Modélisation et commande de systèmes éoliens

Mes activités de recherche de ces dernières années se sont en particulier centrées sur la modélisation et la commande de deux types de systèmes contenant des éoliennes: les éoliennes de grande puissance et des systèmes d'énergie hybrides contenant des éoliennes de petite puissance. D'une part, des éoliennes de grandes puissances ont été analysées, modélisées puis commandées de sorte à augmenter leur rendement énergétique, améliorer la qualité de l'énergie électrique produite, réduire les charges dynamiques qui les affectent et les faire participer, comme les centrales électriques conventionnelles, à certains services systèmes (participation à la régulation de tension et de fréquence des réseaux électrique).D’autre part, des travaux ont été réalisés sur la modélisation et la commande de microréseaux électriques, isolés ou autonomes. Ces microréseaux contiennent des systèmes d’énergie hybrides, dont de petites éoliennes. Il faut en particulier noter que dans le cadre de ces travaux, un onduleur à quatre bras a été conçu, réalisé et commandé pour générer une tension triphasée équilibrée malgré la présence de charges déséquilibré (très courant dans des microréseaux)

Research experimental platforms to study microgrids issues

Microgrid (MG) concept is becoming increasingly mature. It allows integrating better distributed generation, and especially renewable energy sources, in the grid. However, many issues have still to be resolved before implementing this concept in the real power system extensively. This paper presents first a review of the main issues associated to microgrids dealt with in the scientific literature. The different issues are classified and some examples of carried out studies are given for each issue. Then, a short review of existing experimental microgrids is done. They are classified in small-size and real-size experimental MGs. After that, the EneR-GEA experimental MG or platform of ESTIA Engineering School is presented, describing its different components. Then, some carried out experiments are explained. To finish, the main planned projects at short and medium term related to this platform are given

Multi-agent systems for the dependability and safety of microgrids

The electrical networks are very complex systems, presently in full evolution. With the increasing penetration and apportionment over large areas of the renewable energies, the centralized nature of the power production evolves toward a more distributed form. In this context, the interest of the microgrids, as subcomponents of the main grid, rises especially by the specific services that they can provide. To ensure the stability and the dependability of a microgrid is a difficult task particularly in islanded mode. The microgrid is a mix of different types of elements and its structure may evolve. The multi-agents systems technique, with its distributed and adaptive character, can be an interesting tool for the control of each microgrid component and for the real time decision making related to the microgrid management. The paper starts with a presentation of microgrids and their specific issues, and follows with some basic concepts on multi-agents systems. Then, a review of the proposed techniques and algorithms that implies multi-agents systems in microgrids management is presented, focusing on the safety and the dependability in microgrids

Short-Term Load Forecasting of building electricity consumption using NARX Neural Networks model

Electric grid, as we nowadays know it, is undergoing a significant transformation. What we are now witnessing is an undoubted change of trend towards a decentralized and decarbonized electric grid, where the electric generation based on local resources will take on special relevance. In this context, the encouragement of collective selfconsumption becomes one of the key issues when it comes to taking steps forward to this end. One of the aspects that will contribute to this aim is the development of a consumptionforecasting tool. Hence, a load-forecasting model based on NARX Neural Network is proposed in the following paper. The prediction of the next day (24h) load profile of an individual building is carried out aiming an optimal management of the flexible loads so to achieve the maximum self-consumption. To ensure a consistent behavior of the NARX Neural Network model, identification and removing of outliers, together with data normalization and fixing common time interval has been carried out. The first results of the research are promising, being obtained a 17,6% MAPE in NARX and 25,19% with LSTM model, both evaluated during a regular week on winter in adverse conditions

Enfoque Autobús-a-ruta y Ruta-a-autobús en flotas de autobuses híbridos-eléctricos para extensión de la vida útil de baterías de Litio-Ion.

El objetivo de este artículo es proponer una metodología para la gestión de la vida útil de las baterías de Litio-ion de una flota completa de autobuses eléctrico-híbridos orientado a mejorar el costo total de operación. Esta propuesta se ha abordado desde dos puntos de vista: autobús-a-ruta y ruta-a-autobús. La optimización autobús-a-ruta se enfoca en la generación de la gestión energética de cada autobús perteneciente a la ruta. Para este efecto, se ha llevado a cabo un análisis tecno-económico, energético y de esperanza de vida de las baterías de la flota de vehículos. Partiendo del resultado de este análisis, los vehículos han sido agrupados de acuerdo al parámetro del estado de salud de la batería de cada autobús. Basándose en dicho análisis y clasificación, se ha realizado la aplicación del enfoque ruta-a-autobús. Esta técnica considera tanto una re-evaluación de la gestión energética y/o una reorganización de los autobuses de acuerdo al estado de salud de sus baterías. Se ha conseguido un incremento de hasta 10.7% de la vida útil de las baterías haciendo uso de los enfoques propuestos.This paper aims to propose a methodology for managing Li-ion battery life for a whole fleet, focusing on improving the total operating costs for hybrid electric buses. This problem is approached in two different ways: bus-to-route and route-to-bus. Bus-to-route optimization focuses on developing an energy management strategy for each bus in the fleet. A techno-economic, energy and battery aging analysis of the fleet was carried out. As per the outcomes of this analysis, buses were grouped according to the state of health of the battery of each bus. Based on this analysis and classification, the routeto-bus approach was applied. This technique involves a re-evaluation of the energy management system and a reorganization of the buses according to the state of health of the battery of each bus. Increases in battery (BT) life of up to 10.7% were obtained using the proposed approach

