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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:
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Présentation de l’entreprise d’accueil et contexte général du stage PFE
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes
photovoltaïques
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
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2011
Le directeur général
BADR IKKEN
Ben Guérir
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Contexte général
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
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2017
Co-président
BADR IKKEN
Ben Guérir
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Contexte général
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Présentation de l’organisme d’accueil
Les projet
pilotes de
Green
Energy Park
Centrale pilote PV Multi-Technologies
Centrale pilote PV à faible et haute
concentration
Centrale pilote CSP
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Contexte général
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
l’impact d’encrassement sur les SPV
L'énergie des champs PV dépoussiérés et nettoyés en fonction
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Contexte général
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
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Modélisation de l’installation PV
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systèmes photovoltaïques
Modélisation du Boost
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Modélisation de l’installation PV
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systèmes photovoltaïques
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Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
La méthode choisie
Les mesures de Isc
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Le calendrier optimal
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
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Les avantages de LCOE :
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Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
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LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑
𝑁)
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
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Les mesures de Isc
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6 M1
M2
M3
M1 : Le module qui ne se nettoie pas
M2 : Le module qui se nettoie une fois par deux
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Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
24
6
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Traitement des données
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
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• 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
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
25
6
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Traitement des données
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
26
𝐹𝑠𝑜𝑖𝑙 =
1.0014 −0.0025∗t , 𝑡 ≤ 70
0.8264 𝑡 > 70
6
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes
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%
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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 =
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
27
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑
𝑁)
1−𝑘𝑝
𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑
𝑁
)
1−𝑘𝑝
= 9.748
6
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Intégration des résultats avec SIMULINK
le rendement annuel de l’énergie :
La sortie de SIMULINK:
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
28
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑
𝑁)
1−𝑘𝑝
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
LCOE le coût actualisé de l’énergie
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
29
LCOE =
𝐿𝐶𝐶
𝑌.
𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑
𝑁)
1−𝑘𝑝
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Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Le calendrier de nettoyage
Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV
30
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Méthodes de nettoyage
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
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
Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les
systèmes photovoltaïques
Merci pour votre
attention
Projet de fin d ’études 2020/2021
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 :
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
Au sein de la société:

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  • 1. 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:
  • 2. 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
  • 3. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Introduction 2
  • 4. 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
  • 5. 6 Contexte général Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Présentation de l’organisme d’accueil Date de création 2011 Le directeur général BADR IKKEN Ben Guérir 4
  • 6. 6 Contexte général Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Présentation de l’organisme d’accueil Date de création 2017 Co-président BADR IKKEN Ben Guérir 5
  • 7. 6 Contexte général Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Présentation de l’organisme d’accueil Les projet pilotes de Green Energy Park Centrale pilote PV Multi-Technologies Centrale pilote PV à faible et haute concentration Centrale pilote CSP 6
  • 8. 6 Contexte général Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques 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
  • 9. 6 Contexte général Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques 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
  • 10. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Le modèle choisi Modélisation de la cellule Modélisation du module Modélisation du système Modélisation du Boost 9
  • 11. Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Le modèle choisi Le circuit équivalent d'un modèle à double diode d'une cellule PV 7 paramètres à définir 10
  • 12. Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Le modèle choisi Modélisation de l’installation PV L’algorithme de Newton-Raphson 11
  • 13. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation de la cellule 12
  • 14. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du module 13
  • 15. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du système 14
  • 16. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du système Les résultats de simulation : • On fixe G et on change T : 15
  • 17. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du système Les résultats de simulation : • On fixe T=25 et on change G : 16
  • 18. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Système lié directement à la charge Système lié directement à la charge : 17
  • 19. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du Boost 18
  • 20. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du Boost 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
  • 21. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du Boost Algorithme de La méthode P&O (Perturber et observer) 20
  • 22. 6 Modélisation de l’installation PV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Modélisation du Boost Avant le Boost Après le Boost 21
  • 23. 6 Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques La méthode choisie Les mesures de Isc Traitement des données Intégration des résultats avec SIMULINK Le calendrier optimal 22
  • 24. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques 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 Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 23 LCOE = 𝐿𝐶𝐶 𝑌. 𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑 𝑁) 1−𝑘𝑝
  • 25. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques 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 Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 24
  • 26. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Traitement des données 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 Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 25
  • 27. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Traitement des données Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 26 𝐹𝑠𝑜𝑖𝑙 = 1.0014 −0.0025∗t , 𝑡 ≤ 70 0.8264 𝑡 > 70
  • 28. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes 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 = Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 27 LCOE = 𝐿𝐶𝐶 𝑌. 𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑 𝑁) 1−𝑘𝑝 𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑 𝑁 ) 1−𝑘𝑝 = 9.748
  • 29. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Intégration des résultats avec SIMULINK le rendement annuel de l’énergie : La sortie de SIMULINK: Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 28 LCOE = 𝐿𝐶𝐶 𝑌. 𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑 𝑁) 1−𝑘𝑝
  • 30. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques LCOE le coût actualisé de l’énergie Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 29 LCOE = 𝐿𝐶𝐶 𝑌. 𝑘𝑝.(1−𝑘𝑑 𝑁) 1−𝑘𝑝
  • 31. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Le calendrier de nettoyage Optimisation du calendrier de nettoyage des SPV 30
  • 32. 6 Méthodes de nettoyage Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques 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
  • 33. 6 Développement d’une solution de nettoyage optimal pour les systèmes photovoltaïques Merci pour votre attention Projet de fin d ’études 2020/2021
  • 34. 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 : 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 Au sein de la société:

