Contribution au dimensionnement et à l'optimisation des systèmes hybrides éoliens-photovoltaïques avec batteries pour l'habitat résidentiel autonome

(1)

THÈSE

Pour l'obtention du grade de

DOCTEUR DE L'UNIVERSITÉ DE POITIERS École nationale supérieure d'ingénieurs (Poitiers) Laboratoire d'automatique et d'informatique industrielle - LAII

(Diplôme National - Arrêté du 7 août 2006)

École doctorale : Sciences et ingénierie en matériaux, mécanique, énergétique et aéronautique -SIMMEA

Secteur de recherche : Génie électrique

Présentée par : Dhaker Abbes

Contribution au dimensionnement et à l'optimisation des systèmes hybrides éoliens-photovoltaïques avec batteries pour l'habitat résidentiel autonome

Directeur(s) de Thèse : Gérard Champenois, André Martinez Soutenue le 20 juin 2012 devant le jury Jury :

Président Mohamed Machmoun Professeur, Polytech Nantes

Rapporteur Serge Pierfederici Professeur des Universités, Université de Nancy 1 Rapporteur Cristian Nichita Professeur des Universités, Université Le Havre Membre Gérard Champenois Professeur des Universités, Université de Poitiers Membre Jean-Paul Gaubert Maître de conférences, Université de Poitiers Membre André Martinez Professeur, EIGSI de La Rochelle

Pour citer cette thèse :

Dhaker Abbes. Contribution au dimensionnement et à l'optimisation des systèmes hybrides éoliens-photovoltaïques avec batteries pour l'habitat résidentiel autonome [En ligne]. Thèse Génie électrique. Poitiers : Université de Poitiers, 2012. Disponible sur Internet <http://theses.univ-poitiers.fr>

(2)

THÈSE

Présentée à

δ’UσIVERSITE DE PτITIERS Pour l’obtention du Grade de

DτCTEUR DE δ’UNIVERSITÉ DE POITIERS

(ÉCOLE NATIONALE SUPÉRIEURE D’IσGÉσIEURS DE PτITIERS)

(Diplôme National - Arrêté du 7 août 2006)

ÉCτδE DτCTτRAδE DES SCIEσCES ET IσGÉσIERIE PτUR δ’IσFτRεATIτσ

SPÉCIALITÉ : GÉNIE ÉLECTRIQUE Présentée par :

Dhaker ABBES

Maître Ingénieur

************************

Contribution au dimensionnement et à l'optimisation des

systèmes hybrides éoliens-photovoltaïques avec batteries

pour l’habitat résidentiel autonome

************************

Directeur de Thèse : Gérard CHAMPENOIS

Co-directeur de thèse : André MARTINEZ

************************

Présentée et soutenue publiquement le 20/06/2012

devant la Commission d’Examen

************************

JURY

Rapporteurs

Cristian NICHITA

Professeur à l’université du Havre

Serge PIERFEDERICI

Professeur à l’INPL-ENSEM de Nancy

Examinateurs

André MARTINEZ Enseignant-chercheur

à l’EIGSI-La Rochelle

Gérard CHAMPENOIS

Professeur à l’Université de Poitiers

Jean-Paul GAUBERT

εaître de Conférences à l’Université de Poitiers

Mohamed MACHMOUM

Professeur à Polytech’ σantes

Thèse préparée au sein du δaboratoire d’Automatique et d’Informatique pour les Systèmes

(3)

Remerciements

Au terme de cette thèse, je tiens à exprimer en premier lieu mes gratitudes à Mr. Gérard

CHAεPEστIS, Professeur à l’Université de Poitiers et à εr. André εARTIσEZ, enseignant chercheur à l’Ecole d’Ingénieurs de δa Rochelle (EIGSI). Je les remercie vivement pour leur

présence tout au long de ces travaux. Leurs compétences scientifiques, leur disponibilité, leur sympathie, leur sang-froid et leur bonne humeur en font des encadrants et collègues

exceptionnels. Travailler à leur côté est un plaisir. J’espère de tout mon cœur que notre

collaboration professionnelle continue.

Je remercie vivement Monsieur Serge PIERFEDERICI, Professeur des universités à

l’INPL-ENSEM de Nancy et Monsieur Cristian NICHITA, Professeur à l’université du Havre d’avoir accepté de rapporter sur cette thèse.

Je tiens à remercier tout particulièrement Mr. Mohamed MACHMOUM, Professeur des

universités à Polytech’ σantes pour avoir accepté d’examiner cette thèse. De même Mr.

Jean-Paul GAUBERT, εaître de Conférences à l’Université de Poitiers qui nous a fait l’honneur de participer à ce jury.

Un grand merci aux techniciens de l’EIGSI : Aurélien GUIGNARD, Bernard SOUC et Anthony DUPAS et à mes stagiaires Khayreddine BEN SLAMA et Matthia SAUBAIN pour leurs aides précieuses indispensables à la réalisation de ces travaux.

Je tiens également à présenter ma plus vive sympathie aux collègues : Habib Al JED, Anna TRENTINI, Tatiana GRAINDORGE, Mohamed AMBARKI, Tchapo SINGO, Lila

CRτCI et εaxime FAσTIστ et à tous les membres de l’ÉCOLE d’Ingénieurs de La

(4)

Dédicaces

A ma famille,

A mes amis,

(5)

Liste des figures

Sommaire

Introduction générale 1

Chapitre 1 : Les systèmes électriques autonomes multi-sources pour l’habitat résidentiel

6

1.1- Introduction 6

1.2- Généralités sur les systèmes d’énergie hybrides 6

1.2.1- Les systèmes hybrides autonomes (éolien-photovoltaïque) avec stockage 9 1.2.2- Avantages et limites des systèmes hybrides (éoliens-photovoltaïques) avec stockage

11

1.3- Composants d’un système hybride éolien photovoltaïque avec batteries 13

1.3.1- Système photovoltaïque 13

1.3.2- Système éolien 16

1.3.3- Les batteries électrochimiques 19

1.3.4- Les autres composants du système 23

1.4- Analyse bibliographique des différents travaux de recherche 23

1.5- Objectifs des travaux de recherche de la thèse 27

Bibliographie du chapitre 1 29

Chapitre 2 : Evaluations de la source et de la consommation dans un habitat résidentiel en un site donné

33

2.1-Introduction 33

2.2- Recueil des données météorologiques 33

2.2.1- Les données du vent 33

2.2.1.1- Les données caractéristiques du vent 34

2.2.1.2- δes méthodes d’acquisition de données du vent 34

2.2.1.3- Les données du vent utilisées pour l’étude 36

2.2.2- δes données de l’irradiance 37

2.2.2.1- Les données caractéristiques de l’irradiance 37

a) Géométrie entre le soleil et la terre

b) Atténuation due à la traversée de l’atmosphère c) Topographie

38 40 40

2.2.2.2- δes méthodes d’acquisition de données d’irradiance 41

2.2.1.3- Les données d’irradiance utilisées pour l’étude 42

2.2.3- Autres données μ la température, la pression et l’altitude 44 2.3- Evaluation des sources renouvelables du vent et du soleil en un site donné 45

2.3.1- La source du vent 45

2.3.1.1- Evaluation de la puissance du vent 45

2.3.1.2- Estimation de l’énergie du vent disponible en fonction du site 46

2.3.1.2.1- Estimation par distribution des fréquences 46

2.3.1.2.2- Estimation par intégration numérique de la puissance 49

2.3.2- La source du soleil 50

2.3.2.1- Evaluation de la puissance solaire reçue par un plan incliné 51

2.3.2.2- Estimation de la production photovoltaïque 53

a) Orientation et inclinaison fixes 53

b) Orientation et inclinaison mobiles 54

(6)

