Systèmes électriques hybrides à énergie renouvelable Dimensionnement, modélisation et simulation

Systèmes électriques

Deux axes principaux de recherche

Dimensionnement optimal d’alimentations
autonomes stationnaires (hybrides)
– Intérêt des systèmes hybrides
– Dimensionnement
– Modélisation
– Optimisation
• Gestion d’énergie de systèmes hybrides
– Les systèmes multi-agents : une piste parmi d’autres

Dimensionnement,
modélisation et simulation

Pourquoi un système hybride ?

Les sources renouvelables sont onéreuses lorsqu’elles
interviennent (interconnections) dans le réseau
• Pour des applications autonomes, elles sont compétitives
• Inconvénient majeur : intermittence
• Solution : système de stockage (batteries) et générateur
auxiliaire (pile à combustible ou générateur diesel)

Exemple de système hybride

• Association Photovoltaïque (PV), Batterie
et Pile à Combustible (PàC)

Dimensionnement optimal : problématique

Comment dimensionner les éléments d’un système hybride en
termes de puissances et de capacité, selon deux objectifs :
– Obtenir un coût minimum de l’énergie délivrée
– Assurer une alimentation permanente de la charge
• Exemple : Photovoltaïque (PV) – Batterie – Pile à combustible (PàC)
=
=
H2
=
=
Batterie
=
=
=
~ Charge
PàC
Bus
DC
PV
Dimensionnement optimal : problématique
Paramètres à optimiser
• Puissance PV
• Inclinaison PV
• Capacité Batterie
• Puissance de la PàC
• SOC démarrant la PàC
• SOC arrêtant la PàC

Dimensionnement optimal : intérêt de la
modélisation

Prédire le comportement du système afin de
déduire :
– Consommation H2
– Durée de vie PàC
– Durée de vie Batterie (analyse « rainflow »)
– Energie manquante
• Prédire le coût en vue de l’optimisation

Modèle du système

Modélisation « énergétique » (puissance – énergie –
rendement)
• But :
– déterminer la contrainte sur les composants (batterie, PàC)
– déterminer si le système permet d’alimenter correctement la
charge

Modèle du système : batterie

Durée de vie de la batterie (inspiré de l’analyse
de fatigue des matériaux)
– Comptage « rainflow » aussi appelé méthode de la
goutte d’eau : il s’agit de réduire le spectre de
contraintes en une série de contraintes simples.
– Application de la règle de Miner [Miner, 1945] : les
dommages sont cumulatifs

Gestion d’énergie dans les systèmes hybrides

Qu’est ce que la gestion de l’énergie ?

Maîtrise de l’énergie (gestion de la
consommation et de l’efficacité des
consommateurs)

• Gestion de l’énergie : gestion de la
production d’énergie

Problématique dans les systèmes hybrides

Comment contrôler chacun des éléments afin
d’assurer une alimentation permanente de la
charge et en les utilisant au mieux ?

Approche classique

Un seul élément est régulé en tension de manière à maintenir
une tension constante sur le
bus
• Les autres sont contrôlés en
courant selon une longue série de règles « if, else » implémentées dans un
processeur qui centralise les informations et la prise de décision

Défaut de l’élément qui contrôle la tension du bus : le
système ne peut plus fonctionner
• Défaut du processeur central : le système est bloqué
• Requiert un processeur central
puissant
• Mise au point difficile
• L’ajout d’un élément impose une révision complète de la gestion d’énergie

Gestion par un Système Multi-Agents (SMA)

Chaque élément est vu comme un « agent »
• Un agent est capable de communiquer avec d’autres
• Il possède un état, une motivation et une réflexion interne

Avantages de la gestion par SMA

• Simplicité de conception : en distribuant le problème, il
suffit de s’intéresser au comportement que doit avoir un
seul élément et non pas à l’ensemble du système
• Chaque agent peut être implémenté dans un processeur
séparé de plus faible capacité mais la capacité totale de
calcul est au moins aussi grande
• En cas de défaut d’un élément ou de son processeur
associé, les autres éléments continuent de fonctionner
• Modularité : un élément nouveau peut être inséré plus
facilement dans le système, à la manière d’un ordinateur
qui vient se connecter sur un réseau

Exemple de coopération

Simulation d’un système dont la régulation de tension est assurée par un agent détenant un jeton virtuel échangé entre les agents
• L’agent qui possède le jeton contrôle la tension du bus ; il peut ensuite le donner suite à une requête émanant
d’un autre agent ou par sa propre initiative

Exemple de coopération

L’agent qui est en charge de la régulation peut
également demander aux autres de fournir du
courant (les autres agents peuvent aussi refuser
cette requête)
• Une étude et une amélioration des
comportements individuels permettra d’obtenir
une gestion de plus en plus performante et
adaptée à différents problèmes