Notes de l'éditeur

  1. On va commencer par vous expliquez le cadre général du projet qui est en fait un sujet d’actualité par excellence : L'Internet des Objets ou encore IoT (Internet of Things), est de plus en plus présente dans notre vie. L'IoT intègre en fait 4 composants principalement les capteurs, une connectivité, un traitement d’information et une interface utilisateur. En fait, cette infrastructure est venue pour trouver la solution à beaucoup de problèmes dans l’ensemble du globe.
  2. On va commencer par vous expliquez le cadre général du projet qui est en fait un sujet d’actualité par excellence : L'Internet des Objets ou encore IoT (Internet of Things), est de plus en plus présente dans notre vie. L'IoT intègre en fait 4 composants principalement les capteurs, une connectivité, un traitement d’information et une interface utilisateur. En fait, cette infrastructure est venue pour trouver la solution à beaucoup de problèmes dans l’ensemble du globe.
  3. On va commencer par vous expliquez le cadre général du projet qui est en fait un sujet d’actualité par excellence : L'Internet des Objets ou encore IoT (Internet of Things), est de plus en plus présente dans notre vie. L'IoT intègre en fait 4 composants principalement les capteurs, une connectivité, un traitement d’information et une interface utilisateur. En fait, cette infrastructure est venue pour trouver la solution à beaucoup de problèmes dans l’ensemble du globe.
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  5. On va commencer par vous expliquez le cadre général du projet qui est en fait un sujet d’actualité par excellence : L'Internet des Objets ou encore IoT (Internet of Things), est de plus en plus présente dans notre vie. L'IoT intègre en fait 4 composants principalement les capteurs, une connectivité, un traitement d’information et une interface utilisateur. En fait, cette infrastructure est venue pour trouver la solution à beaucoup de problèmes dans l’ensemble du globe.
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  29. On va commencer par vous expliquez le cadre général du projet qui est en fait un sujet d’actualité par excellence : L'Internet des Objets ou encore IoT (Internet of Things), est de plus en plus présente dans notre vie. L'IoT intègre en fait 4 composants principalement les capteurs, une connectivité, un traitement d’information et une interface utilisateur. En fait, cette infrastructure est venue pour trouver la solution à beaucoup de problèmes dans l’ensemble du globe.
  30. On va commencer par vous expliquez le cadre général du projet qui est en fait un sujet d’actualité par excellence : L'Internet des Objets ou encore IoT (Internet of Things), est de plus en plus présente dans notre vie. L'IoT intègre en fait 4 composants principalement les capteurs, une connectivité, un traitement d’information et une interface utilisateur. En fait, cette infrastructure est venue pour trouver la solution à beaucoup de problèmes dans l’ensemble du globe.
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