Liste des figures

Thèse D. ABBES

Page ii

2.4.1- εodélisation d’un profil de consommation type par estimation des besoins

énergétiques de l’habitat 57 a) Eclairage 58 b) Production de froid 58 c) Cuisson 58 d) Ventilation 58 e) Electroménager 58 f) Multimédia 58

g) Eau Chaude Sanitaire (ECS) 59

2.4.2- εodélisation d’un profil de consommation par acquisition de données réelles 63

2.5- Influence de la période d’acquisition des données 64

2.5.1- Cas de la vitesse du vent 65

2.5.2- Cas de l’irradiation du soleil 68

2.5.3- Cas de la consommation 69

2.6- Synthèse et conclusions 71

Chapitre 3 μ εodélisation et simulation d’un système hybride éolien-photovoltaïque

avec batteries

77

3.1- Introduction 77

3.2- Modélisation énergétique du système 77

3.2.1-εodèle de l’éolienne 78

3.2.2-Modèle du générateur photovoltaïque 79

3.2.3-Modèle du banc de stockage (banc de batteries) 80

3.2.3.1- Modèle énergétique du banc de batteries, établissement de son état de charge

81

3.2.3.2- Modèle de tension 82

3.2.3.3- Modèle de vieillissement, détermination du nombre de remplacements 83

3.2.3.2.1- Processus de vieillissement 83

3.2.3.2.2- Modélisation du vieillissement des batteries 84

a) Modèles de post-traitement 84

b) Modèles de dégradation des performances 87

3.2.4- Modèle des paramètres énergétiques 89

3.3- Evaluation économique 90

3.3.1- Paramètres économiques utilisés dans le modèle 91

3.3.2- Détermination du coût économique selon l’analyse du cycle de vie 92

3.3.2.1- Cas des éoliennes 92

3.3.2.2- Cas des panneaux photovoltaïques 94

3.3.2.3- Cas des batteries 95

3.4- Evaluation environnementale 97

3.4.1- Etapes de l’Analyse de Cycle de Vie 98

3.4.2- Paramètres environnementaux utilisés dans le modèle 100

3.4.3- Détermination du coût énergétique selon l’analyse du cycle de vie 100

3.4.3.1- Cas des éoliennes 100

3.4.3.2- Cas des panneaux photovoltaïques et des batteries 104

3.5- Simulation dynamique du système hybride 107

3.5.1- Description du simulateur 107

3.5.2- Principe de fonctionnement du simulateur 109

a) Fonctionnement normal

b) Fonctionnement dégradé

110 110

(7)

Liste des figures

3.6- Résultats et discussions 111

3.6.1- Etude de différentes configurations 111

3.6.1.1-Cas d’un système photovoltaïque seul avec batteries 111

3.6.1.2- Cas d’une éolienne seule avec batteries 112

3.6.1.3- Cas d’un système hybride éolien photovoltaïque avec batteries 113

3.6.2- Influence de la position des panneaux 114

3.6.3-Influence du profil de consommation 115

Chapitre 4 : Optimisation du dimensionnement des systèmes hybrides éolien-photovoltaïques avec batteries

123

4.2-Méthodes et outils de dimensionnement des systèmes hybrides éolien photovoltaïques autonomes avec batteries

123

4.2.1- Les méthodes de dimensionnement 124

4.2.1.1- Les méthodes conventionnelles 124

4.2.1.1.1- Méthode itérative 124

4.2.1.1.2- Méthode par programmation linéaire 127

4.2.1.1.3- Avantages et limites des méthodes conventionnelles 128

4.2.1.2- Les méthodes à base de simulations dynamiques 129

4.2.2- Les principaux outils de dimensionnement 131

4.2.2.1- HOMER 131

4.2.2.2- SOMES 131

4.2.2.3- RAPSIM 131

4.2.2.4- SOLSIM 132

4.2.2.5- INSEL 132

4.3- Procédure d’optimisation du dimensionnement d’un système hybride 133

4.3.1- Rappel des critères d’optimisation 133

4.3.2- Formulation du problème d’optimisation 134

4.3.3- Description de la procédure d’optimisation 135

4.3.3.1- Principe 135

4.3.3.2- choix de la méthode d’optimisation 136

4.3.3.2.1-Cas d’une optimisation mono-objective 137

a) Evaluation des méthodes et critères de choix 137

b) Etude du relief des fonctions à optimiser et méthode retenue 140

4.3.3.2.2-Cas d’une optimisation multi-objective 144

a) Evaluations des méthodes et critères de choix 144

b) Choix et description des méthodes retenues 146

4.4- Résultats d’optimisation 151

4.4.1-Cas d’une optimisation mono-objective selon l’approche économique 151 4.4.2- Cas d’une optimisation mono-objective selon l’approche écologique 153

4.4.3- Cas d’une optimisation multi-objective 155

4.4.3.1- En appliquant la méthode scalaire 155

4.4.3.2- En appliquant la méthode NSGA-II 157

4.5- Evaluation de la solution retenue 162

4.5.1- Evaluation des performances 162

4.5.2- Evaluation économique et écologique 165

(8)

Liste des figures

Thèse D. ABBES

Page iv

4.5.3- Evaluation avec le logiciel HOMER 168

4.6- Synthèses et conclusions 172

Chapitre 5 : Mise en œuvre expérimentale d’un système hybride éolien-photovoltaïque avec batteries

177

5.2-Développement et implantation d’un simulateur solaire photovoltaïque 178

5.2.1- Modélisation du générateur photovoltaïque 178

5.2.1.1- Description du modèle 178

5.2.1.2- Identification des paramètres d’un panneau 179

5.2.2- Description de l’algorithme de maximisation de puissance 183

5.2.3- Développement de la chaîne de conversion photovoltaïque 185

5.2.4- εise en œuvre du simulateur solaire photovoltaïque 190

5.2.4.1- Emulateur de panneaux photovoltaïques 190

5.2.4.2- Simulateur solaire photovoltaïque 193

5.3- Développement d’un simulateur éolien 194

5.3.1- εodélisation de l’éolienne 195

5.3.2- Description de la technique de maximisation de puissance 197

5.3.3- Simulateur du système de conversion éolienne 197

5.3.4- Simulateur éolien 207

5.4-εise en œuvre expérimentale du système hybride éolien photovoltaïque avec batteries

208

5.4.1- Description du banc d’essai 208

5.4.2- Présentation de la procédure de supervision 210

5.4.2.1- Algorithme de supervision 210

5.4.2.2- Estimation de l’état de charge des batteries 212

a) Modèle de prédiction de la tension en circuit-ouvert 212

b) Modèle de la mesure coulomb-métrique 212

5.4.3- Résultats et discussions 213

5.4.3.1- Validation de la méthode de supervision 213

5.4.3.2- Etude de sensibilité : effet de la variation des variables 216 5.4.3.3- Essai pour l’évaluation des taux de δPSP et de l’excès de production 219

Conclusion générale et perspectives 224

Annexes 228

Résumés 247

(9)

Liste des figures

Figure 1.1: Schéma général de système énergétique hybride multi-sources, charges

et stockage

7

Figure 1.2μ Exemple d’une configuration hybride générale dédiée à un site isolé :

Couplage éolien photovoltaïque

9

Figure 1.3μ Exemple d’une configuration hybride multi-sources dédiée à un bus

commun continu DC

10

Figure 1.4μ δes différentes étapes de la production d’un système photovoltaïque

(Technologie cristalline)

15

Figure 1.5: Les composants de l’aérogénérateur 18

Figure 1.6: Schéma récapitulatif des objectifs des travaux de thèse 28

Figure 2.1 : Rose de vent enregistrée en 2009 dans le site du National Wind

Technology Center, Latitude: 39° Nord, Longitude: 105° Ouest, Altitude : 1855 mètres

