MODELISATION ET SIMULATION D UN SYSTEME DE PRODUCTION D ENERGIE RENOUVELABLE MULTI-SOURCES ET MULTI-UTILISATEURS

MODELISATION ET SIMULATION D’UN SYSTEME DE PRODUCTION D’ENERGIE RENOUVELABLE MULTI-SOURCES ET MULTI-UTILISATEURS

Mouna Abarkan

Laboratoire Signaux, Système et composants(LSSC).FST.

Faculté des Sciences & Techniques Fès,BP 2202, Route d’immouzar ,

Fès, Maroc mabarkan_28@yahoo.fr

N. K. M'Sirdi

Laboratoire des Sciences de l’information et des systèmes(LSIS), Polytechnique.

AMU Aix Marseille Université, IC STAR Marseille, France

msirdink@rmei.eu

Fatima Errahimi

Laboratoire Signaux, Système et composants(LSSC).FST.

Faculté des Sciences & Techniques Fès,BP 2202 Routed’immouzar , Fès, Maroc

errahimifatima@yahoo.fr

Résumé — Ce papier contribue à la gestion de la consommation et de la production d'énergie dans un bâtiment équipée de multiple systèmes de sources d’énergie (photovoltaïque, thermique, éolien et système de stockage). La modélisation et la simulation des composants thermiques du bâtiment sont présentées. Aussi la modélisation et la simulation du système hybride combinant les deux sources d’énergies renouvelables qui sont l’éolien, le solaire et afin d’adapter la production des sources renouvelables au besoin de la charge, nous intégrons une batterie de stockage. Pour analyser les besoins énergétiques du secteur des bâtiments, une modélisation de différents équipements électriques a également été développée. Enfin, une gestion globale efficace permet au système de fournir un rendement optimal global et efficace.

Mots clés- Pompe à chaleur, système multi-physique, énergie éolienne, énergie photovoltaïques, batterie, gestion énergétique du bâtiment.

I. INTRODUCTION

Un consensus scientifique et politique s’est dégagé ces dernières années sur l’existence d’un réchauffement climatique et la nécessité de le réduire en limitant l’émission des gaz à effet de serre, ces réductions passent par la diminution des consommations énergétiques. Le secteur du bâtiment est responsable d’un cinquième de la consommation énergétique mondial [1].La Recherche s’est emparée du thème de la réduction de la consommation énergétique depuis longtemps déjà et la communauté de la thermique du bâtiment a déjà développé un grand nombre de solutions. Deux grandes familles de solutions peuvent être distinguées: les solutions sur l’architecture des habitats, les matériaux qui le composent, l’isolation, afin de diminuer les besoins énergétiques du bâtiment, et les solutions sur le développement des énergies renouvelables, ces systèmes sont capables de produire localement tout ou une partie de l’énergie nécessaire au bâtiment sans émettre de gaz à effet de serre. Ainsi, une gestion convenable de la production des sources vis-à-vis de la consommation est nécessaire car il

permet de couvrir le besoin énergétique et garantir une exploitation optimale de l’énergie produite.

L’objectif de ce travail est de développer un modèle de système multi-sources d’énergie basé sur la modélisation multi-physique et de bâtir une série de simulation qui nous permet de prévoir une gestion optimale de l’énergie.

Notre système se compose d’ : - Un panneau solaire PV, - Une éolienne,

- Un maison de 3 pièces,

- Un système de chauffage avec une pompe à chaleur, - Un chauffage complémentaire rayonnant,

- Un ensemble de charges : réfrigérateur, machine à laver, lave vaisselle, éclairage,

-Un système de stockage par batteries.

La première étape de ce travail concerne la modélisation et la simulation d’un système hybride combinant deux sources d’énergies renouvelables qui sont l’éolien et le solaire et afin d’adapter la production des sources renouvelables au besoin de la charge, nous intégrons une batterie de stockage.

La deuxième étape porte sur la modélisation et la simulation des composants thermique du bâtiment y compris le générateur thermique de type de couplage de pompe à chaleur et capteur solaire, l’émetteur thermique de type de plancher chauffant et le ballon de stockage de l’eau chaude.

