Optimisation d’un système de dessalement renouvelable

Dans ce document, un système de dessalement renouvelable est présenté. Il associe un procédé de dessalement à osmose inverse à un système de conversion d’énergie éolienne. Une stratégie de contrôle est envisagée pour une optimisation énergétique du système. Cette méthode est basée sur un mode glissant d’ordre supérieur pour commander le générateur éolien qui utilise une turbine éolienne reliée à une machine synchrone à aimants permanents et un fonctionnement à flux variable du moteur asynchrone basée sur une optimisation par algorithmes génétiques . Les résultats de simulation par l’outil MATLAB/SIMULINK sont présentés pour valider la robustesse et l’efficacité de cette stratégie de command

Commande et Optimisation D’un Système de Dessalement Hybride : Solaire-Eolien

Le présent travail de cette thèse traite l'étude d'un système de dessalement à osmose inverse alimenté par source d’énergie hybride : solaire-éolien. La conception du système par l’analyse du gisement solaire et éolien d’un site réel ainsi que le dimensionnement optimal du système par la méthode de la probabilité de perte de puissance a été effectuée. Par ailleurs, des approches de commande ont été envisagées pour la gestion et l’optimisation énergétique du système pour assurer le fonctionnement optimal du système considérant les contraintes de fonctionnement des sources d’énergie variable. Un gestionnaire d'énergie intelligent basé sur les algorithmes des réseaux de neurone a été développé pour cette fin. Une commande en couple du générateur éolien basée sur des contrôleurs d'ordre fractionnaire a été adoptée sous le contrôle du gestionnaire d'énergie par l'approche réseaux de neurone RN imposant un certain nombre de modes de fonctionnement. Pour le générateur photovoltaïque , un contrôleur par recherche d'extremum (ESC) a été développé et ce pour assurer d'une part une maximisation de la puissance et d'autre par pour prendre en charge les moments d'ombrage survenant pendant le fonctionnement. Un control à flux orienté avec régulation du bus continu est proposé pour la MSAP entrainant l'unité d'osmose inverse afin d'acheminer la puissance générée par les sources de puissance sous le contrôle du gestionnaire RN

Techno-economic Analysis of Wind Turbines in Algeria

International audienceIn this study, the wind energy potential and the unit energy cost related to six wind turbines in the city of Illizi in Southeast of Algeria are investigated. The hourly measured data (wind, pressure and temperature) observed during the period 2005–2014 at meteorological station in Illizi were used. An analysis of the collected data using the Weibull statistical method was made. The preliminary results were used to evaluate the power density in this region. Moreover, technical data of six chosen wind turbine models were analyzed to select the best appropriate turbine according to the techno economic analysis. The annual energy output of the selected wind turbines was calculated and the energy cost for each model was evaluated using two different methods. Input parameters affecting the cost, return on investment and payback period are also studied. For the 1MW wind turbine which, according to the economic analysis, is found to be the most suitable for this region, the cost of energy per kWh varies between 0.0388$and 0.0634$ with PVC method and in range of 0.0878$to 0.1142$ with LCOE method

Neural network power management for hybrid electric elevator application

International audienceThe present paper addresses the control and the power management of a hybrid system dedicated to an elevator application. In fact, the multi-source includes a photovoltaic generator as a main source supported by a battery-bank and a stack of super capacitors (SC). On the traction part, a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is used to carry the elevator box. The power supervising mission is performed via a neural network (NN) routine trained with a frequency based strategy (FBS). The main objective of the applied control routines is to manage effectively the splits of the load demand. Therefore, they can provide the required power amounts in both steady-state and transient state, respecting the dynamic behavior of each source. Obviously, a fuzzy logic MPPT method has been applied to the PV side to permanently track the maximum power point through an adequate tuning of a boost converter regardless of the solar irradiance variations. Whereas, the controller of the DC–DC bidirectional converters of the battery and SC stack is based on the direct Lyapunov theory. To test the effectiveness of the proposed techniques, intensive numerical tests are done using MATLAB/Simulink Package. The obtained results prove the feasibility of the proposed approach, where the system switches smoothly between the operating modes