37

Figure 2.2 : Schéma montrant les différentes coordonnées angulaires utilisées en

énergétique solaire μ φ : la latitude, l’azimut, h la hauteur, ω l’angle horaire, la déclinaison

39

Figure 2.3 μ Angles de repérage d’un plan de captation incliné 41

Figure 2.4 : Irradiance globale PSP [W/m²] enregistrée au cours de l’année 2008 43

Figure 2.5 μ Hauteur du soleil en fonction de l’azimut solaire pour différents jours

de l’année 43

Figure 2.6 μ Evolution de la densité de l’air en fonction de la température et de la

pression

44

Figure 2.7 : Distribution de la vitesse du vent 47

Figure 2.8 μ Estimation de l’énergie de vent par distribution des fréquences entre

l’année 2002 et l’année 2010. 49

Figure 2.9 μ Estimation de l’énergie de vent entre les années 2002 et 2010 par

distribution réelle des fréquences et par intégration numérique de la puissance

50

Figure 2.10 : Evolution des différentes irradiances reçues sur un plan incliné en

fonction de l’heure au cours de l’année 2008

52

Figure 2.11 : Evolution du potentiel photovoltaïque en fonction de l’inclinaison et de l’orientation des panneaux (cas de l’année 2008, site du National Wind

Technology Center, Latitude: 39° Nord, Longitude: 105° Ouest, Altitude : 1855 mètres)

53

Figure 2.12 : Evolution du potentiel photovoltaïque pour des panneaux fixes et

mobiles en fonction des années de 2002 à 2010

56

Figure 2.13 μ Profils de consommation journaliers établis pour l’habitat résidentiel

considéré en fonction de l’heure et de la saison

62

Figure 2.14 μ Profils de consommations journalière de base enregistrés dans l’habit

résidentiel en fonction du temps

63

Figure 2.15 μ Allure de l’évolution de la consommation électrique en fonction des

mois représentée par les facteurs de correction de la charge électrique par rapport au mois de juin.

64

Figure 2.16 μ Evolution de l’énergie du vent estimée en 200λ en fonction de la

période d’acquisition 66

Figure 2.17 : Représentation de la densité spectrale de puissance des vitesses de

vent recueillie à la minute en 2009.

(10)

Liste des figures

Thèse D. ABBES

Page vi

Figure 2.18 μ Evolution de l’irradiation solaire estimée en 2008 en fonction de la

période d’acquisition de l’irradiance 69

Figure 2.19 : Evolution de la consommation électrique de l’habitat durant l’année

2009 en fonction de la période d’acquisition de la charge.

70

Figure 2.20 : Evaluation des différents potentiels énergétiques en fonction des

années à partir de données mi- horaires

72

Figure 3.1 : Architecture du système hybride éolien photovoltaïque avec batteries 78

Figure 3.2 : Modèle idéal d’une batterie Plomb-acide 83

Figure 3.3 : Vieillissement des accumulateurs au Plomb, nombre de cycles possible

en fonction de la profondeur de décharge

85

Figure 3.4 : Energie totale échangée en KWh par durée de vie en fonction de la profondeur de décharge pour l’accumulateur au Plomb-Acide considéré comme

exemple

86

Figure 3.5 μ l’évolution du coût du cycle de vie des éoliennes choisies ( en

fonction de la surface balayée par leurs rotors (Awt)

93

Figure 3.6 μ l’évolution du coût du cycle de vie de différentes installations

photovoltaïques en fonction de la surface des panneaux

95

Figure 3.7 μ l’évolution du coût du cycle de vie de différentes batteries en fonction

de leur capacité nominale

97

Figure 3.8μ Phases de l’analyse du cycle de vie 99

Figure 3.9μ l’évolution de l’énergie primaire incarnée par les éoliennes choisies

( en fonction de la surface balayée par leurs rotors (Awt)

104

Figure 3.10: Modélisation Simulink du système hybride éolien-photovoltaïque avec

batteries

108

Figure 3.11 : Synoptique de simulation du fonctionnement d’un système 109

Figure 3.12 μ Variation du taux d’insatisfaction de la demande δPSP(%) sur les

neuf ans en fonction de la position des panneaux pour deux configurations hybrides

115

Figure 4.1 : Principe de la procédure d’optimisation proposée 136

Figure 4.2 : Relief des fonctions à optimiser et de la contrainte 141

Figure 4.3 : Algorithme de la méthode SQP 143

Figure 4.4 : Classification des approches de résolution multi-objectif

« D’un point de vue concepteur » 145

Figure 4.5: Pour une solution S du front F, la distance de peuplement (crowding distance) d’une solution Si distance, utilisée dans σSGA-II correspond au périmètre

du cuboïde formé par ses deux voisins

148

Figure 4.6: Algorithme de la méthode NSGA-II 150

Figure 4.7μ Résultats d’optimisation dans le cas d’une optimisation mono-objective

selon l’approche économique 152

Figure 4.8μ Estimation du coût total (€) du système hybride en fonction de Apv[m²], Awt[m²], Cn[Ah]

153

Figure 4.9μ Résultats d’optimisation dans le cas d’une optimisation mono-objective

selon l’approche écologique

154

Figure 4.10μ Estimation de l’énergie primaire incarnée dans le système hybride

EE(MJ) en fonction de Apv[m²],Awt[m²], Cn[Ah]

155

Figure 4.11μ Résultats d’optimisation dans le cas d’une optimisation

multi-objective obtenus par application de la méthode scalaire

156

Figure 4.12: Estimation de la somme (EE + CCV) en fonction de Apv [m²], Awt[m²], Cn[Ah]

157

Figure 4.13: Représentation de la surface de compromis Front de Pareto

(11)

Liste des figures

Figure 4.14: Représentation de la surface de compromis Front de Pareto

LPSP [%] vs EE [MJ] (Ensemble des valeurs des fonctions objectif et la surface de compromis)

160

Figure 4.15: Représentation de la surface de compromis Front de Pareto dans le cas d’une optimisation tri-objective μ CCV [€] vs EE [εJ] & δPSP [%]

(Ensemble des valeurs des fonctions objectif et la surface de compromis)

161

Figure 4.16μ Bilan énergétique de l’année 2010 avec la configuration retenue 162

Figure 4.17μ Evolution de l’état de charge des batteries en fonction des saisons au

cours de l’année 2010 164

Figure 4.18: Evolution de la puissance des batteries en fonction du temps (2010) 165

Figure 4.19: Modélisation du système hybride considéré sous HOMER 169

Figure 4.20: Récapitulatif des résultats d’évaluation avec le logiciel HOMER 170

Figure 4.21: Présentation de la fonction polynomiale de la puissance de l’éolienne

Aeromax Engineering (Lacota S, SC)

171

Figure 5.1μ εodèle idéal à une diode d’une cellule photovoltaïque et modèle

équivalent réaliste d’un panneau avec résistances série et parallèle 178 Figure 5.2μ Procédure d’identification des paramètres Rs et Rp d’un panneau

photovoltaïque

181

Figure 5.3: Courbes caractéristiques du panneau « Sharp ND-240QCJ Poly

(240Wc) » (G=1000W/m², Ta=25°C)

182

Figure 5.4: Evolution de la puissance maximale du panneau «Sharp ND-240QCJ

Poly (240Wc) » en fonction de de la température ambiante (Ta) et de l’irradiance (G)