Pour analyser les besoins énergétiques du secteur des bâtiments, une modélisation des différents équipements électriques a également été développée. Enfin, une gestion globale efficace permet au système de fournir un rendement optimal.

II. MODELE DU SYSTEME HYBRIDE

Le système hybride de production de l’énergie est celui qui combine et exploite plusieurs sources d’énergies

renouvelables. Le système qui nous intéresse regroupe deux parties à savoir l’éolienne et le panneau solaire et comme appoint la batterie qui permet le stockage de l’électricité [5].

A. Le modéle de panneau photovoltaïque

La cellule photovoltaïque ou encore photopile est l’élément de base de la conversion d’énergie lumineuse (solaire) en électricité (courant continu) : c’est l’effet photovoltaïque, une des propriétés électriques des semi- conducteurs. Un panneau photovoltaïque est constitué de plusieurs modules, ces derniers étant constitués de plusieurs cellules en série ou en parallèle afin d’obtenir une tension souhaitée et il fonctionne dans les conditions d’ensoleillement optimal (1000W/m² à 25°C), [2].

Le système présenté dans ce papier est composé d'un panneau PV, d'un convertisseur buck-boost, d'un système de commande et d'une batterie. Le système de commande assure la régulation et la gestion de l'énergie ainsi que la recherche du point de puissance maximale. La batterie est intégrée au générateur photovoltaïque elle permet le stockage de l'électricité solaire pour les systèmes isolés et elle permet également de restituer la nuit le courant accumulé durant la journée.

Pour rechercher le point de puissance maximale plusieurs méthodes de MPPT existent dans la littérature comme la méthode de Perturbation et Observation (P&O), Conductance Incrémentale (InCond), Logique flow, etc [3].

Dans ce papier nous avons choisie la méthode de perturbation et observation (P&O) car c’est l’algorithme le plus utilisé, en raison de sa facilité d’implémentation [3,4].

Cette méthode opère en perturbant périodiquement la tension de panneau et en comparant la puissance précédemment délivré avec la nouvelle [8].

La figure 1 présente le modèle complet du PV sous l’environnement Matlab/Simulink[3].Ce modèle contient 10 cellules connecté en série et 6 cellules connecté en parallèle qui délivre une puissance de 260W, une commande MPPT (P&O), un convertisseur boost qui permet de régler la tension de sortie du panneau et une batterie sous. La figure 2 illustre la puissance délivrée par le panneau.

(a) (b)

Fig. 1 (a) Le modèle complet du PV, (b) Modèle du PV sous l’environnement Matlab/Simulink.

Fig. 2 La puissance du panneau photovoltaïque

B. Le modéle de l’éolienne

Une éolienne permet de transformer l'énergie cinétique du vent en énergie électrique .La figure 3 présente une éolienne qui se compose d’ un rotor pour capter l’énergie du vent en la transformant en énergie en rotation, un système d’engrenage pour démultiplier la vitesse de rotation du rotor, un générateur synchrone à aimants permanents pour convertir l’énergie mécanique en énergie électrique.

L’hélice d’une éolienne entre en rotation par la force du vent et permet ainsi la production d’énergie mécanique ou électrique [4].

Fig. 3 Schéma de la turbine éolienne

L’éolienne est connectée à une charge locale par le biais de convertisseur approprié pour assurer une tension constante et une fréquence constante, étant donné que l'énergie éolienne varie avec la vitesse du vent, la tension et la fréquence varient continuellement, la tension alternative de sortie est redressée par un pont de diodes puis contrôlée afin d'obtenir une tension constante en agissant sur le rapport cyclique de la commande du convertisseur DC/DC du hacheur survolteur et enfin l’énergie obtenue est stockée dans une batterie [6], la figure 4 illustre le modèle d’une éolienne connecté à une batterie pour stocker l’énergie produit sous l’environnement Matlab/Simulink, la figure 5 présente la simulation du modèle.

Fig. 4 Le modèle d’éolienne connecté à une batterie sous Matlab/Simulink

(a) (b)

Fig. 5 (a) le couple mécanique, (b) La puissance délivré par l’éolienne avec une vitesse du vent 15m/s.

