VF_Présentation PFE.pptx

Projet de fin d ’études 2020/2021
Département : Génie électrique
Filières : Génie des Systèmes Electriques
Automatique et Informatique Industrielles
Soutenu le 06/07/2021 par :
Projet de fin d’études sous le thème:
Développement d’une solution de
nettoyage optimal pour les systèmes
photovoltaïques
Membres de Jury :
Au sein de la société:

6
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Présentation de l’entreprise d’accueil et contexte général du stage PFE
2
Modélisation du système PV
3
Optimisation du calendrier de nettoyage
4
Méthodes de Nettoyage
5
Introduction
1
1

6
Introduction
2

6
Contexte général
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes
photovoltaïques
Présentation de l’organisme d’accueil
l’impact d’encrassement sur les SPV
Cahier de charge
3

6
Contexte général
Date de création
2011
Le directeur général
BADR IKKEN
Ben Guérir
4

6
Contexte général
Date de création
2017
Co-président
BADR IKKEN
Ben Guérir
5

6
Contexte général
Les projet
pilotes de
Green
Energy Park
Centrale pilote PV Multi-Technologies
Centrale pilote PV à faible et haute
concentration
Centrale pilote CSP
6

6
Contexte général
l’impact d’encrassement sur les SPV
L'énergie des champs PV dépoussiérés et nettoyés en fonction
de la difference d'énergie à Ben-Guérir
7

6
Contexte général
Cahier de charge
Nos
Objectifs
Modéliser sur Matlab l’installation afin
d’étudier
Faire une expérience pour avoir le taux
d’encrassement
Intégrer les résultats d’expérience avec la
modélisation
Optimiser un calendrier de nettoyage
8

6
Modélisation de l’installation PV
Le modèle choisi
Modélisation de la cellule
Modélisation du module
Modélisation du système
Modélisation du Boost
9

Le modèle choisi
Le circuit équivalent d'un modèle à double diode d'une cellule PV
7
paramètres
à définir
10

photovoltaïques
Le modèle choisi
L’algorithme de
Newton-Raphson
11

6
Modélisation de la cellule
12

6
Modélisation du module
13

6
14

6
Les résultats de simulation :
• On fixe G et on change T :
15

6
Les résultats de simulation :
• On fixe T=25 et on change G :
16

6
Système lié directement à la charge
Système lié directement à la charge :
17

6
18

6
Choix de L et C :
Vin-min = 466V
Vo = 489.6 V
fs=20000 Hz
D = 14.33 %
L = 2.45*e-4 H
C= 15.97*e-6 F
R=10 Ω
19

6
Modélisation du Boost Algorithme de La méthode P&O (Perturber et observer)
20

6
Avant le Boost Après le Boost
21

6
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
La méthode choisie
Les mesures de Isc
Traitement des données
Intégration des résultats avec SIMULINK
Le calendrier optimal
22

6
La méthode choisie
Les avantages de LCOE :
6
• Le coût du système
• Le coût E&M (le cout de nettoyage)
• Le coût de l’amortissement
• Le rapport annuel énergétique (prendre en
considération les pertes dues au dépôt de
la poussière )
• Le taux de dégradation annuel de
l’éfficacité de module
23
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑
𝑁)
1−𝑘𝑝

6
Les mesures de Isc
6
6 M1
M2
M3
M1 : Le module qui ne se nettoie pas
M2 : Le module qui se nettoie une fois par deux
semaine.
M3 : Le module qui se nettoie chaque jour
24

6
Filtre 1: Sur Excel
• Supprimer les lignes dont on n'a pas d'enregistrement
• Supprimer les lignes dont on a des enregistrements avec Isc < 4.000 A
Filtre 2: Sur Matlab
• Garder seulement les enregistrements entre 12:00 et 14:00
• Calculer les valeurs moyennes des courants de court circuit de chaque
minute
• Calculer les valeurs moyennes des courants de court circuit de chaque jour
25

6
26
𝐹𝑠𝑜𝑖𝑙 =
1.0014 −0.0025∗t , 𝑡 ≤ 70
0.8264 𝑡 > 70

6
photovoltaïques
LCC = 𝐶0 + 𝑃𝑊 𝑃𝑉𝑂𝑀. 𝑁 − 𝑃𝑊[𝐷𝐸𝑃. (𝑁𝑑)]. 𝑇
LCOE : le coût actualisé de l’énergie
0.5%
11.1%
N : Le nombre d'années du cycle de vie 30 ans
C0 : Le coût du système par kWp C0= 16240
MAD/kWp
T : Taux d’imposition sur le revenu 30%
1.2%
20 ans
Les valeurs des paramètres pour le Maroc
L’expression de LCOE :
LCC le coût numérique du cycle de vie de l’installation :
LCC = C0 + 0.01 - 0.395*C0*0.3
Le terme :
LCC =
27
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑁)
1−𝑘𝑝
𝑁
)
1−𝑘𝑝
= 9.748

6
Intégration des résultats avec SIMULINK
le rendement annuel de l’énergie :
La sortie de SIMULINK:
28
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑁)
1−𝑘𝑝

6
LCOE le coût actualisé de l’énergie
29
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑁)
1−𝑘𝑝

6
Le calendrier de nettoyage
30

6
Méthodes de nettoyage
Nettoyage
manuel
Système de
nettoyage
d'arroseur d'eau
Nettoyage
automatique
(Robot)
Nanotechnol
ogie
Cout annuel (MEGP) 11.46 10.14 8.79 11.17
Période de récupération
des couts globaux (ans)
6.74 6.61 6.48 6.71
31

6
Merci pour votre
attention

Département : Génie électrique
Filières : Génie des Systèmes Electriques
Automatique et Informatique Industrielles
Soutenu le 06/07/2021 par :
MOULOUDI SOUMIA
RAHMAT AMIRA
Projet de fin d’études sous le thème:
Développement d’une solution de
nettoyage optimal pour les systèmes
photovoltaïques
Membres de Jury :
Pr. A. BELFQUIH : Président
Pr. M. ASSINI : Rapporteur
Pr. A. BERDAI : Encadrant pédagogique (GSE)
Pr. S. MACHMOUM : Encadrant pédagogique (AII)
Mme. k. ETTALBI : Encadrant industriel
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