Leçon 4-Optimisation du dimensionnement

 

Optimisation d’un système hybride éolien-photovoltaïque avec batteries : Développer un  système hybride éolien/photovoltaïque avec stockage d’énergie

   

Concevoir un système hybride éolien –photovoltaïque avec batteries : modélisation, simulation et supervision en vue d’optimiser son dimensionnement

4. Méthodes conventionnelles de dimensionnement

Des contributions sur le dimensionnement global du système : Les méthodes conventionnelles Approche « Ampère heure » : Méthode itérative

Etapes:

1. Evaluation de la puissance à produire E_p pour satisfaire la demande , E_p = E_c/k
2. Détermination de la capacité de stockage des batteries en cas d’insuffisance des sources  renouvelables,  C_n = E_p ×N/DOD× f_t
3. Calcul de la puissance crête nécessaire Pc du générateur photovoltaïque pour chaque mois (avec la moyenne des données quotidiennes sur un mois), P_c = Ep/η_Pc×T_su
4. Détermination du nombre de panneaux photovoltaïques nécessaire chaque mois , N = Pc /Puissance crête unitaire panneau
5. Déduction du nombre de panneaux photovoltaïques pour couvrir les besoins énergétiques annuels,
6. Calcul de la contribution en énergie de la part de la source complémentaire (éolienne), kWh_wt = kWh_bat× 1.2/0.95

Des  contributions  sur  le  dimensionnement  global  du système : Les méthodes conventionnelles Approche « Ampère heure » : Méthode itérative

Etapes: Les étapes 5, 6 et 7 peuvent être répétées avec différents nombres de panneaux  jusqu’à ce que l’on aboutisse au dimensionnement adéquat qui réponde à la  plupart des critères exigés par le concepteur et décrits dans la procédure de l’étape  5.

8.  Calcul de la puissance d’un éventuel groupe électrogène. P_{grp_elect} = 48×1.2×82/0.9 = 5248 W ;  Capacité de batterie : 820 Ah  Temps de recharge : 10h

Méthode itérative généralisée et adaptée sous le logiciel Excel

4.1 Les méthodes conventionnelles :  Approche énergétique avec programmation linéaire

Méthode par programmation linéaire généralisée et adaptée sous le logiciel  Excel

Des  contributions  sur  le  dimensionnement système : Les méthodes conventionnelles : Approche « Ampère heure » : Méthode itérative- Approche énergétique avec programmation linéaire : + simples à mettre en œuvre , – lentes , – choix du nombre de jours d’autonomie. 

Les méthodes à base de simulations dynamiques :  + + prise en compte du profil temporel des sources  et de la consommation,  – complexes.

4.2 Méthodes conventionnelles de dimensionnement Méthode proposée par Dhaker ABBES

1. Récolte et analyse des données météorologiques du site et de la consommation  électrique de l’habitat
2. Modélisation et simulation du système hybride  éolien-photovoltaïque avec stockage
3. Optimisation du dimensionnement du systèmes hybride
4. Mise en œuvre du système éolien-photovoltaïque avec batteries

Simulation dynamique du système : Simulation de l’état du système en fonction du temps avec prise  en compte des limites des composants (SOC batteries)

Modélisation détaillée sous Matlab/Simulink du système hybride éolien-photovoltaïque avec batteries

Modélisation du système hybride considéré sous HOMER

4.3 Recueil des données météorologiques : Données réelles du centre technologique éolien (National Wind Technology Center)  du Colorado aux Etats Unis.

Données du vent

Données d’irradiance 

Estimation de la production photovoltaïque en fonction de l’orientation et de l’inclinaison

        Evolution du potentiel photovoltaïque des années de 2002 à 2010

N.B Il est lus rentable de faire un tracking selon l’azimut ou autour des deux axes.

4.4 Recueil des données de consommation

Deux profils de consommation pour un foyer type de 4 personnes :  synthétisé et mesuré

4.5 Développement d’une stratégie de gestion de l’énergie et de  contrôle de l’état de charge des batteries

4.6 Algorithmes de maximisation de la puissance

Cas du système photovoltaïque : Dans notre cas, l’algorithme retenu pour la mise en œuvre est un P&O amélioré avec un pas  adaptatif. Le principe fondamental de celui-ci est la variation du pas d’incrémentation de  manière à converger plus rapidement vers le point optimal (MPP) tout en réduisant les  oscillations autour de ce point. En effet, afin de converger rapidement vers le MPP, nous  réduisons, le pas d’incrémentation C d’une région à une autre : C = 0.01 pour la région « S »  et 0.001 pour la région « r ».