On remarque qu’on a un couple mécanique qui égale à 35 N.m et une puissance de 2500 W avec une vitesse du vent 15 m/s.

0 0.5 1 1.5 2 2.5

x 105 0

50 100 150 200 250 300 350

Temp

La puissance(W)

La puissance delivrée par le panneaux

0 0.5 1 1.5 2 2.5

x 10⁶ 0

20 40 60 80 100 120

Temp Le couple Mécanique

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

x 106 0

500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

Temps

La puissance(w)

la puissance d'eolienne

III. MODELISATION THERMIQUE DU BATIMENT Le bâtiment thermique présenté dans ce papier est composé d’un générateur thermique de type de couplage de pompe à chaleur, d’un capteur solaire, d’émetteur thermique de type de plancher chauffant et d’un ballon de stockage de l’eau chaude [7,8].

Nomenclature

A Surface (m²) Am Amplitude

C Capacité thermique (J/K)

Cp Capacité thermique massique (J/Kg.K) E Rayonnement solaire (W/ m²) 𝐾₁ Efficacité de la PAC mesurée (=0.4) 𝐾₂ Surface de capteur solaire

𝐾₃ Coefficient de capteur solaire (=125 W/K) m , M Flux massique (Kg/s) , Masse (Kg) P Facteur de fenêtre (=0.8) Q Flux thermique (W)

T,U Température (°C) ,Coefficient de transfert thermique

A. Le modèle du bâtiment

Le modèle du bâtiment présenté se compose de trois pièces et chaque pièce comporte quatre murs, un plafond, un plancher, une porte et une fenêtre. La figure 6 illustre le modèle d’une seule pièce et son modèle sous l’environnement Matlab/Simulink.

- Modèle du Mur 𝑑𝑇_𝑤

𝑑𝑡 =𝐴_𝑤

𝐶𝑤[𝑈𝑤𝑖(𝑇𝑎𝑖− 𝑇𝑤) + 𝑈𝑤𝑜(𝑇𝑎𝑜− 𝑇𝑤)]

- Modèle du plafond 𝑑𝑇𝑐

𝑑𝑡 =𝐴𝑐

𝐶𝑐[𝑈𝑐𝑖(𝑇𝑎𝑖− 𝑇𝑐) + 𝑈𝑐𝑜(𝑇𝑎𝑜− 𝑇𝑐)]

- Modèle du plancher dTf

dt =Af

Cf[PQs

Af+ Uf(Tai− Tf) +Qwater

Af

- Modèle de la fenêtre

𝑄_{𝑔_𝑎𝑖𝑟}= 𝐴_𝑔𝑈_𝑔(𝑇̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ − 𝑇_{𝑎𝑜_𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑎𝑖}) - Modèle de la porte

𝐶𝑠𝑑.𝑑𝑇_𝑑

𝑑𝑡 = 𝑈𝑑[(1 + 𝛼𝑑)(𝑇𝑎𝑖𝐴− 𝑇𝑑)+ (1 − 𝛼𝑑)(𝑇𝑎𝑖𝐵− 𝑇𝑑)]

Avec

𝛼

𝛼

(a) (b)

Fig. 6 (a) Le modèle d’une pièce, (b) Le model d’une pièce sous l’environnement Matlab/Simulink

B. Le modèle thermique du bâtiment - Modèle de la radiation solaire

La radiation solaire suit la loi suivante: 7h à 19h période d’ensoleillement et de 19h-6h période sans soleil. Au

sommet de la sinusoïde, la puissance est supposée, au maximum, de 1kw/m², à environ 13 heures.

Le modèle de radiation solaire est modélisé par l’équation suivante : 𝐸_𝑠= 𝐸_{𝑠−𝑝𝑖𝑐}. 𝑠𝑖𝑛. (_2∗3600^2𝜋 𝑡)

La figure 7 illustre le modèle de radiation solaire durant 48 heurs sous l’environnement Matlab/Simulink.

