Détection et localisation de défauts pour un système PV

par Long Bun

Thèse de doctorat en Sciences et technologie industrielles

Sous la direction de Bertrand Raison.

Le président du jury était Mohamed Machmoum.

Le jury était composé de Bertrand Raison, Franck Barruel, Gilles Rostaing, Christian Brambilla, Stephen Hall, Francois-Xavier Merrien.

Les rapporteurs étaient Farid Meibody-Tabar, Cristian Nichita, Joseph Dichy.


  • Résumé

    Comme tout processus industriel, un système photovoltaïque peut être soumis, au cours de son fonctionnement, à différents défauts et anomalies conduisant à une baisse de la performance du système et voire à son indisponibilité. Permettre de diagnostiquer finement et de faire de la détection et de localisation de défauts dans une installation PV réduit les coûts de maintenance et surtout augmente la productivité. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons spécifiquement à la détection et la localisation de défauts côté DC du système PV, c'est-à-dire du côté générateur PV. L'objectif de cette thèse est de proposer, en prenant le moins de mesures possibles pour respecter les contraintes économiques, un algorithme pour détecter et localiser des défauts conduisant à une baisse de production. Pour cela, le choix s'est porté sur l'analyse de la caractéristique I-V du générateur PV pour les différents modes de fonctionnement considérés. Cette analyse a conduit à utiliser la méthode d'inférence pour effectuer le diagnostic de l'installation. Cette démarche a été validée par des expérimentations sur site, des simulations temps-réel et hors temps-réel.

  • Titre traduit

    Faults Detection and Isolation in a PV System


  • Résumé

    As every industrial process, a photovoltaic system may subject, during his operation, to various faults and abnormalities leading to a drop of its efficiency up to its unavailability. A precise diagnosis and a fault detection and isolation make it possible to reduce the maintenance costs and above all increase the yield. In this work, a focus has been made on the fault detection and isolation in the DC part of the PV system, it means of the PV array. The goal of this work is to propose, by conducting the less possible measurements to meet the economic constraints, an algorithm to detect an isolate the faults causing a drop in the array yield. To achieve this goal, the analysis of the I-V characteristic has been chosen. This analysis leads to the use of the inference method to conduct the diagnosis of the PV plant. This procedure has been validated by on site experiments, real-time simulations and non real-time simulations.


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