Différentes stratégies de contrôle pour le système d'éolienne connecté PMSG

Different control strategies for PMSG wind turbine connected system

• Auteur / Autrice : Ahmed Omar Ahmed Elgharib
• Direction : Aziz Naamane
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique. Automatique et génie électrique
• Date : Soutenance le 09/12/2022
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d’Informatique et Systèmes (Marseille ; La Garde, Var ; 2018-….)
• Jury : Président / Présidente : Fernando Taddeo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mona Moussa, Yasser Dessouky, Abdelhamid Rabhi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Houcine Chafouk

Mots clés

Mots clés contrôlés

Centrales éoliennes

Énergie éolienne

Multimètres

Microcontrôleurs

Énergies renouvelables

Électronique de puissance

Mots clés libres

Générateur synchrone à aimant permanent (PMSG)

Contrôleur prédictif de modèle (MPC)

Système adaptatif de référence de modèle (MRAS)

Contrôleur de rétroaction d'état statique non linéaire (NSSFC)

Contrôleur de rétroaction d'état dynamique non linéaire (NDSFC)

Permanent magnet synchronous generator (PMSG)

Model predictive controller (MPC)

Model reference adaptive system (MRAS)

Nonlinear static state feedback controller (NSSFC)

Nonlinear dynamic state feedback controller (NDSFC)

Résumé

L'énergie éolienne est l'une des sources d'énergie renouvelables les plus attrayantes et prometteuses. Celle-ci offre un excellent substitut à la production d'énergie électrique traditionnelle. Les éoliennes basées sur un PMSG sont les mieux adaptées aux applications autonomes en raison de leur fiabilité et de leur haute efficacité. L'énergie éolienne a continué à jouer un rôle important et peut être considérée comme la source d'énergie renouvelable la plus déployée. Ce travail de recherche propose quelques méthodes de contrôle efficaces associées au contrôle de l'énergie éolienne. Il porte principalement sur le réajustement de certaines approches de contrôle disponibles, comme l'amélioration du NSSFC et du NDSFC, afin d'augmenter les performances du contrôleur pour un tel système. En parallèle, ce travail traite le contrôleur NPIC qui a été ajouté au système en présentant une technique de contrôle sans capteur d'une éolienne PMSG à entraînement direct. Ensuite, le contrôleur PI est étudié dans ce travail en intégrant un algorithme génétique qui a un impact significatif sur l'efficacité et l'exécution des applications éoliennes et de leur système entier. Le MPC est le dernier contrôleur qui a été exploré avec ses résultats de simulation pour le système. Tous ces contrôleurs utilisent PMSG. Plusieurs tests expérimentaux ont été appliqués à une grande variété de configurations, afin de valider les résultats de simulation obtenus. Cette thèse de recherche servira comme référence pour les études futures sur le contrôle des systèmes d'éoliennes

Renewable energy is considered as a viable alternative to conventional fossil fuel generators globally. One of the appealing and promising renewable energy sources is wind energy. This renewable energy source offers an excellent substitute for the generation of traditional electricity. Wind turbines based on PMSG are best suited for stand-alone applications due to their reliability. This research work proposes some efficient control methods associated with wind energy control. It is focused more on the readjustment of some available control approaches as the improvement of NSSFC (nonlinear static state feedback controller) and NDSFC (nonlinear dynamic state feedback controller) to increase the controller performance for such a system. In sequence with that, this work moves forward to another controller(NPIC) which has been added to this system by presenting a sensor-less control technique of direct driven PMSG wind turbine. Afterwards, PI Controller is studied in this work by integrating genetic algorithm that has significant impact on the efficiency and execution of wind turbine applications and their whole system. Model predictive control (MPC) is thelast controller that has been explored. All of these controllers are using PMSG, discussed under different operating ranges of wind speed. Several experimental tests were applied to wide variety of configurations in order to validate the simulation results produced. This research aims to serve as a detailed reference for future studies on the control of wind turbine systems