Fig.7 Modèle de radiation solaire (48 heure) - Modèle du capteur solaire

𝐶𝑠.𝑑𝑇_{𝑠−𝑜𝑢𝑡}

𝑑𝑡 = 𝑚̇𝑠−𝑖𝑛. 𝐶𝑝. (𝑇𝑠−𝑖𝑛− 𝑇𝑠−𝑜𝑢𝑡) + 𝐾₂. 𝐸𝑠

− 𝐾3. (𝑇_{𝑒−𝑖𝑛}+ 𝑇_{𝑒−𝑜𝑢𝑡} 2 ) − 𝑇𝑎𝑜

- Modèle du stockage thermique

Le stockage thermique est un ballon isotherme qui conserve l’énergie thermique provenant du capteur solaire. Il est présenté par l’équation suivante [2] :

𝑀. 𝐶𝑝.𝑑𝑇𝑏−𝑜𝑢𝑡

𝑑𝑡 = 𝑚̇𝑏−𝑖𝑛. 𝐶𝑝. 𝑇𝑏−𝑖𝑛− 𝑚̇𝑏−𝑜𝑢𝑡. 𝐶𝑝. 𝑇𝑏−𝑜𝑢𝑡

- Modèle du plancher chauffant

𝑄𝑤𝑎𝑡𝑒𝑟= 𝑚̇𝑓𝐶𝑝∆𝑇𝑓 = 𝑚̇𝑓𝐶𝑝(𝑇𝑓−𝑖𝑛− 𝑇𝑓_𝑜𝑢𝑡)

= 𝑚̇𝑓𝐶𝑝(𝑇𝑓−𝑖𝑛− 𝑇𝑓) - Modèle de la pompe à chaleur (PAC)

Une Pompe à chaleur (PAC) est un dispositif thermodynamique permettant de transférer de l'énergie d'un milieu (appelé source froide) vers un second (appelé source chaude) et vise versa [2,3,7].

Le transfert thermique du condenseur 𝑑𝑇𝑐𝑜𝑢𝑡

𝑑𝑡 = (1

𝐶𝑐) ∗ (𝑚̇𝑐𝑖𝑛∗ 𝐶𝑝) ∗ (𝑇𝑐𝑖𝑛− 𝑇𝑐𝑜𝑢𝑡) + 𝐶𝑂𝑃 ∗ 𝐸ℎ𝑝 Le transfert thermique d’évaporateur

𝑑𝑇𝑣𝑜𝑢𝑡

𝑑𝑡 = (1

𝐶𝑣) ∗ (𝑚̇𝑣𝑖𝑛∗ 𝐶𝑝) ∗ (𝑇𝑣𝑖𝑛− 𝑇𝑣𝑜𝑢𝑡) − (𝐶𝑂𝑃 − 1)

∗ 𝐸ℎ𝑝

La figure 8 expose un modèle du bâtiment qui se compose de trois pièces avec diffèrent blocs thermiques et la figure 9 illustre la simulation de la température du bâtiment dans l’environnement Simulink.

Fig. 8 Modèle complet du bâtiment sous l’environnement Simulink

0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 3 5 4 0 4 5 5 0

0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 5 0 0 6 0 0 7 0 0 8 0 0 9 0 0 1 0 0 0

T im e ( 4 8 hours )

Power(W/m2)

S ola r R a dia tion

(a) (b) (c)

(d) (e)

Fig. 9 Simulation du :(a) Température extérieure,(b)Température intérieure, (c)Température du plancher de la deuxième pièce pendant une journée,(d) Transfert thermique de l’évaporateur,(e)Transfert thermique du condenseur

du PAC

On remarque que lorsqu’on a une température extérieure qui égale à 6 °C on a une température intérieure égale à 22

°C et la température du plancher égale à 28°C.

IV. MODELE DU CHARGE ELECTRIQUE

Dans un bâtiment, il y a plusieurs charges électriques.

