Gestion et Optimisation des Flux Energétiques dans un Micro Réseau DC Isolé

Abstract

La production intermittente et aléatoire des sources d’énergies renouvelables, photovoltaïques et éoliennes, présente toujours un problème pour leur intégration massive dans le réseau électrique. L'une des solutions est de grouper des sources d’origine renouvelables, des sources traditionnelles, des dispositifs de stockage et des charges locales, et les traiter comme un seule système soit isolé soit connecté au réseau public. Il s'agit du concept "Micro-Réseau". L’utilisation de cette structure permet de minimiser immédiatement les pertes liées au transport de l’énergie, de fournir une énergie de haute qualité, une fiabilité accrue et facilite la mise en œuvre de futur Smart Grid, qui est une nouvelle génération des réseaux électriques intelligents. C’est dans ce contexte que s’inscrivent ces travaux de thèse, qui présente une contribution à la gestion et l’optimisation des flux énergétiques dans un micro réseau électrique isolé, reposant sur l’utilisation d’une centrale photovoltaïque et d’une unité de stockage à base de batteries. Ces sources sont couplées au micro réseau par des convertisseurs électroniques de puissance et sont interconnectées au gestionnaire central du micro-réseau. L’objectif est l’élaboration de nouveaux outils destinés à l’amélioration des performances et de l’efficacité des différents composants d’un micro réseau autonome. Ainsi, afin d’extraire la puissance maximale de la source photovoltaïque, un algorithme classique est amélioré pour suivre pour améliorer l’efficacité et la stabilité du module PV. La technique proposée est validée expérimentalement. Concernant l'optimisation énergétique des interfaces de conversion pour un réseau autonome, une commande robuste basée sur le concept de mode glissant a été développée et appliquée à un convertisseur DC/DC abaisseur. Les résultats de simulation obtenus et une comparaison avec une commande classique montrent les performances et l'efficacité de notre stratégie. Relativement à la gestion de l’unité de stockage (Batterie), Des variantes de filtre de Kalman plus adaptés pour les systèmes non linéaires, sont désignées pour estimer l’état de charge de la batterie (SOC). Une implémentation est réalisée en utilisant la technique (PIL) de Co simulation hardware/software pour valider la technique élaborée.

Ces travaux se concluent par la conception et la réalisation d’un système intelligent et embarqué doté d’une forte puissance calculatoire qui assure une connectivité intelligente entre les différents modules d’un micro réseau et qui permet d’implémenter tous les algorithmes et lois de commandes ainsi que les estimateurs développées dans ce rapport.