pppp

1. 1

2. Encadré par:
 Mr. Y.Djeriri
Présenté par
 Dehiba Imène
Master 2
Domaine : Sciences et Technologies
Filière : Électrotechnique
Option : Commande des systèmes électrique (CSE)
Modélisation et commande d’une chaîne de
conversion d’énergie éolienne à vitesse variable
2
RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE
MINISTÈRE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
UNIVERSITÉ DJILLALI LIABES DE SIDI BEL-ABBES
FACULTÉ DE TECHNOLOGIE
DÉPARTEMENT D’ÉLECTROTECHNIQUE

4. 4
I.Introduction

5. 80% de l’énergie produite est
obtenue à partir des matières
fossiles comme le pétrole, le
charbon et le gaz naturel.
soleil
fission
géothermie
hydraulique
Biomasse
Vent
5
CO2
réchauffement climatique
Les accidents et les radiations
nucléaires .
Traitement des déchets

6. 6
II. Généralités

7. 7
1. Situation actuelle de l’énergie éolienne dans le monde
entier
30%
7,6 GW
369,553 GW

8. Carte de vent en Algérie
2.La situation de l’énergie éolienne en Algérie
8
(Source CDER)
m/s
Parc éolienne de kabertaine

9. 9
1. Eolienne à axe vertical
Darrieus Savonius
3. LES DIFFERENTS TYPES D’EOLIENNES
2. Eolienne à axe horizontal
Faible Rendement
aérodynamique
Système de
démarrage à faible
vitesse du vent
Espace occupé
important

10. 10
Rendement
aérodynamique élevé
une puissance très
importante (jusqu’à 10MW)
2. Eolienne à axe horizontal
4. LES DIFFERENTS TYPES D’EOLIENNES

11. 11
5.Principaux composants d’une éolienne
nacelle tour
Les Pales
Multiplicateur
Génératrice

12. 12
MAS type BRUSHLESS
reliée au réseau par
redresseur-onduleur.
MADA structure de
SCHERBIUS rotor relié
au réseau par
redresseur-onduleur MLI.
MS reliée au réseau par
un dispositif redresseur –
hacheur – onduleur MLI.
Multiplicateur
Énergie
Réseau
Énergie
MADA
Redresseur Onduleur
Multiplicateur MAS
Redresseur Onduleur
Énergie
Réseau
Énergie
Multiplicateur
Énergie
Réseau
Redresseur Onduleur
MS
7. Différentes configurations des systèmes éoliens
30% de Ps
100% de Ps
100% de Ps

13. 13
6.Description de la chaîne de conversion éolienne
Energie
cinétique
Energie
mécanique
Energie électrique
Energie
mécanique
Energie électrique
transformation transformation
conversion conversion
Pr =g.Ps

14. 14
III. Modélisation d’une chaîne de
conversion d’énergie éolienne à
base de la MADA

15. 1. Définition de la MADA
ROTOR
Balai
Axe
Bague
15

16. Machine synchrone MADA
 s

r


r

s

sl


A
B
C
a
b
c
A
B
C
9. Analogie MADA / MSAP
MSAP MADA
Configuration des enroulements et des flux dans une MSAP et dans une MADA
 MSAP : r dépendant de la position mécanique de la machine.
 MADA : r entièrement contrôlable par l’alimentation du rotor.
16

17. 10.Notions hypo et hyper-synchrone
Ou
Où
Comme une règle générale on peut dire que lorsqu'une machine à rotor bobiné est alimentée
par deux sources, elle doit tourner à une des deux vitesses suivantes :
Nr : vitesse du rotor [tr/min].
fs : fréquence appliquée au stator [Hz].
fr : fréquence appliquée au rotor [Hz].
p : nombre de paire de pôles du stator et du rotor.
 
r
s
r f
f
p
N 

60
 
r
s
r f
f
p
N 

60
17
Exemple : fs=50 Hz , fr =15 Hz et p=2
  min
/
1050
15
50
2
60
tr
Nr 

   min
/
2250
15
50
2
60
tr
Nr 


Vitesse hypo-synchrone Vitesse hyper-synchrone

18. 11.Fonctionnement à quatre quadrants de la MADA
1 2
3 4
Fonctionnement moteur
hypo-synchrone
Fonctionnement moteur
hyper-synchrone
Fonctionnement générateur
hypo-synchrone
Fonctionnement générateur
hyper-synchrone
18
Pour une utilisation dans un système éolien, les quadrants 3 et 4 sont intéressants. Dans ce
cas le glissement g est donné par:
s
R
s
N
N
N
g


g>0 en fonctionnement hypo-synchrone
g<0 en fonctionnement hyper-synchrone

19. 19
12.Modélisation de la turbine éolienne
1. Modèle cinétique (vitesse du vent )
2.Modélisation aérodynamique
v
P
t
P
2
2
1 V
V
Vmoy