Cas du système photovoltaïque :

Cas du système éolien : Dans le cas des éoliennes, les techniques d’extraction maximale de puissance consistent à ajuster le  couple électromagnétique de la génératrice pour fixer la vitesse à une valeur de référence (Ω réf )  calculée pour maximiser la puissance extraite. Nous avons opté pour la méthode directe pour la mise en œuvre. La courbe spécifique Cp (λ) possède une forme en cloche très prononcée. Sur le sommet de cette  courbe, on trouve la puissance optimale qu’il est possible d’extraire. Il est caractérisé par la vitesse  réduite optimale λopt et le coefficient de puissance maximal C_pmax . La référence de la vitesse de la  turbine doit donc correspondre à cette valeur optimale. Elle est obtenue à partir de l’équation : Ω_réf = (λ_opt . V/R)×m .  m étant le coefficient de multiplication de vitesse. Dans notre cas, il est pris égal à deux.

4.7 Développement et Résultats : Optimisation du dimensionnement du système hybride

Principe : Optimisation  du  dimensionnement  de  la  source  hybride  suivant  trois  critères : le coût sur cycle de vie, le coût en énergie primaire  et le taux d’insatisfaction de la demande en énergie (LPSP).

4.8 Formulation du problème  2 formulations sont proposées :

1. une formulation mono-objective résolue avec l’algorithme SQP (Algorithme de Newton-Wilson)
2. une formulation multi-objective résolue de deux manières :

• par une méthode scalaire avec des coefficients  de pondération unitaires : Aucune des fonctions« objectif » n’est favorisée.
• par une approche Pareto (notion de dominance)  avec la méthode N.S.G.A-II.

Une formulation mono-objective résolue avec l’algorithme SQP  (Algorithme de Newton-Wilson)

Formulation I :

  Fonction objective (Optimum) : Minimum → Coût : [CCV[€] ou EE[MJ]], sous réserve de la restriction imposée par le critère de satisfaction énergétique: LPLP[%] ≤ LPSP_max

En prenant compte des contraintes de faisabilité pour une une résidence autonome : Apv_min ≤ Apv ≤ Apv_max ;  Awt_min ≤ Awt ≤ Awt_max  , Cn_min ≤ Awt ≤ Cn_max  , Avec Apv , Awt et Cn étant les variables de décision.

Formulation II : 

Fonction objectives :  Minimum → Coûts  : [CCV[€] et EE[MJ]] et Minimum → LPSP[%]     sous réserve des contraintes de faisabilité.

4.9 Résultats d’optimisation et interprétations :  Cas d’une optimisation multi-objective

En appliquant la méthode NSGA-II

  Comparatif 

Slide

Solution pratique retenue : 

• 9 panneaux Sharp ND-240QCJ, soit une surface installée de 9×1,63 = 14,67 m²,
• une éolienne de type Aeromax Engineering (Lacota S, SC) (900W à 13 m/s) de 3,43 m² de surface,
• 4 batteries en série de type Numax Gel SLG180-12 ,12V/  180Ah VRLA à cyclage profond

4.10 Dimensionnement d’un système hybride (éolien-photovoltaïque avec  groupe diesel et batteries) pour une électrification utilisant une simulation  dynamique

 

4.11 Modélisation du moteur diesel 

Le modèle de puissance du générateur diesel en fonction du carburant est présenté par l’expression suivante : P_GD = 0.04155Q_fuel² + 4.2Q_fuel  Où

P_GD : La puissance fournie par le générateur diesel  (kW) et  Q_fuel  : La quantité du carburant consommée pendant une heure(L)

4.11.1 Principe de supervision  : La charge et la décharge de la  batterie d’accumulateurs est  strictement liée à la différence entre  l’énergie  totale  fournie par

le  système  hybride  et l’énergie  consommée  par la charge notée ΔP (t).

  Nous distinguons deux cas:

• Dans le cas où ΔP (t) ≥ 0, le reste de l’énergie est utilisé pour charger la batterie. Si l’état de charge dépasse la SOC _max un excès d’énergie apparaît.
• Dans le cas où la différence de l’énergie est négative, la charge sera couverte par la batterie ou le générateur diesel. Ici, le rôle du générateur est la surveillance de l’état de charge de la batterie  pour ne pas descendre au-dessous de SOC_Dmin donné.

4.11.2 Dimensionnement du groupe Diesel   

Simulation  for  SOCDmin=35%  et SOCDmax=70%