182

Figure 5.5: Principe de recherche avec pas variable dans un algorithme P&O 183

Figure 5.6: Algorithme MPPT P&O amélioré 184

Figure 5.7: Schéma de la chaîne de conversion photovoltaïque développé sous

Matlab/Simulink/Simpower

185

Figure 5.8: Schéma du bloc de commande MPPT développé sous Matlab/Simulink 186

Figure 5.9: Modèle moyen du hacheur en interface entre les panneaux solaires et la

batterie

186

Figure 5. 10: le tracé du diagramme de Bode pour les fonctions de transfert en

boucle ouverte et en boucle fermée ( et ) pour et

189

Figure 5. 11: Résultats de simulation de la chaîne de conversion photovoltaïque

sous Matlab/Simulink

189

Figure 5.12μ Synoptique de l’émulateur développé 191

Figure 5.13: Implémentation de la régulation de l’émulateur développé 191

Figure 5.14: Reproduction du modèle de référence d’un panneau « Sharp

ND-240QCJ Poly (240Wc) » pour différentes températures et différentes irradiations

avec l’émulateur développé

192

Figure 5.15: Schéma de câblage du simulateur solaire photovoltaïque développé 193

Figure 5.16: Photo du simulateur solaire photovoltaïque mise en place en

laboratoire

194

Figure 5.17: Synoptique du simulateur éolien développé 195

Figure 5.18μ Courbe caractéristique de l’éolienne 196

Figure 5.19: Schéma de la chaîne de conversion éolienne développée sous

Matlab/Simulink/Simpower

199

Figure 5.20μ εodèle moyen du hacheur en interface entre l’alimentation continue et

le moteur à courant continu MCC1

(12)

Liste des figures

Thèse D. ABBES Page

MCC1

Figure 5.22: le tracé du diagramme de Bode de la fonction de transfert de la perturbation en boucle fermée

201

Figure 5.23: Modèle moyen du hacheur en interface entre la génératrice MCC2 et

la batterie

202

Figure 5.24: Schéma bloc de la boucle de régulation de vitesse 204

Figure 5.25: le tracé du diagramme de Bode de la fonction de transfert de la vitesse

de l’éolienne en boucle fermée et en boucle ouverte 205

Figure 5.26: Résultats de simulation de la chaîne de conversion éolienne sous

Matlab/Simulink

206

Figure 5. 27: Schéma de câblage du simulateur éolien développé 207

Figure 5.28: Photo du simulateur éolien mis en place au laboratoire 208

Figure 5.29μ Photo du banc d’essai hybride éolien photovoltaïque avec batterie 209

Figure 5.30: Organigramme de la méthode de supervision proposée 211

Figure 5.31μ Evolution des données d’entrée (vent, température, irradiation et

consommation) en fonction du temps utilisée pour la validation de la technique de supervision

214

Figure 5.32μ Principaux résultats de l’essai de validation de la technique de

supervision

215

Figure 5.33μ Evolution des données d’entrée (vent, température, irradiation et

consommation) en fonction du temps utilisée pour l’étude de sensibilité

217

Figure 5.34: Principaux résultats de l’essai d’étude de sensibilité 218

Figure 5.35μ Principaux résultats du dernier essai consacré à l’émulation du

comportement d’un système hybride éolien photovoltaïque avec batteries

(13)

Liste des tableaux

Tableau 2.1 μ Evolution de la densité moyenne de l’air en fonction des années 45

Tableau 2.2 : Paramètres estimés des distributions du vent par Matlab 48

Tableau 2.3 : Estimation du potentiel photovoltaïque pour des panneaux fixes et

mobiles en fonction des années de 2002 à 2010

55

Tableau 2.4: Détermination des angles de position optimale des panneaux en fonction

des mois pour l’année 2008 56

Tableau 2.5μ Evolution du potentiel photovoltaïque en fonction des mois pour l’année

2008 en considérant des panneaux fixés avec une inclinaison de 60° et orientés plein sud (180°)

57

Tableau 2.6 μ Bilan énergétique de l’habitat résidentiel choisi 60

Tableau 2.7 : Facteurs de correction de la charge électrique par rapport au mois de

juin

64

Tableau 2.8 : Evolution de l'énergie du vent estimée en 2009 en fonction de la période

d’acquisition 66

Tableau 2.9 : Evolution de l'irradiation solaire estimée en 2008 en fonction de la

période d’acquisition de l’irradiance 68

Tableau 2.10 μ Evolution de la consommation électrique de l’habitat estimée durant

l’année 200λ en fonction de la période d’acquisition de la charge électrique 70 Tableau 3.1 : Coefficients de perte de capacité pour 2 technologies d’accumulateurs

Plomb-Acide

88

Tableau 3.2 : Coûts du cycle de vie de différentes éoliennes domestiques 93

Tableau 3.3 : Coûts du cycle de vie de différents modèles de panneaux

photovoltaïques avec différentes surfaces

94

Tableau 3.4 : Coûts du cycle de vie de différents modèles de batteries plomb-acide

avec des capacités nominales variées

97

Tableau 3.5 : Hypothèses et données utilisées pour le bilan énergétique des petites

éoliennes

101

Tableau 3.6 μ Bilan d’énergies primaires de différents systèmes éoliens domestiques

en fonction des surfaces balayées par leurs rotors

103

Tableau 3.7: Hypothèses et données utilisées pour le bilan énergétique par m² de

panneaux photovoltaïques et par Ah de batteries en considérant les composants supplémentaires

105

Tableau 3.8μ Bilan d’énergies primaires de différents panneaux photovoltaïques en

prenant en compte les composants additionnels nécessaires à leur bon fonctionnement en fonction de leurs surfaces

106

Tableau 3.9μ Résultats de simulation d’un système photovoltaïque seul avec batteries 112

Tableau 3.10μ Résultats de simulation d’un système éolien seul avec batteries 113

Tableau 3.11μ Résultats de simulation d’un système hybride éolien photovoltaïque

avec batteries

114

Tableau 3.12μ Résultats de simulation d’un système hybride éolien photovoltaïque

avec batteries pour différents profils de consommation

116

Tableau 4.1μ Tableau comparatif des méthodes d’optimisation non linéaire sous

contraintes

139

Tableau 4.2: Paramètres utilisés dans cette application 158

Tableau 4.3 : Résultats de fiabilité de la solution retenue en fonction des années 163

(14)

Liste des tableaux

Thèse D. ABBES

Page x

Tableau 4.5 : Ecobilan du système hybride Eolien photovoltaïque avec stockage 167

Tableau 4.6 : Comparaison des résultats obtenus par HOMER et par Simulink 170

Tableau 5.1: Caractéristiques électriques d’un panneau de type

Solar Sharp ND-240QCJ Poly (240Wc)

180

Tableau 5.2: Paramètres utilisés pour la simulation sous Matlab/Simulink/Simpower 185

(15)

Nomenclatures et principales abréviations

: Potentiel éolien mensuel multiplié par le rendement de l’aérogénérateur : Courant de saturation du panneau

, , : Limites inférieure et supérieure des

variables de décision spécifiées par l'utilisateur.