 
2
2
2
2
1 V
V
m
Pt


2
3
1
V
S
Pv


2
1
1
2
2
1
2
1




































V
V
V
V
P
P
C
v
t
p
Limite de Betz
)
100
(
25
,
0
)
50
sin(
5
,
0
)
30
sin(
)
10
sin(
25
,
1
)
5
sin(
5
,
1
)
3
sin(
75
,
1
)
sin(
2
2
,
8
)
(
t
t
t
t
t
t
t
t
v
















20. 20
Cp_max =16/27=0.59
12.Modélisation de la turbine éolienne
Coefficient de puissance pour différents types d'éoliennes

21. 21
  3
2
2
1
v
R
C
P p
t 



2
3
)
,
(
2
1
v
R
C
C m
t 




La puissance aérodynamique
3. Modèle mécanique
G
C
C t
g 
G
g
t



3
2
2
1
v
R
v
G
R
C
P
g
p
g 












)
(
)
(
t
f
C
C
dt
t
d
J g
v
em
g
g





Modèle du multiplicateur
puissance mécanique de la génératrice
Equation dynamique de l’arbre
12.Modélisation de la turbine éolienne
Couple de la turbine avant multiplicateur

22. 22
Schéma bloc du modèle de la turbine
12.Modélisation de la turbine éolienne

23. 23
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
5
10
15
temps (s)
vitesses
du
vent
(m/s)
 RESULTATS DE SIMULATION
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.6
Lamda
Coefficient
de
puissance
beta=0
beta=5
beta=10
beta=15
beta=20
12.Modélisation de la turbine éolienne
Puissance
aérodynamique de
la turbine
Couple
aérodynamique de
la turbine
Profile du vent
variable
Coefficient de
puissance Cp

24. p
C

Coefficient de puissance Puissance mécanique disponible sur l'arbre d'un
aérogénérateur
Objectifs de cette conversion (contrôle MPPT)
Cp maximal λoptimal
24
En vitesse fixe : le maximum
théorique n’est pas atteint
 En vitesse variable : La puissance maximale est
exploitée pour toutes les vitesses du vent (régulation de
λ optimal pour avoir Cp maximum).

25. 25
MPPT Pitch contrôle

90


Objectifs de cette conversion (contrôle MPPT)

26. 26
*
*
t
g G 



R
v
opt
t




*
14. contrôle MPPT avec asservissement de vitesse
contrôle MPPT avec asservissement de la vitesse de rotation .
*
em
em C
C 

27. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
0
0.5
1
1.5
2
x 10
6
Temps (s)
Puissance
mécanique
Pt
(w)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
0
50
100
150
200
250
300
350
Temps (s)
Vitesse
mécanique
(rad/s)
Référence
Réelle
0.034 0,042 0,05
191,6
192
192,4
27
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Temps (s)
Coefficient
de
puissance
Cp
0 0.25 0.5 0.75 1
x 10
-3
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
0
2
4
6
8
10
Temps (s)
Lambda
0 0.25 0.5 0.75 1
x 10
-3
0
2
4
6
8
Résultats de simulation
ZONE2
ZONE3
Cp max=0.48
λopt=8.1

28. 28
15. MODELISATION DE LA MADA
































SC
SB
SA
SC
SB
SA
s
SC
SB
SA
dt
d
I
I
I
R
V
V
V



































rc
rb
ra
rc
rb
ra
r
rc
rb
ra
dt
d
I
I
I
R
v
v
v



a. MODELE DE LA MADA DANS LE REPERE TRIPHASEE
Stator
rotor

29. 29
b. Modèle de la MADA dans le repère de Park













sd
s
sq
sq
s
sq
sq
s
sd
sd
s
sd
)
(
dt
d
I
R
V
)
(
dt
d
I
R
V





















rd
r
s
rq
rq
r
rq
rq
r
s
rd
rd
r
rd
)
(
)
(
dt
d
I
R
V
)
(
)
(
dt
d
I
R
V








15. MODELISATION DE LA MADA
stator
rotor

30. 30
c. Le modèle simplifié de la MADA
 s
sd 
 
2 0

sq







s
s
s
sq
sd
V
V
V


0









sd
s
s
sq
s
s
I
V
Q
I
V
P
2
3
2
3











rd
s
m
s
s
s
s
s
rq
s
m
s
s
I
L
L
V
L
V
Q
I
L
L
V
P

2
3
2
3
)
(
2
3
rq
sd
s
m
e I
L
L
p
C 


15. MODELISATION DE LA MADA
 0
1 
s
R
Puissances statoriques
Couple électromagnétique

31. 31
schéma bloc de la MADA
15. MODELISATION DE LA MADA

32. 16.Modélisation de l’onduleur rotorique
k1 k2 k3
D1 D3
CCM
D2
D4 D5 D6
●
icond
iond
UDC
k1’ k2’ k3’
ired
●
●
MADA o
E/2
E/2
+
-
CCR
A
B
C





































