Thèse soutenue

Contribution à la modélisation et au contrôle de trajectoire de Trackers photovoltaïques à haute concentration (HCPV)
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Auteur / Autrice : Mohamed Aymen Sahnoun
Direction : Jean-Claude Carmona
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance le 18/12/2015
Etablissement(s) : Paris, ENSAM
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'information et des systèmes (Marseille) - Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes : Ingénierie Numérique des Systèmes Mécanique
Jury : Président / Présidente : Kouider Nacer M'Sirdi
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Claude Carmona, Julien Gomand
Rapporteurs / Rapporteuses : Abdelaziz Hamzaoui, Frédéric Giraud

Mots clés

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Résumé

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Dans une optique de maximisation de la production et de réduction des coûts d’installation, de maintenance et d’entretien des trackers solaires, qui permettent d’orienter les modules photovoltaïques à haute concentration (HCPV), ces travaux de thèse se focalisent sur l’amélioration de la précision et la réduction du coût de la stratégie de génération de la trajectoire du tracker. Dans un premier temps, un simulateur de tracker HCPV est développé offrant une étude de l’influence de la performance du suivi du soleil sur la production des modules HCPV, permettant ainsi une étude et une comparaison des stratégies de génération de trajectoires. Le simulateur est basé sur un modèle comportemental de module HCPV monté sur tracker permettant de prédire la puissance maximale du module HCPV en fonction de l’erreur de position du tracker face au soleil, de l’ensoleillement direct et de la température. Une première stratégie de commande dite de référence a été implémentée sur ce simulateur. C’est une commande hybride qui repose sur un viseur solaire pour corriger l’erreur de poursuite par un calcul astronomique. Ensuite, afin d’améliorer les performances et de réduire les coûts de cette stratégie, une nouvelle approche sans capteur est développée en se basant sur une méthode d’optimisation du gradient de puissance pour la génération de la trajectoire du tracker. Une étude complémentaire est également exposée afin de mettre en évidence des algorithmes de recherche de la puissance maximale (MPPT) pouvant offrir des temps de réponse suffisamment rapides pour ne pas affecter la qualité de l’évaluation du gradient de puissance. Dans ce contexte, une commande MPPT P&O améliorée par un réseau de neurones à complexité réduite est proposée, assurant un compromis entre précision, simplicité et rapidité