèse soutenue

Modélisation multi-physique et gestion d'énergie d'un micro-réseau résidentiel

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Auteur / Autrice : Chaïma Mahjoubi
Direction : Mohamed MachmoumIlhem Slama-Belkhodja
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie électrique
Date : Soutenance le 26/10/2019
Etablissement(s) : Nantes en cotutelle avec Université de Tunis El Manar
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Énergie Électrique de Nantes-Atlantique
Jury : Président / Présidente : Ahmed Masmoudi
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Christophe Olivier, Bruno Sareni, Lofti Krichen

Résumé

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Le travail porte sur la modélisation et l’optimisation d’un micro-réseau multi-sources autonome dans le cadre d’une application résidentielle. Le micro-réseau d’étude est un système multisources à énergie renouvelable comprenant des panneaux photovoltaïques (PV) comme source de production principale, une pile à combustible (PàC) comme source de production auxiliaire, des supercondensateurs et une batterie Lithium-ion comme système hybride de stockage, l’ensemble interfacé via des convertisseurs statiques pour l’adaptation des niveaux de puissance. Dans un premier temps, ces travaux de recherche se concentrent sur la modélisation multiphysique des sources et des éléments de stockage de l’énergie ainsi que leur validation expérimentale. En effet, l’étude du vieillissement des différents organes du système nécessite la modélisation de l’intégralité du système, étant donné que le vieillissement dépend principalement des paramètres électriques et thermiques. Dans un second temps, nous avons élaboré une stratégie de gestion d’énergie basée sur le principe de la séparation fréquentielle. Cette stratégie a pour objectif de réduire la consommation du carburant (Hydrogène) par la pile à combustible et d’améliorer la durée de vie des systèmes de stockage et de production de l’énergie. Une étude technico-économique est ensuite effectuée, afin d’identifier le meilleur compris entre le coût total du système et la quantité de l’énergie produite. Finalement, une analyse de sensibilité est réalisée pour identifier les paramètres les plus influents sur le coût total du système.