Management Approach for Microgrid Operation Using Multi Agent System (MAS) Technique

The integration of renewable energies in the electrical grid and the shift to a distributed structure of the grid had made the control operation extremely complicated. This complexity has prompted researchers to take an interest in the conception of smart interfaces in order to manage the operation of microgrids. This paper proposes an approach of microgrid management using the Multi Agent System (MAS) technique. Based on the distributed nature of MAS and their ability to communicate heterogeneous entities with each other's, the studied approach consists in ensuring the adequate interactions between the concerned agents in order to perform two microgrid operation modes: the first one is the operation of the microgrid without connection with the main grid. In this case, the balance between supply and demand of energy must be achieved. The second operation mode consists on the sale and the purchase of electricity to/from the neighbors' microgrids and the main grid

Enfoque Autobús-a-ruta y Ruta-a-autobús en flotas de autobuses híbridos-eléctricos para extensión de la vida útil de baterías de Litio-Ion.

El objetivo de este artículo es proponer una metodología para la gestión de la vida útil de las baterías de Litio-ion de una flota completa de autobuses eléctrico-híbridos orientado a mejorar el costo total de operación. Esta propuesta se ha abordado desde dos puntos de vista: autobús-a-ruta y ruta-a-autobús. La optimización autobús-a-ruta se enfoca en la generación de la gestión energética de cada autobús perteneciente a la ruta. Para este efecto, se ha llevado a cabo un análisis tecno-económico, energético y de esperanza de vida de las baterías de la flota de vehículos. Partiendo del resultado de este análisis, los vehículos han sido agrupados de acuerdo al parámetro del estado de salud de la batería de cada autobús. Basándose en dicho análisis y clasificación, se ha realizado la aplicación del enfoque ruta-a-autobús. Esta técnica considera tanto una re-evaluación de la gestión energética y/o una reorganización de los autobuses de acuerdo al estado de salud de sus baterías. Se ha conseguido un incremento de hasta 10.7% de la vida útil de las baterías haciendo uso de los enfoques propuestos.This paper aims to propose a methodology for managing Li-ion battery life for a whole fleet, focusing on improving the total operating costs for hybrid electric buses. This problem is approached in two different ways: bus-to-route and route-to-bus. Bus-to-route optimization focuses on developing an energy management strategy for each bus in the fleet. A techno-economic, energy and battery aging analysis of the fleet was carried out. As per the outcomes of this analysis, buses were grouped according to the state of health of the battery of each bus. Based on this analysis and classification, the routeto-bus approach was applied. This technique involves a re-evaluation of the energy management system and a reorganization of the buses according to the state of health of the battery of each bus. Increases in battery (BT) life of up to 10.7% were obtained using the proposed approach

Estrategia inteligente basada en envejecimiento de la batería de litio-ion para la gestión energética de autobuses híbridos eléctricos.

El objetivo de este trabajo es proponer una estrategia inteligente basada en el envejecimiento de la batería de litio-ion instalada abordo de vehículo como aplicación de gestión energética. El diseño inicial de una estrategia de gestión energética (EMS) es un paso significativo para cumplir los objetivos de eficiencia en la operación a corto plazo. Sin embargo, debido al envejecimiento de la batería las condiciones iniciales de la EMS pueden variar. La nueva tendencia hacia la digitalización permite monitorizar la operación, brindando la posiblidad de mejorar el desempeño de la estrategia inicialmente propuesta en el largo plazo. Por lo tanto, se propone una metodología para actualizar la EMS con el objetivo de mejorar los costos de operación y extender a vida útil de la batería. La metodología se basa en una optimización mediante programación dinámica para parametrizar las funciones de pertenencia de un control difuso. Los resultados de simulación muestran una reducción en los costos de operación entorno al 47% junto con una extensión de la vida útil de la batería de alrededor de 2.94 %.This paper aims to propose a battery aging conscious energy management strategy. The initial design of an energy management strategy is a significant point to fulfill the efficiency goals in the short term. However, with aging, the initial conditions may vary. The new trend of digitalization allows monitoring the operation, having the possibility to improve the performance of the initially proposed strategy in the long term. Therefore, a methodology for updating the energy management strategy along the bus lifetime is intended to improve the operating costs and extend the battery lifetime. This methodology is based on a dynamic programming optimization, tuning the membership functions in a fuzzy logic control. The simulation results show a reduction of the operation costs up to 47% as long as it stands for battery (BT) lifetime extension of around 2.94%

Minimisation de l'impact des perturbations d'origine éoliennes dans la génération d'électricité par des aérogénérateurs à vitesse variable