: Facteur de coût économique par un m² de panneaux photovoltaïques

: Facteur de coût économique pour un m² de surface éolienne

_{: Demande mensuelle en}_{énergie électrique de l’habitat}

_{: Potentiel photovoltaïque mensuel éolien multiplié par le rendement des panneaux} : Coefficient de perte relatif à la technologie de l’accumulateur

: Coût de cycle de vie des batteries

: Le rayonnement extraterrestre global sur une surface horizontale pour un instant

donné

Courant de saturation nominal d’un panneau photovoltaïque : Courant à l’entrée et à la sortie de batterie

: Courant photovoltaïque généré aux conditions nominales : Courant photovoltaïque dû à l’irradiance

: Courant généré par un panneau photovoltaïque

: Courant nominal de court-circuit dans les conditions nominales de température et d’irradiance

: Coefficient de variation du courant photovoltaïque en fonction de la température. : Coefficient de variation de la tension aux bornes d’un panneau photovoltaïque en fonction de la température

: Réserve en énergie des batteries en KWh

: Energie annuelle produite par les panneaux photovoltaïques en KWh/an : Production annuelle de l’éolienne en kWh/an

: Besoins énergétiques totaux de l’habitat sur un an,

: Probabilité maximale d’insatisfaction de la demande autorisée par le

(16)

: Puissance maximale expérimentale indiquée par le fabricant du panneau

photovoltaïque dans les conditions nominales

Puissance maximale du modèle de panneau photovoltaïque obtenu par la procédure d’identification

Puissance maximale d’un panneau photovoltaïque : Résistance de la machine à courant continu MCC1

: Tension à vide d’un panneau photovoltaïque dans les conditions nominales : Potentiel thermique du panneau photovoltaïque

: Coût du cycle de vie des éoliennes choisies : Energie primaire incarnée par une petite éolienne

: Facteur d’actualisation de ce coût si le produit serait racheté n années plus tard : Vitesse de rotation basse mesurée avant le multiplicateur de vitesse

: Angle d’incidence du rayonnement solaire sur une surface inclinée ∆t :Pas de simulation

° : Degré géométrique °c : Degré Celsius

3D : Image en trois dimensions

a : Constante d’idéalité de la diode, supposée égale à 1dans notre cas

AC : Courant Alternatif ACV : Analyse du Cycle de Vie

AGM :Absorbed Glass Mat battery

Apv : Surface des panneaux photovoltaïques en mètres carrés

ASI : Alimentation sans interruption a-Si : Silicium amorphe

a-Si/m-Si : Cellules multi-jonction

Awt : Surface balayée par le rotor de l’éolienne en mètre carrés B.M.S : Battery Management System

BIPV : Building integrated photovoltaics

BOS : Composants Supplémentaires (Balance-of-System components) C : Pas d’incrémentation pour l’algorithme εPPT P&τ amélioré,

(17)

Cbat : Capacité d’une batterie élémentaire

CCmaint : Coût cumulé de maintenance

CCreplace: Coût du remplacement du matériel

CCV : Coût du cycle de vie CdTe : Tellurure de Cadmium

CEI : Commission Electrotechnique Internationale Ceol : Couple éolien

Kt : Indice de clarté du ciel Kt

CIGS : Gallium Diselenide/disulphid Cinst : Coût de l’installation du matériel CIS : Cuivre Indium Sulfide

Cn [Ah] : Capacité nominale du banc de batteries

Co : Capacité de la batterie évaluée à 27°C

Cp : Coefficient de puissance de l’éolienne

Cpmax : Coefficient de puissance maximal de l’éolienne

d : taux d’intérêt par année DC : Courant Continu

DOD : Profondeur de décharge des batteries DS1104 : Type de la carte Dspace

E+ Bâtiments : bâtiments à énergie positive

Ec : Energie consommée par la charge

ECS : Eau Chaude Sanitaire

EE : Energie primaire contenue ou intrinsèque

Eex : Energie échangeable par les batteries

EFC : Fonction du nombre de cycles complets équivalents (Equivalent Full Cycle) de l’accumulateur

Eg : Energie de bande du semi-conducteur (« bandgap energy of the semiconductor » EIGSI : Ecole d’Ingénieur en Génie des Systèmes Industriels de δa Rochelle

(18)

EP : Probabilité d’excès de production F : Front de Pareto

Fmincon : Fonction εatlab pour l’optimisation non linéaire Gb : Irradiance directe sur un plan horizontal

Gh : Rayonnement global horizontal du soleil h : Hauteur du soleil

HOGA : Hybrid Optimization by Genetic Algorithms

HOMER : δogiciel de dimensionnement des systèmes d’énergies renouvelables développé

par National Renewable Energy Laboratory

IEEE : Institute of Electrical and Electronics Engineers

Imp : Courant du panneau photovoltaïque au point de maximum de puissance INSEL : δogiciel de dimensionnement des systèmes hybrides d’énergies renouverlables IR : Infra Rouge

Ir : Irradiation solaire exprimé en W/m²

ISO : Organisation Internationale de Normalisation

K : Constante de Boltzmann

LCC : Life Cycle Cost : coût cumulé d’un produit tout au long de son cycle de vie Li-ion : Lithium Ion

Lm1 : Inductance de la MCC1 + 0,01 mH (inductance additionnelle)

LPS : Pénurie de la puissance produite par le système hybride (Loss of Power Supply) LPSP : Probabilité d’insatisfaction de la demande (en anglais : « Loss of Power Supply

Probability »)

m : Coefficient de multiplication de vitesse de l’éolienne M.O.G.A : Multiple Objective Genetic Algorithm

Matlab : Logiciel de calcul mathématique Mono c-Si : Monocristallines

MPP : Point de Maximum de Puissance

MPPT : Maximum Power Point Tracking (suivi du point de maximum de puissance) n : Durée de vie du système en années

(19)

N.P.G.A : Niched Pareto Genetic Algorithm

N.S.G.A : Non dominated Sorting Genetic Algorithm

Nbat : Nombre total de batteries

Nbats : Nombre total de batteries connectées en série dans chaque branche Ncycles : Nombre de Cycles subis par les batteries

NEFC : Nombre de cycles complets équivalents subi par les batteries

Ni/Cd et Ni/MH : batteries alcalines

NREL : Laboratoire National des Energies Renouvelables aux Etats Unis

P : Pression atmosphérique

P.A.S.A : Pareto Archived Simulated Annealing

Pb-Ca : Plomb Cadium Pb-Ca-Sn: Plomb Cadium Etain PbOx : Oxyde de plomb PC : Ordinateur personnel

Pdemand : Puissance demandée par la charge

PEMFC : Technologie à piles combustibles

PI : Correcteur de commande Proportionnel Intégral

Pload (t) : Puissance consommée par l’habitat résidentiel à l’instant t

Poly c-Si : Polycristalline

Pres: Puissance produite par les sources renouvelables

PV : Photovoltaïque

Pwg : Puissance produite par le générateur éolien

R :Rayon de l’aérogénérateur

RAPSIM : δogiciel commercial de simulation des systèmes d’énergies renouvelables

Rb : Facteur de forme. Il correspond au rapport de l’irradiance directe reçue par la surface de captation sur l’irradiance directe sur un plan horizontal.

Rbat: Résistance interne équivalente d’une batterie

Ribbon c-Si : Rubans Silicium

(20)

Rs : Résistance en série dans le modèle d’un panneau photovoltaïque

S :Surface

S.P.E.A : Strength Pareto Evolutionary Algorithm S1;S2 : Solution numéro 1 et 2 sur le front de Pareto

SETAC: The Society of Environmental Toxicology and Chemistry

SOC: Etat de charge de l’accumulateur (State Of Charge)

SOCmax : Etat de charge maximal des batteries

SOCmin : Etat de charge minimal des batteries

SOH : State Of Health of accumulator (Etat de santé des batteries)

SOLSIM : δogiciel commercial de simulation des systèmes d’énergies renouvelables SOMES : δogiciel commercial de simulation des systèmes d’énergies renouvelables SPA : Solar Position Algorithm

SQP : Programmation Quadratique Séquentielle

t : Instant défini

Ta : Température ambiante

Tc: Température des cellules photovoltaïques exprimée en degrés Celsius

TCO: Total Cost of Ownership: coût total de possession

Thin F ilm : technologie des couches minces

TKD-Lamda : Marque de l’alimentation programmable

TNOCT : Température d’utilisation de la cellule photovoltaïque : Nominal Operating Cell Temperature

tsim:Temps de simulation

TTL:Signaux de sortie de la space

Ubus: Tension de bus continu

UV : Rayons ultraviolet

V : vitesse du vent em mètre/ seconde

Vbat: la tension aux bornes

Vi : la vitesse minimale pour exploiter la puissance du vent

(21)

