Thèse soutenue

Optimisation de contrôle commande des systèmes de génération d'électricité à cycle de relaxation

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Auteur / Autrice : Mariam Samir Ahmed
Direction : Seddik BachaAhmad Hably
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie électrique
Date : Soutenance le 28/02/2014
Etablissement(s) : Grenoble
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de génie électrique (Grenoble, Isère, France ; 2007-....) - Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)
Jury : Président / Présidente : Brayima Dakyo
Examinateurs / Examinatrices : Seddik Bacha, Ahmad Hably, Lorenzo Fagiano, Garrett Smith
Rapporteurs / Rapporteuses : Rachid Outbib, Mohamed Benbouzid

Résumé

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Un de nos grands défis actuels est la décarbonisation du réseau électrique en éliminant les générateurs d'électricité à base de carburant, et de les remplacer de préférence par des ressources publiquement acceptés et qui respectent la nature de l'environnement. C'est où les ressources énergétiques renouvelables soulèvent comme une solution prometteuse. Les Systèmes de génération d'électricité à cycle de relaxation représentent notamment une classe intéressante des énergies renouvelables. Un tel système doit retrouver périodiquement un état qui permet la production d'énergie, ce qui entraîne un cycle à deux phases : une phase de génération et une phase de récupération qui consomme l'énergie. L'intérêt principal de cette thèse est focaliser sur le système de traction à base de cerf-volant, appelé par la suite le Kite Generator System (KGS). Il s'agit d'une solution proposée pour extraire l'énergie du vent stable et forte dans les hautes altitudes. Son principe de fonctionnement est d'entraîner mécaniquement un générateur électrique au sol en utilisant un ou plusieurs cerfs-volants captifs. La problématique est divisée en deux objectifs : 1 - L'optimisation et le contrôle du cycle de relaxation afin de maximiser la puissance moyenne produite par le système. Deux stratégies de contrôle sont proposées à cet effet : une basée sur un contrôle du modèle non linéaire prédictif (Nonlinear model predictive control - NMPC), et la deuxième basée sur l'application des contraintes virtuel (Virtual Constraints Control - VCC). 2 - L'Intégration du système sur le réseau électrique ou l'employer pour alimenter une charge isolée. Ces problèmes sont abordés dans cette thèse, réalisée au laboratoire de génie électrique de Grenoble (G2ELab) en collaboration avec le laboratoire d'Image Parole Signal Automatique de Grenoble (GIPSA-Lab).