Cependant, chaque équipement diffère par sa puissance nominale, son type d’usage par les utilisateurs et son taux de pénétration dans le logement d’où une différence d’impact des actions de gestion de la demande en fonction de l’équipement électrique choisi. La figure 10 illustre le modèle des différentes charges électriques qui contiennent un bâtiment comme le chauffage, l’éclairage, le congélateur, le réfrigérateur, la machine à laver, lave linge, la cuisinière électrique etc, avec leurs consommations.

a)

(b)

Fig .10(a) Le model des charges électriques, (b) La consommation des charges

V. GESTION D’ENERGIE DANS UN SYSTEME HYBRIDE Dans un système hybride il est primordial de gérer de façon optimale le flux d’énergie entre les différents composants.

Un module de supervision est nécessaire pour contrôler les échanges d’énergie entre les différents composants du système d’une part mais aussi de réguler le processus de charge/décharge du stockage d’autre part.

Fig. 11 Système de production hybride

Le module de supervision sera charger de réguler l’énergie provenant des panneaux PV, du l’éolienne et du stockage (batterie) selon le besoin d’utilisateur en maximisant le confort La gestion du système hybride suit la loi suivante [10] :

- Si Pd<Ppv :PV=1,Peol=0,Batterie se charge, - Si Pd>Ppv :PV=0,Peol=1,Batterie se charge, - Si Pd<Ppv+Peol :Ppv=1,Peol=1,Batterie se charge, - Si Pd>Ppv+Peol :Ppv=1,Peol=1,Batterie se

décharge,

- Si Pd=Ppv+Peol :Ppv=1,Peol=1,Batterie se décharge.

Avec : Pd=Puissance demandé, PV=Puissance de PV, Peol=Puissance d’éolienne.(1 :activé ; 0 :désactivé) .

Fig.12 Le modèle de la gestion d’énergies sous l’environnement Simulink On remarque que lorsqu’on a Pd est inférieure à Ppv on active PV et le reste d’énergie est stocké dans la batterie, si Pd est supérieure à Ppv et inférieure à Peol on désactive PV et on active l’éolienne et la batterie se charge mais si Pd est supérieure à Ppv et Peol on active PV, l’éolienne et la batterie se décharge etc.

VI. CONCLUSION

Dans ce papier, nous avons présenté une modélisation et simulation d’un système hybride autonome pour l’exploitation des énergies renouvelable dans un bâtiment.

Le système comporte un générateur photovoltaïque et un générateur éolien, Pour adapter la production des sources renouvelables au besoin de la charge, nous avons intégré

0 0.20.40.6 0.8 11.2 1.41.61.8 2

-6 -4 -2 0 2 4 6 8

Temp(h)

La temperature (°C)

La temperature exterieur (Tai)

0 5 10 15 20 25

0 5 10 15 20 25

La temperature interieur de la piece 2

Temp(h)

Temperature(°C)

0 5 10 15 20 25

0 5 10 15 20 25 30 35

la temperature du plafond

Temp(h)

Temperature(°C)

0 5 10 15 20

27.975 27.98 27.985 27.99 27.995 28

Le transfert thermique du condensateur

Temp(h)

Transfert thermique W/(m2.K)

0 5 10 15 20 25

29.1 29.2 29.3 29.4 29.5 29.6 29.7 29.8 29.9 30

Temps(h) Le transfert thermique de l'evaporateur

0 5 10 15 20 25

0 500 1000 1500 2000 2500

Temp(h)

La puissance(W)

La consommation des charges

une batterie de stockage.

Nous avons examiné les différentes charges et services dans le bâtiment pour mettre en évidence leur impact sur la consommation globale de l’énergie dans le bâtiment et sur le confort pour l'usager. Enfin, une technique de gestion globale et efficace d’énergie dans un système hybride a été introduit capable de gérer l’ensemble des flux énergétiques dans le bâtiment.

REFERENCES

[1] Mouna Abarkan , Fatima Errahimi , N. K. M'Sirdi " Modélisation et Simulation d’un Système hybride pour l’exploitation des énergies renouvelables dans un bâtiment " Workshop WOISA'13,Mai Taza [2] SINGO, A.T., Thèse: Système d’alimentation photovoltaïque avec stockage hybride pour l’habitat énergétiquement autonome, Université

Henri. Poincaré, Nancy-I février.