Vmp : Tension du panneau photovoltaïque au point de maximum de puissance

Vo : Vitesse du vent à partir de laquelle les petites éoliennes ne produisent plus d’énergie

Voc :Tension en circuit ouvert du panneau photovoltaïque

Vpv :Tension aux bornes du panneau

VRLA: Batterie à recombinaison de gaz

W.A.R.G.A:Weighted Average Ranking Genetic Algorithm

Wn :Bande passante du filtre (fréquence haute de la bande passante pour un passe-bas)

Z : Altitude

αm1 : Rapport cyclique du hacheur β : Pente ou Inclinaison des panneaux

βt : Coefficient de l’influence de la température des cellules photovoltaïques sur le rendement du générateur

: Angle de déclinaison du soleil

ηacdc:Rendement du convertisseur AC/DC

ηcha : Rendement de charge des batteries

ηdcdc : Rendement du convertisseur DC/DC

ηdis : Rendement de décharge des batteries ηg : Rendement de la génératrice éolienne ηgb : Rendement du variateur de vitesse

ηinv : Rendement du convertisseur DC/AC

ηpc : Facteur de dégradation des panneaux

ηpv : Rendement global du module photovoltaïque ηr : Rendement de référence du module photovoltaïque

λ : Vitesse réduite de l’éolienne λopt : Vitesse réduite optimale ρ : Densité de l’air

: Taux d’inflation qui est une mesure de la baisse durable de la valeur de la monnaie φ : Latitude d’un site

(22)

Ω : Vitesse de rotation de la génératrice ω : Angle horaire du soleil

Ωl : Vitesse de rotation des pâles Ф : Azimut du soleil

: Capacité nominale à l’instant t.

: Capacité nominale initiale de l’accumulateur : Déficit d’énergie noté à l’instant t

: Puissance éolienne

� _�μ Coût du KWh produit par le système hybride avec des sources renouvelables : Rapport cyclique des convertisseurs

: Orientation du panneau en degrés géométriques : Rendement de l’onduleur

: Rendement global de l’éolienne

(23)

(24)

Introduction générale

Thèse D. ABBES

Page 2

Introduction générale

Depuis quelques années, le monde est confronté à des enjeux énergétiques et climatiques sans précédent pour lesquels de fortes alternatives sont attendues. Relever ces défis devra passer par une période de transition où le recours aux énergies renouvelables, l’amélioration

de l’efficacité énergétique, et la modération de la consommation dans les comportements

seront les principaux vecteurs du changement. Les efforts à entreprendre dans le domaine des énergies renouvelables sont considérables car leur part dans l’énergie finale n’est que de 12,4

% en 2010 alors que la cible pour 2020 est de 23 % pour la France, 20 % pour l’Union

Européenne des 27 pays. En prenant compte du fait que la majorité de cette énergie est

d’origine hydroélectrique, nous mesurons mieux le chemin restant à parcourir. Différents

facteurs climatiques, énergétiques ou économiques telles que le réchauffement climatique, la

raréfaction des énergies fossiles, la libéralisation du marché de l’énergie soutiennent une prise

de conscience accrue dans le domaine des énergies renouvelables de la part des usagers ou des décideurs politiques. Les collectivités doivent jouer un rôle important dans le développement des énergies nouvelles sur leur territoire en mettant en place plusieurs actions comme la

réhabilitation du patrimoine pour réduire la consommation d’énergie, le recours aux énergies locales, l’intégration de critères durables dans la « commande publique » ou encore le soutien

aux acteurs en vue de développer de nouvelles filières. Depuis les années 70, la France a basé

son modèle énergétique sur le développement de l’électricité à bas coût et faiblement émissive en gaz à effet de serre, en vue de réduire la dépendance aux énergies fossiles. Aujourd’hui, la

politique énergétique du pays connaît quelques incertitudes liées au renouvellement de son

parc nucléaire, aux aléas d’approvisionnements en combustible, à la sécurité même de ces systèmes de production. C’est ainsi que depuis plusieurs années, des plans climats énergies

ont été adoptés pour favoriser le développement de la production décentralisée d’énergie, ou

encore la maîtrise de la consommation énergétique. Aujourd’hui, la production des énergies

renouvelables est revendue presque intégralement au réseau d’énergie. τr, avec la baisse

programmée du tarif de rachat de l’électricité, cette alternative risque fort dans un avenir proche de se révéler moins rentable qu'actuellement (suppression des tarifs de rachat à

moyen/long terme). D’un point de vue économique, les installations à base d’énergies renouvelables ne sont pas encore compétitives mais il est raisonnable de penser qu’elles le

deviendront à court terme, en particulier avec le renchérissement du prix des énergies fossiles.

De plus, la tendance est de consommer au niveau local, l’énergie produite. Dans un tel

(25)

consommation globale, il convient de lever les difficultés liées à l'emploi des énergies propres. L'une de ces difficultés en est l'optimisation de la combinaison de plusieurs énergies

(comme par exemple le soleil, le vent, …) et l’utilisation des dispositifs de stockage pour pallier au caractère intermittent de ces énergies. τn peut réinjecter l’énergie provenant des

sources renouvelables directement sur le réseau électrique, en prévoyant, soit un dispositif de stockage (des batteries par exemple), soit un système de gestion intelligente afin de mettre en

adéquation la production avec l’usage de l’énergie. C’est dans ce contexte que se situe la

problématique de cette thèse : concevoir et optimiser un système multi-sources pour satisfaire

aux besoins d’un habitat résidentiel en électricité.

Pour résoudre cette problématique, nous avons divisé cette thèse en plusieurs chapitres. Dans le chapitre 1, nous présentons les différentes typologies de systèmes électriques autonomes multi-sources pour l’habitat résidentiel et passons en revue les différents

dispositifs possibles de stockage de l’énergie électrique. δ’utilisation de batteries au plomb s’avère très intéressante car c’est une technologie éprouvée et qui présente un bon ratio performance/coût. Après avoir montré les limites d’utilisation d’une seule source pour

satisfaire aux besoins de la charge, nous nous intéressons plus particulièrement aux systèmes hybrides éoliens-photovoltaïques car les ressources en vent et en soleil sont souvent

complémentaires. Dans le chapitre 2, nous présentons une étude d’impact sur l’évaluation du

potentiel en énergies renouvelables sur un site donné en prenant en compte la consommation

dans un habitat résidentiel (période et méthode d’acquisition des données, techniques d’évaluation, …). Cette analyse vise à préciser les différentes pistes pour la simulation du

système hybride (éolien photovoltaïque avec batteries) dans la suite des travaux. Le chapitre 3 est consacré à la modélisation du système hybride éolien photovoltaïque avec batteries.

δ’objectif principal est le dimensionnement ainsi que l’évaluation économique et écologique

du système complet. Dans un premier temps, les modélisations énergétiques des différents composants du système sont présentées, puis les aspects économiques et écologiques sont définis dans le but de réaliser une évaluation globale de la solution de dimensionnement.

δ’ensemble des modèles est représenté à l’aide du logiciel εatlab/Simulink. δe

fonctionnement global du système est étudié selon différents profils de consommation et tient

compte de l’orientation et de l’inclinaison des capteurs d’énergie (PV en particulier). A la fin

de ce chapitre, des résultats de simulation sont présentés et discutés. Nous destinons le

(26)

Thèse D. ABBES

Page 4

existantes en soulignant les apports et les insuffisances. Puis, une méthodologie

d’optimisation est développée et comparée à plusieurs approches, allant d’une optimisation

mono-objective à une multi-objective et évaluant le coût économique et écologique de chacune de ces solutions. Une solution « pratique » est retenue pour les composants PV,

éolien batteries du système final afin d’évaluer la viabilité énergétique, économique et

écologique. Les résultats montrent un impact environnemental faible et un coût raisonnable du

point de vue économique ainsi qu’une satisfaction de la charge dans les limites tolérées par l’usager. A la fin de ce chapitre, nous comparons notre propre méthode de dimensionnement à

un outil existant. Dans le chapitre 5, un banc expérimental PV-éolien avec batteries a été développé dans nos locaux pour valider la configuration du système décrit au chapitre

précédent. δ’objectif de ce banc est de tester les différents couplages d’énergies possibles ainsi que la gestion de l’énergie au niveau des batteries de stockage.

