Méthodologies de conception et d’optimisation d’une chaîne de conversion d’énergie renouvelable
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Date
2023
Authors
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Publisher
Université d'Oum El Bouaghi
Abstract
L'objectif de cette thèse est de concevoir et d'optimiser des chaînes de conversion d'énergie photovoltaïque (PV) pour des systèmes connectés au réseau et autonomes, en utilisant différentes stratégies de contrôle. La première partie de la recherche se concentre sur les systèmes PV connectés au réseau triphasé. Un convertisseur DC-DC avec contrôle de point de puissance maximale (MPPT) est utilisé pour extraire la puissance maximale du panneau PV. L'étude intègre des algorithmes MPPT méta-heuristiques, tels que l'optimisation de l'essaim de particules (PSO), pour obtenir un modèle équivalent du panneau PV, améliorant ainsi les performances et la vitesse de l'algorithme MPPT. Le contrôleur de modèle prédictif à états finis (FS-MPC) est introduit pour gérer le transfert d'énergie et
la synchronisation dans un onduleur triphasé connecté au réseau. De plus, un algorithme d'optimisation de la baleine (WOA) est mis en oeuvre en tant que contrôleur MPPT avec un onduleur monophasé connecté au réseau. En outre, pour réduire le nombre de commutation dans un onduleur monophasé, un contrôleur à commutation réduite FS-MPC (RS-FS-MPC) est utilisé. Dans un onduleur connecté au réseau, il est nécessaire de maintenir une tension constante fournie par le système côté courant continu, qui est étudié et présenté dans cette recherche. Les méthodes utilisées dans la simulation du système sont basées sur l'utilisation d'un contrôleur proportionnel-intégral anti-windup (PI). Dans la deuxième partie de l'étude, un système autonome est considéré, où un algorithme d'optimisation hybride de l'essaim de particules avec évolution différentielle (DE-PSO) est développé pour surmonter la condition d'ombrage partiel (OP) dans différentes conditions climatiques et détecter les changements de charge.
Enfin, les performances des techniques de contrôle proposées sont testées dans différentes conditions climatiques par simulation et validation expérimentale sur une plate-forme de test basée sur une carte DSPACE 1104 dans le cas du système monophasé proposé. Les avantages et les limitations de chaque technique de contrôle sont mis en évidence.
The objective of this thesis is to design and optimize photovoltaic (PV) power conversion chains for both island and grid-connected systems under various control strategies. The first part of the research focuses on grid-connected PV systems. A DC/DC converter with maximum power point tracking (MPPT) control is employed to extract the maximum power from the PV panel. The study incorporates metaheuristic MPPT algorithms, such as particle swarm optimization (PSO), to obtain an equivalent model of the PV panel, thereby improving the performance and speed of the MPPT algorithm. The finite-state predictive model controller (FS-MPC) is introduced to manage energy transfer and synchronization in a three-phase grid-connected inverter. Moreover, a Whale Optimization Algorithm (WOA) is implemented as an MPPT controller with a single-phase grid-connected inverter. Furthermore, to reduce the number of switches in a single-phase inverter, a reduced-switching FS-MPC (RS-FS-MPC) controller is developed. In a gridconnected inverter, It is necessary to maintain a constant voltage supplied by the DC-side system, which is studied and presented in this research. The methods used in the simulation of the system are based on the use of a proportional-integral anti-windup (PI) controller.
In the second part of the study, an autonomous system is considered, where a hybrid particle swarm optimization algorithm with differential evolution (DE-PSO) is developed to overcome the partial shading condition in different climatic conditions and detect changes in load.
Finally, the performance of the proposed control techniques is tested in different climatic conditions through simulation and experimental validation on a test bench based on a DSPACE 1104 board in the case of the proposed single-phase system. The advantages and limitations of each control technique are highlighted.
Description
Keywords
Algorithme génétique, Optimisation par essaims particulaire, Emulateur photovoltaique