c
b
a
DC
cn
bn
an
S
S
S
2
1
1
1
2
1
1
1
2
3
U
V
V
V
32

33. 33
0 0.005 0.01 0.015 0.02
-40
-20
0
20
40
Temps (s)
Porteuse
et
Modulante
(V)
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1
-20
-10
0
10
20
Temps (s)
Tension
onduleur
(V)
Signal de
référence
Porteuse
Sortie de l’onduleur
p
m
V
V
V 
mod
m
p
f
f
m 
0
)
(
1
)
(




t
S
non
si
t
S
V
V
si p
ref
16.Modélisation de l’onduleur rotorique

34. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
x 10
5
Temps (s)
Puissance
active
(W)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
x 10
5
Temps (s)
Puissance
réactive
(VAR)
17. Résultats de Simulation
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
1 000
1 200
1 400
1 600
1 800
2 000
2 200
Temps (s)
Vitesse
micanique
(tr/min)
34

35. 35
0,38 0,42 0,46 0,5 0,54 0,58 0,6
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Is
(A)
ZOOM
Pr =g.PS=0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Temps (s)
Courant
statorique
(A)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Is
(A)
0.38 0.4 0.42 0.44 0.46
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Temps (s)
Courant
statorique
Is
(A)
ZOOM
17. Résultats de Simulation

36. 36
IV.Commande vectorielle de la MADA

37. 37
schéma bloc de la MADA
Commande vectorielle de la MADA
1.Commande vectorielle directe
2.Commande vectorielle indirecte

38. 38
18. Commande vectorielle de la MADA
1. COMMANDE DIRECTE
2. COMMANDE INDIRECTE
Vq
Vd

39. 39
1.RESULTATS DE SIMULATION
a. Test de suivi de consigne
18. Commande vectorielle de la MADA

40. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3000
-2000
-1000
0
1000
Temps (s)
Courant
statorique
Isd
et
Isq
(A)
Isd
Isq
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ird
et
Irq
(A)
Ird
Irq
40
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-2
-1.5
-1
-0.5
0
x 10
6
Temps (s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Ps
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1
-0.5
0
0.5
1
x 10
6
Temps (s)
Puissance
réactive
Qs
(VAR)
Qs*
Qs
Commande vectorielle de la MADA
a.1 Commande vectorielle directe
 Résultats de simulation à vitesse fixe

41. 41
0.3 0.35 0.4 0.45
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Courant
statorique
Is
(A)
Temps (s)
ZOOM
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ir
(A)
0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ir
(A)
ZOOM
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Courant
statorique
Is
(A)
Temps (s)
Commande vectorielle de la MADA
a.1 Commande vectorielle directe
 Résultats de simulation à vitesse fixe
Courants statoriques
Courants rotoriques

42. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ird
et
Irq
(A)
Irq
Ird
42
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-2
-1.5
-1
-0.5
0
x 10
6
Temps (s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Qs*
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1
-0.5
0
0.5
1
x 10
6
Temps (s)
Puissance
réactive
Qs
(Var)
Qs*
Qs
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3000
-2000
-1000
0
1000
Temps (s)
Courant
statorique
Isd
et
Isq
(A)
Isd
Isq
18. Commande vectorielle de la MADA
a.1 Commande vectorielle indirecte
 Résultats de simulation à vitesse fixe

43. 43
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Temps (s)
Courant
statorique
Is
(A)
0.3 0.35 0.4 0.45
-3 000
-2 000
-1 000
0
1 000
2 000
3 000
Temps (s)
Courant
statorique
Is
(A)
ZOOM
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0.8
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ir
(A)
ZOOM
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ir
(A)
Courants statoriques
Courants rotoriques
a.1 Commande vectorielle directe
 Résultats de simulation à vitesse fixe
Commande vectorielle de la MADA