Finalement, nous terminons ce mémoire par des conclusions générales et quelques perspectives pour des travaux futurs dans ce domaine.

(27)

(28)

Les systèmes électriques autonomes multi-sources

Thèse D. ABBES

Page 6

Chapitre 1 : Les systèmes électriques autonomes

multi-

sources pour l’habitat résidentiel

1.1- Introduction

δ’énergie électrique provenant de sources renouvelables, en particulier le vent et le soleil, est considérée comme une alternative de production intéressante dans les systèmes d’énergie

électrique du monde d’aujourd’hui. Cependant, leur utilisation est limitée par la variabilité des

ressources qui risque de diminuer leur fiabilité. Les fluctuations de la charge selon les périodes annuelles ou journalières ne sont pas forcément corrélées avec les ressources énergétiques disponibles. Pour surmonter cette limite, la solution à retenir, pour les sites isolés, est certainement le recours et la combinaison de plusieurs sources, telles que les systèmes hybrides éolien-photovoltaïques avec batteries.

Dans ce chapitre, nous nous intéressons à ce type de systèmes. Dans un premier temps, nous définissons de manière générale les systèmes multi-sources. Puis, nous présentons de manière plus détaillée les systèmes hybrides éolien-photovoltaïques avec batteries, objet principal de cette thèse. Nous en décrivons ensuite les principaux composants, avantages et inconvénients. Ensuite, nous exposons une revue détaillée des travaux de recherche récents appliqués à ces systèmes particuliers. Dans un dernier paragraphe, nous développons les objectifs des travaux de la thèse.

1.2- Généralités sur les systèmes d’énergie hybrides

Le terme « Système d’Energie Hybride » fait référence aux systèmes de génération

d’énergie électrique multi-sources. Il s’agit de systèmes complexes associant différentes

sources renouvelables ou bien combinées avec des sources conventionnelles (générateur

diesel…), différents éléments de stockage et différentes charges. Ils permettent la

compensation du caractère intermittent des sources renouvelables et offrent un rendement

énergétique global plus élevé. δeur intérêt essentiel est la possibilité d’autonomie énergétique qu’ils permettent vu qu’ils ne dépendent pas d’une seule source. Ils peuvent résoudre en très grande partie le problème de la disponibilité de l’énergie [1]. La figure (1.1) représente le

schéma général des systèmes hybrides. Un bus électrique est commun à tous les éléments qui sont connectés. Ces derniers sont regroupés selon leur fonction électrique : les éléments de génération (ou sources), les éléments de charge (Load en anglais) et les éléments de stockage (Storage en anglais, en pointillé sur la figure).

(29)

Figure 1.1 : Schéma général de système énergétique hybride multi-sources, charges et stockage

δes systèmes d’énergie hybrides peuvent être connectés aux réseaux électriques ou

autonomes. Dans le premier cas, on parle d’une génération distribuée. δes énergies éoliennes

et solaires sont transformées sous la forme électrique transportable via les lignes vers le réseau. La production énergétique hybride est alors centralisée et mise en réseau entre plusieurs sites de production et de consommation. La connexion des sources hybrides aux réseaux électriques doit respecter certaines normes qui ne sont pas forcément spécifiques au

domaine d’énergies renouvelables. δes normes existantes s’appliquent à des générateurs ou à

des convertisseurs statiques dans le cadre des normalisations françaises et européennes (générateurs PV, machines électriques, onduleurs, pollution électrique, sécurité des biens et des personnes, etc.). Majoritairement, les centrales hybrides sont de puissance inférieure à 10 MW. Alors elles sont soumises à la réglementation pour le raccordement des systèmes de micro-génération. Plusieurs groupes de travail au sein de la CEI (Commission

Charge

PAC Hydraulique

Source

Stockage

Diesel Supercapacités Eolienne PV Charge Auxilliaire Réseau Réseau Electrolyseur 2H2 + O2 _H₂ Habitat

Bus Électrique

Batteries

(30)

Thèse D. ABBES

Page 8

Electrotechnique Internationale) travaillent sur la question de la normalisation des systèmes qui utilisent les énergies renouvelables. Aux Etats-Unis, la série des normes IEEE 1547

encadre tous les aspects liés à l’interconnexion entre les sources renouvelables et le réseau. Ces normes imposent des exigences sur la qualité de l’énergie produite en termes de tension, de fréquence et d’harmoniques. Ces contraintes imposent l’implantation de boucles de

régulation spécifiques avec des dispositifs de filtrage dans les systèmes hybrides.

La majorité des systèmes hybrides raccordés au réseau, sont sans dispositif de stockage. Néanmoins, dans certains systèmes connectés à un réseau électrique « faible », des unités de stockage sont introduites pour renforcer le réseau en cas de défaillance. Dans ce cas, ils sont dimensionnés de manière à assurer un fonctionnement, éventuellement en mode dégradé, pour la durée de la coupure. Cependant si ces systèmes de production, qui ont un caractère aléatoire de par la nature des sources utilisées, viennent à se multiplier et à atteindre des proportions non négligeables alors les dispositifs de stockage joueront un rôle important pour assurer la

stabilité du réseau. Dans d’autres systèmes, on remarque la présence de générateurs diesel qui

constituent un second moyen de secours.

Dans les sites isolés où le réseau n’existe pas, il est donc pratique et dans la majorité des cas nécessaire que le système hybride possède une autonomie totale. En plus, le caractère capricieux des sources renouvelables pose le problème de la disponibilité énergétique. Dans

ce cas, il est parfaitement envisageable, voire impératif d’associer un élément de stockage de type accumulateur électrochimique ou hydrogène au système. δa présence d’un dispositif de stockage s’impose dans la mesure où la consommation et la production sont fortement

découplées.

Dans les applications existantes, ce sont quasi-systématiquement des systèmes de petite

puissance avec des batteries d’accumulateurs au plomb. δe dimensionnement du système de stockage est généralement lié à l’autonomie en jours recherchée. Cependant, le stockage représente une part très importante du coût et de l’entretien de l’installation, d’autant plus que

la durée de vie des accumulateurs est bien inférieure à celle du panneau photovoltaïque, de

l’éolienne et des convertisseurs d’énergie statiques. Dans ce cas particulier, le surcoût est

acceptable en comparaison du prix qu'il aurait fallu allouer à l'installation d'une nouvelle ligne électrique. Le stockage présente donc une alternative intéressante pour assurer la fourniture de

l’énergie en continu.

Dans nos travaux de recherche, nous nous intéressons principalement aux systèmes hybrides formés par deux sources renouvelables de type photovoltaïque et éolien et un

(31)

généralement autonomes par rapport aux grands réseaux interconnectés et sont souvent

utilisés dans les régions isolées pour l’éclairage domestique, les systèmes de production de froid, le pompage de l’eau et les systèmes de télécommunications.

Par la suite, nous proposons de justifier ce choix et décrire des tels systèmes.

1.2.1- Les systèmes hybrides autonomes (éolien-photovoltaïque) avec stockage

δa figure 1.2 donne un exemple typique d’une unité de production hybride non raccordée au réseau couplant deux sources d’énergie éolienne et solaire avec un stockage de l’énergie.

