Les différentes catégories de supervisions énergétiques des systèmes mult

La supervision de centrales multi sources peut être réalisée grâce à trois méthodologies [Spro09] :

 Les outils de formalisation causale ;

 Les outils d’optimisation explicite ;

 Les outils d’optimisation implicite.

4.3.1.1 Les outils de formalisation causale

"Les outils de formalisation causale" constituent une approche identifiant les flux de puissance dont l’inversion permet de déterminer les puissances de références. Une des plus connues est la méthode de "bilan des flux puissance" utilisée au L2EP de Lille dans plusieurs travaux de thèse [Zhou09a][Li p09][Lu10]. Cette méthode nécessite un modèle mathématique détaillé des sources et des systèmes de stockage ainsi qu’une bonne connaissance en temps réel des différents flux de puissances et les pertes inhérentes [Spro09].

4.3.1.2 Les outils d’optimisation explicite

Quant aux "outils d’optimisation explicite", ils sont basés sur des fonctions objectifs (une fonction objectif) et des méthodes d’optimisation qui déterminent les extrema de ces

fonctions. La difficulté particulière de ce type de méthode est la mise en œuvre en temps réel [Spro09].

4.3.1.3 Les outils d’optimisation implicite

Les "outils d’optimisation implicite" sont des méthodes basées sur les outils d’intelligence artificielle comme la logique floue ou les systèmes multi agents. Ce type d’outil est adapté à la gestion des systèmes complexes dépendant de grandeurs ou d’états difficilement prévisibles (énergie solaire, éolienne, état des dispositifs de stockage, consommation de la charge,…) [Spro09].

4.3.1.4 La méthode de gestion retenue

Au vu de la précédente description, fort du principe causal qui a régi jusque-là notre démarche, un outil de formalisation causale parait plus approprié pour notre application. Toutefois, il peut être possible de combiner différentes méthodes selon le besoin.

Nous utiliserons ici la méthode du bilan de flux de puissance. Il sera plus loin présenté certaines conditions de fonctionnement dans lesquelles la logique floue peut bien être combinée à la méthode du bilan de flux de puissance. Ces travaux sont une introduction de mixage de ces deux méthodes.

4.3.1.4.1 Le bilan de puissance

Le bilan des flux de puissances est réalisé en appliquant au bus continu la notion d’équilibre à l’ensemble des flux qui le traversent [Zhou09a][Zhou09b][Zhou09c]:

∑

∑

Il s’agit principalement d’équilibrer le flux de puissance dans le bus continu en faisant débiter à l’ensemble des sources (pour micro réseau multi sources) l’énergie nécessaire pour satisfaire l’ensemble des charges tout en stabilisant la tension du bus continu. Pour les unités de productions intermittentes non contrôlables comme les énergies provenant du rayonnement solaire, les dispositifs de stockage auront pour mission d’absorber le surplus d’énergie afin de le restituer de façon différée.

4.3.1.4.2 La logique Floue

L’inversion REM d’un élément de couplage d’énergie implique une distribution d’une des grandeurs d’action ou de réaction. Comme on peut le voir sur la Figure 4 - 20, le graphe de gauche montre l’élément de couplage et celui de droite son inversion ; la relation IV-19 décrit la chaîne d’action de l’élément de couplage tandis que les relations IV-20 et IV-21 décrivent la chaîne de réaction de l’inversion s’y référant.

2 1 x x x= + IV - 19 ref ref k x x ₁ = ⋅ IV - 20 ref ref k x x 2 =(1− )⋅ IV - 21

Figure 4 - 20 : Inversion d’un élément de couplage

1 x 2 x x y y y 1 ref x 2 ref x xref ref y 1 ref y 2 ref y k

Bien que le coefficient k qui permet la répartition de la variable de réaction dans la chaîne d’inversion soit commandable en temps réel, elle est souvent fixée à un point de fonctionnement précis [Lhom05][Alle10a][Alle10b][Bien11]. Cette approche n’est pas appropriée pour des entités énergétiques comme les supercondensateurs et les batteries pour lesquels le coefficient k varie avec l’état de charge. En effet moins les supercapacités seront chargées plus importante sera la puissance de charge à leurs bornes ; plus elles seront chargées moins on leur fournira de la puissance. Le cœfficient k est donc sensé varier au fil du temps.

La logique floue est très souvent utilisée pour assurer la répartition d’énergie généralement entre les dispositifs de stockage d’énergie (batterie, supercapacité, PEMFC/Electrolyseur) [Bilo06][Ying10][Zand11]. En considérant l’état des sources (état de charge, tension,…) la méthode permet de générer un coefficient de répartition qui varie en temps réel. De surcroît, la logique floue est vue comme une méthodologie bien adaptée aux centrales multi sources à base d’énergie renouvelable de par la difficulté de prédire leur production (éolienne, solaire) [Spro09].

Un système flou ne peut être réalisé sans une connaissance a priori du fonctionnement du système à modéliser ou à contrôler (l’allure des grandeurs physiques, leurs ordres de grandeur et leurs dynamiques soit temporelle ou fréquentielle…). La structure générale d’un système flou est présentée sur la Figure 4 - 21.

Figure 4 - 21 : structure générale d’un système flou [Hiss98]

Comme résumé sur la figure précédente, un système flou est constitué, outre la base de connaissance de l’expert, de trois types d’opérations :

 La fuzzification ;

 Le raissonnement flou ;

 La défuzzification.

La fuzzification transforme les grandeurs physiques en grandeurs floues grâce à des fonctions d’appartenance. Quant à l’unité de raisonnement, elle génère des conclusions floues à partir des entrées floues et de règles appropriées. Finalement, la défuzzification transforme les grandeurs floues en grandeurs physiques que le système peut utiliser pour la fonction envisagée.

Nous reviendrons sur ces trois étapes prochainement, pour une lecture approfondie sur la logique floue et son utilisation pour les applications électrotechniques on peut se référer à

[Hiss98]. Nous l’utilisons ici comme un outil et ne le développerons pas plus. Il est

actuellement utilisé au sein de l’équipe "Système hybrides et PAC" de FEMTO-ST pour le développement de stratégies de gestion d’énergie pour les applications transport [Sola10]. Dans la section suivante, nous présenterons la gestion énergétique de notre système essentiellement basée sur le bilan de puissance ; il sera également présenté un mode de fonctionnement dans lequel celui-ci se couple bien à la logique floue.

Interface de fuzzyfication Unité de raisonnement Interface de défuzzyfication Système Entrées Grandeurs physiques Sorties Grandeurs physiques Opérations Floues

Fonction d’appartenance règles