[3] Nacer K. M’Sirdi, Abdelhamid Rabhi, Mouna Abarkan Elseiver,journal.Energy Procedia en Science Direct ” A New VSS approach for Maximum Power Tracking for RenewableEnergy Sources (RES)”.

[4] M. Perrin, A. Jossen, S. Piller, Methods for state of chargeDetermination and their applications. J. Power Sources 96 (2001) 113-120.

[5] Mouna Abarkan, Fatima ERRAHIMI, Nacer K.M’Sirdi,Aziz NAAMANE, Elseiver ,journal Energy Procedia en ScienceDirect "

Analysis of Energy Consumption for a Bulding using Wind and Solar Energy Sources ".

[6] Duy Ha, L. Un système avancé de gestion d'énergie dans le bâtiment pour coordonner production et consommation. Thèse de Doctorat – Institut NationalPolytechnique de Grenoble Grenoble, Septembre, 2007.

[7] Shaokun Lu, Duylong HA, E.Zamai, S. Bacha et A.

Manificat,Simulation de performance d’un système multi-sources d’énergie enutilisant le plancher chauffant pour chauffer un bâtiment, conf IBPSALyon, 2008.

[8] Schijndel, A.W.M. van et all, Optimal set point operation of the climate control of a monumental church, accepted for publication for the 2^NDinternational conference on research in building physics, Leuven September14-18 2003.

[9] S. Abras, Système domotique Multi-Agents pour la gestionde l’énergie dans l’habitat. Thèse de Doctorat - Institut NationalPolytechnique de Grenoble (INPG) Grenoble, Mai, 2009,chapitre 5 et 6, page 61-129.

[10] R.Missaoui, G.Warkosek, S.Abras, S.Ploix, S.Bacha; Simulation temps réel pour la gestion des flux énergétiques dans l'habitat". IBPSA, France2011.

Mouna Abarkan est née en 1985 à Montpellier, France, Nationalité Marocaine, elle a eu son Maitrise en (Informatique, Electronique, Electrotechnique, Automatique) IEEA et son diplôme de Master en Systèmes

Microélectroniques de

Télécommunication et d’Informatique Industrielle (SMTII) à la faculté des Sciences et Technique de Fès (FSTF) respectivement en 2009 et 2011. Elle poursuit actuellement sa thèse de doctorat en cotutelle à la faculté des Sciences et Techniques de Fés (FSTF) et au LSIS à Aix Marseille. Cette thèse a bénéficié du cadre du laboratoire international HyRES créé au sein du RMEI par N. K. M’Sirdi et Léo Vincent. Elle est membre en IEEE et en KES Silver. Ses

recherches sont focalisées sur l’Electronique, Automatique, Signaux et Systèmes et Energies Renouvelables.

M'Sirdi Kouider Nacer is professor at Polytech Marseille and Aix Marseille University (AMU). He got the Phd in Electronics at INPG (1983) and the Doctorat d'Etat in adaptive signal processing for non-stationary signals at the INPG, in 1988. He was assistant professor, in signal processing and automatic control, in University of Paris 6 in 1987 and Professor at University of Versailles in 1993 where he created a master in Mechatronic of Robotic Systems (Option MSR in the DEA of Robotics). He was the dean of the research Laboratory of Robotics of Versailles (the LRV that he has created in 2000), from 2000 to 2004. From 2005 up to now, he is a research member of the LSIS (UMR CNRS 7296). His main research activities deal with adaptive and robust control, signal processing, diagnosis and observation for complex systems such as vehicles and robots. In 2009 he has created the VSAS research project on Variable Structure Automatic Systems (SASV), for fundamental research in automatic control and optimization of Variable Structure Systems with commutations. Applications of his research activities deal in one hand on vehicles and autonomous robots applications and in another hand on MACSyME project (Modeling Analysis and Control of Systems with Multiple Energy sources). Recently he has created the MERIE Network (Mediterranean Efficient and Renewable Intelligent Energies) in the RMEI network. The aim of this group is to promote compatible and efficient renewable energies in Mediterranean countries. This Network has been recently completed by the creation (in march 2014) of the HyRES International Lab coordinated by NK M’Sirdi http://nkms.free.fr/