44. 44
0 1 2 3 4
-15
-10
-5
0
x 10
5
Temps (s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Ps
0 1 2 3 4
-1
-0.5
0
0.5
1
x 10
5
Temps (s)
Puissance
réactive
Qs
(VAr)
Qs*
Qs
0 1 2 3 4
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
satatorique
Is
(A)
0 1 2 3 4
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
(A)
0 1 2 3 4
-2500
-2000
-1500
-1000
-500
0
500
Temps (s)
Couarnts
statoriques
Isd
et
Isq
(A)
Isd
Isq
0 1 2 3 4
-500
0
500
1000
1500
2000
2500
Temps (s)
Courants
rotoriques
Ird
et
Irq
(A)
Ird
Irq
0 1 2 3 4
-10000
-8000
-6000
-4000
-2000
0
Temps (s)
Couple
électromagnétique
Cg
(N.m)
0 1 2 3 4
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Temps (s)
Facteur
de
puissance
Commande vectorielle de la MADA
a.1 Commande vectorielle directe
 Résultats de simulation à vitesse variable (contrôle MPPT)
Qs*=0 var
FP=1

45. 45
0 1 2 3 4
-15
-10
-5
0
x 10
5
Temps (s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Ps
0 1 2 3 4
-1
-0.5
0
0.5
1
x 10
5
Temps (s)
Puissance
réactive
(VAr)
Qs*
Qs
0 1 2 3 4
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
statorique
Is
(A)
0 1 2 3 4
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
Temps (s)
Courant
rotorique
Ir
(A)
0 1 2 3 4
-2500
-2000
-1500
-1000
-500
0
500
Temps (s)
Courants
statoriques
Isd
et
Isq
(A)
Isd
Isq
0 1 2 3 4
0
1000
2000
Temps (s)
Courants
rotoriques
Ird
et
Irq
(A)
Ird
Irq
0 1 2 3 4
-10000
-8000
-6000
-4000
-2000
0
Temps (s)
Couple
électromagnétique
Cg
(N.m)
0 1 2 3 4
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Facteur
de
puissance
Temps (s)
Commande vectorielle de la MADA
a.1 Commande vectorielle indirecte
 Résultats de simulation à vitesse variable (contrôle MPPT)
FP=1
Qs*=0 var

46. 46
1.Teste de robustesse
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-2
-1.5
-1
-0.5
0
x10
6
Temps(s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Ps(2*Rr)
Ps(1*Rr)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1
-0.5
0
0.5
1
x10
6
Temps(s)
Puissance
réactive
Qs
(VAR)
Qs*
Qs(2*Rr)
Qs(1*Rr)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
x10
6
Temps(s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Ps(0.9*Lm)
Ps(1*Lm)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1
-0.5
0
0.5
1
x 10
6
Temps (s)
Puissance
réactive
Qs
(VAR)
Qs*
Qs (0.9*Lm)
Qs (1*Lm)
Commande vectorielle de la MADA
b.Teste de robustesse
Commande vectorielle directe

47. 47
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-2
-1.5
-1
-0.5
0
x10
6
Temps(s)
Puissance
active
(W)
Ps*
Ps(2*Rr)
Ps(1*Rr)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-6
-5
0
5
6
x 10
5
Temps (s)
Puissance
réactive
(VAR)
Qs*
Qs(2*Rr)
Qs(1*Rr)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
x10
6
Temps(s)
Puissance
active
Ps
(W)
Ps*
Ps(0.9*Lm)
Ps(1*Lm)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
-1
-0.5
0
0.5
1
x10
6
Temps(s)
Puissance
réactive
Qs
(VAR)
Qs*
Qs(0.9*Lm)
Qs(1*Lm)
Commande vectorielle de la MADA
b. Teste de robustesse
Commande vectorielle indirecte

48. 48
V.Conclusion

49. 49
V. Conclusion
Notre étude nous a permis de réaliser une modélisation globale
de la chaine de conversion d’énergie éolienne à vitesse variable
basée sur une machine asynchrone double alimentation (MADA).
Deux types de commande vectorielle ont fait l’objet de cette étude
dans ce mémoire pour le contrôle indépendant de la puissance active
et réactive statoriques de la MADA : la commande directe et la
commande indirecte. A fin de valider et de tester le système de
conversion complet (turbine éolienne, convertisseur statique et
algorithmes de contrôle), une étude de simulation sous
l'environnement Matlab/Simulink a été effectuée.

50. 50
D'après les résultats obtenus, nous pouvons confirmer que le
contrôle vectoriel indirect avec deux boucles en cascades à base des
régulateurs PI constitue une solution viable et attractive pour les
systèmes de génération à vitesse variable notamment dans les
systèmes éoliens.
V. Conclusion

51. 51