Wind energy is seriously growing in response to environmental problems of traditional energy sources and aerogenerator technological improvements. The part of this kind of energy is each day more important in windy regions. Thus, the wind turbine power quality impact on the grid increases.Moreover, wind energy cost is still too high to compete with traditional sources on less windy sites. More intelligence can be introduced into wind turbine control to resolve these problems. This control must be done taking into account the whole wind turbine behaviour. Perturbations from wind have to be also considered. The thesis objective is to design control laws of a pitch regulated variable speed wind turbine, taking into account winf pertubations and four optimisation criterions. These criterions are: improvements of the power quality supply, of the energetic efficiency and of the control robustness ans reduction of the aeogenerator drive-train fatigue loads. There are simulation models allowing the study of wind turbine control laws, but wind perturbations impact on the whole system is not generally considered with high precision. Here, a pitch regulated variable speed wind turbine simulation model is presented. Interaction between wind and wind turbine is accurately examinated. This simulation model has been validated with real data of a 180 kW aerogenerator and with information from some papers. A pitch regulated variable speed wind turbine has different operating zones. Here, three zones are studied: One corresponding to mediam wind speeds where turbine rotational speed is variable, the second related to higher speeds where aerogenerator rotates at nominal speed and the last related to wind speeds where the poer captured by the turbine is limited with pitch control. Beside wind turbine genral control strategy, different control designs are examinated in each zone. Linear models allowing to study the system dynamical behaviour are obtained on different operating points from the non-linear simulation model. Some of these models are used as control models . Robust numerical regulators are synthesised in each operating zone. These regulators are then tested on the simulation model. Different controls are compared observing their behaviour in relation to the four control criterions linked to the thesis objective. A simulation model is pratical to test control laws, but it is better to run also trials of these laws on a test bench before implementing them on a real wind turbine. Here, the aerogeneraor studied is the thesis is emulated on a 15 kW test bench. After this, experimental trials are realides on this bench. The results in simulation and test bench trials show that advanced control laws improving the behaviour of a pitch regulated variable speed wind turbine.L'énergie éolienne est en train de se développer en conséquence des problèmes environnementaux posés par les sources d'énergie traditionnelles et du progrès technologique des aérogénérateurs. La part de ce type d'énergie dans le réseau est de plus en plus importante dans les régions ventées. Par suite, l'impact sur le réseau électrique, de la qualité de la puissance produite par les aérogénérateurs augmente. D'autre part, le coût de l'énergie éolienne est encore trop élevé pour concurrencer les sources traditionnelles sur des sites moins ventés. Plus " d'intelligence " peut être introduite dans la commande des éoliennes pour résoudre ces problèmes. Cette commande doit être faite en tenant compte du comportement de l'aérogénérateur dans son ensemble. Les perturbations provenant du vent doivent également être considérées. L'objectif de cette thèse se résume ainsi: concevoir les lois de commande d'un aérogénérateur à vitesse variable et régulation pitch, en tenant compte des perturbations éoliennes et avec quatre critères d'optimisation. Ces critères sont: l'amélioration de la qualité de l'énergie électrique produite, du rendement énergétique et de la robustesse des commandes et la diminution des efforts subis par le train de puissance de l'éolienne. Des modèles de simulation permettant d'étudier les lois de commande d'aérogénérateurs existent, mais l'impact des perturbations éoliennes sur le système dans son ensemble n'est en général pas considéré avec suffisamment de précision. Ici, un modèle de simulation d'un aérogénérateur à vitesse variable et régulation pitch est présenté. Une attention particulière est portée à l'interaction entre le vent et la turbine. Ce modèle de simulation a été validé à l'aide de données réelles d'une éolienne de 180 kW et de données provenant de la littérature. Un aérogénérateur à vitesse variable et régulation pitch a différentes zones de fonctionnement. Trois zones sont étudiées ici: celle correspondante à des vitesses de vent moyens où la vitesse de rotation de l'éolienne est variable, celle liée à des vitesses plus importantes où l'éolienne tourne à la vitesse nominale et celle liée aux vitesses de vent où la puissance captée par la turbine est limitée à l'aide du pitch. En plus de la stratégie de commande générale de l'éolienne, différentes conceptions de commandes dans chacune de ces zones sont examinées. Des modèles linéaires permettant d'étudier le comportement dynamique du système éolien sont obtenus sur différents points de fonctionnement à partir du modèle de simulation non-linéaire. Certains de ces modèles sont utilisés en tant que modèle de commande. Des régulateurs numériques robustes sont synthétisés dans chacune des zones de fonctionnement. Ces lois de commande sont ensuite testées sur le modèle de simulation. Différentes commandes sont comparées en observant leur comportement face aux quatre critères liés à l'objectif de thèse. Un modèle de simulation est pratique pour tester les lois de commande, mais il convient d'essayer ces lois aussi sur un banc d'essai avant de les implémenter sur une éolienne réelle. Ici, l'aérogénérateur simulé est émulé sur un banc d'essai de 15 kW. Ensuite, quelques essais expérimentaux sont réalisés sur ce banc. Les résultats obtenus en simulations et sur le banc d'essai montrent que des lois de commande avancées permettent d'améliorer le comportement d'un aérogénérateur à vitesse variable et régulation pitch