δe « nœud électrique » permet de connecter et de distribuer l’énergie entre les différents

composants du système. Avec cette association, nous obtenons un réseau électrique complètement autonome à courant continu DC et/ou à courant alternatif AC. On parle ainsi

d’un mini- réseau local « iloté », à faible puissance de court-circuit. Dans la plupart des

références bibliographiques [2], il y a une corrélation établie comme naturelle entre, mini réseau « iloté » et système multi-sources.

Figure 1.2: Exemple d’une configuration hybride générale dédiée à un site isolé : Couplage éolien photovoltaïque

δes systèmes hybrides sont souvent classés en deux filières selon le type de nœud électrique de couplage et les convertisseurs statiques associés. La première est caractérisée par

un couplage des sources autour d’un bus commun alternatif AC, la seconde topologie des

systèmes hybrides est fondée sur un couplage avec un bus commun continu DC [1].

Charge AC Nœud Électrique AC ou DC Modules PV Turbine Charge DC ou AC Charge DC Stockage de l’ e gie Convertisseurs statiques adaptés aux entrées et la sortie et avec une commande MPPT

(32)

10

δes systèmes hybrides avec un couplage des sources autour d’un bus AC sont plus adaptés à une génération distribuée (raccordée au réseau électrique) et sont fréquemment utilisés dans

le cas d’une production de plus grande puissance.

Les systèmes hybrides à configuration de bus commun continu sont plus adaptés à une génération ilotée de petite puissance. La majorité de ces systèmes sont utilisés en sites isolés

où l’énergie est produite et directement consommée en courant continu sur place ou à

proximité des générateurs.

Pour les systèmes à configuration de bus DC, nous remarquons qu’il existe plusieurs niveaux d’amplitudes du bus DC. Il n’y a pas une exacte modularité de la jonction continue à

l’opposé des systèmes à configuration de bus AC. Une version dérivée de cette structure

couramment employée consiste à utiliser le bus continu comme jonction intermédiaire avant

de transformer l’énergie en courant alternatif AC (figure 1.3). Avec cette configuration, les

systèmes sont capables de satisfaire en même temps une consommation en courant continu DC et/ou en courant alternatif AC avec une possibilité si besoin d’une connexion au réseau électrique grâce à des convertisseurs (DC/AC : onduleurs) réversibles. Cette structure sera adoptée dans le cadre de cette thèse. Sa gestion énergétique est moins complexe que les configurations alternatives.

Figure 1.3μExemple d’une configuration hybride multi-sources dédiée à un bus commun

continu DC BUS DC BUS AC AC / DC Convertisseur Statique DC / DC Charge DC DC / AC Charge AC Possibilité Réseauélectrique Autres Sources

(33)

1.2.2- Avantages et limites des systèmes hybrides (éoliens-photovoltaïques) avec stockage

Les systèmes hybrides les plus répandus sont caractérisés par un couplage éolien-photovoltaïque. δ’intérêt de la combinaison de ces deux sources énergétiques est justifié par le fait qu’ils présentent les ressources les mieux partagées. δa complémentarité de ces deux ressources est très significative que ce soit à l’échelle annuelle ou à l’échelle journalière. En effet, le vent souffle plus pendant l’hiver et l’automne et il diminue au printemps tandis que le rayonnement solaire le plus intense se situe pendant l'été. De même, sur une journée, le rayonnement solaire est plus fort pendant le jour alors que le vent peut souffler aussi la nuit. Cette complémentarité saisonnière et journalière des ressources solaires et éoliennes permet par exemple au site isolé d’avoir une disponibilité de l’énergie plus fiable, laquelle, bien entendu, dépend du site d’implantation. Ainsi, le fait de mettre en place un système hybride en combinant un panneau photovoltaïque et un aérogénérateur avec un générateur de secours à moteur diesel pourrait traiter les besoins en énergie pendant toute l'année. Cependant, le moteur diesel demande un approvisionnement en carburant. Son utilisation dans des sites isolés peut ainsi être polluante, bruyante et économiquement moins viable en comparaison avec les sources d'énergies renouvelables. Dans plusieurs applications, le moteur diesel est évité en incluant dans les systèmes un dispositif de stockage d'énergie par accumulateur électrochimique. Dès lors que le coût de stockage représente la contrainte économique principale, les systèmes hybrides doivent être convenablement conçus pour réduire au minimum les besoins en accumulateur d’énergie dans le cas d’un fonctionnement autonome. Dans certains systèmes, on remarque l’utilisation d’une nouvelle technologie de stockage basée sur l’hydrogène synthétisé par électrolyse de l’eau qui semble être un débouché privilégié des énergies renouvelables [3]. Ainsi, la pile à combustible fonctionnant à l’hydrogène d’origine renouvelable constituerait une filière entièrement propre et disponible. De plus, stocker l’hydrogène en même temps qu’on produit de l’électricité dans une ferme éolienne couplée à une centrale solaire permettra d’absorber les surplus de ces « énergies capricieuses ». Cependant, cette filière hydrogène, quoique très prometteuse, souffre encore aujourd’hui de sa rentabilité. Aussi, le stockage le plus courant en ce moment est le stockage électrochimique sous forme de batteries.

Un autre avantage des systèmes hybrides éoliens-photovoltaïques consiste en leur efficacité environnementale. Au cours de leur fonctionnement, Ils ne génèrent, ni émissions nocives, ni gaz polluants. Ils utilisent seulement l’énergie du soleil et du vent comme « carburant », donc ils créent un impact environnemental faible et contribuent activement à réduire le réchauffement climatique. δ’éolienne générerait un peu de bruit selon la distance d’implantation mais sans effet

(34)

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σéanmoins, l’hybridation de ces sources d’énergies renouvelables pose certains problèmes. D’abord, compte tenu de leur nature stochastique, Il y a une difficulté à pouvoir produire à chaque instant l’énergie demandée par la charge. En plus, si l’excès d’énergie ne peut être éliminé, la production doit alors être limitée ou même arrêtée. Cela implique une évaluation précise des ressources renouvelables du site et une conception adaptée du système, optimisant ainsi les ressources énergétiques et conduisant à une quantité minimale d’énergie non fournie. Ces aspects seront traités dans les chapitres 2, 3 et 4 de cette thèse.

Ensuite, l’hybridation pose le problème de l’interconnexion et de la gestion énergétique. δa commande de ces systèmes est faite en fonction de l’état de charge de la batterie. σous allons voir dans le chapitre 5, qu’il existe différentes méthodes de supervision [1],[4] et qu’à cet effet nous proposons une technique de gestion différente avec une commande en courant. Les deux générateurs doivent limiter leurs puissances de sortie lorsque les batteries sont complètement chargées et ne peuvent donc plus stocker d’énergie. De même, l’onduleur et la charge doivent atténuer leurs puissances pour arrêter la décharge des batteries quand leur état de charge atteint un niveau limite inférieur prédéfini.

δa dynamique des générateurs d’énergies renouvelables peut aussi causer des problèmes dans

le fonctionnement des systèmes hybrides. Citons à titre d’exemple, le démarrage d’une éolienne quand la vitesse du vent est élevée μ en l’occurrence, la puissance produite par

l’éolienne atteint presque instantanément la puissance nominale du générateur et de tels

changements rapides dans la production d’énergie peuvent générer des problèmes de qualité

d’énergie (variation de tension et de fréquence) et même l’arrêt complet du système.

σous avons lieu aussi d’évoquer les effets négatifs d’une surtension que provoquent un court-circuit ou l’arrêt d’une charge importante. De tels problèmes ont été rencontrés lors des tests expérimentaux effectués sur le banc d’essai mis en œuvre au sein du laboratoire et décrit dans

le chapitre 5.

Par la suite, nous allons faire la description des éléments constitutifs du système hybride éolien-photovoltaïque avec stockage électrochimique (batteries).