Gestion Optimale D’énergie d’une Chaine de Production Electrique Renouvelable

Le travail présenté dans cette thèse traite une mise en œuvre en temps réel d'une gestion d'énergie optimale d'un système de génération hybride à petite échelle. Le système est constitué d'un module photovoltaïque et une pile à combustible, soutenus par un réseau électrique monophasé, alimentant une charge autonome à courant alternatif. Deux algorithmes de gestion d’énergie basés sur la logique floue garantissent au système de passer intelligemment entre deux modes de fonctionnement, en fonction de la demande de la charge, le niveau du gaz, et la disponibilité de la source solaire sont présentés. A cet effet, la pile à combustible et le réseau sont appelés à couvrir le manque signalé par le module photovoltaïque, qui délivre en permanence son maximum, via une MPPT par logique floue. En outre, la philosophie du SMART GRID est vérifiée, où un écoulement dans les deux sens de la puissance du réseau, est assuré par les différentes lois de commande suggérées. Pour étaler la faisabilité des lois de gestion proposées au système présentant des anomalies, une commande tolérante au défaut capteur et système est ajoutée. Son architecture repose sur l’utilisation de deux observateurs (filtre de Kalman, Luenberger à mode glissant), dotée d’un algorithme de vote. Pour contrecarrer à la deuxième anomalie, une reconfiguration de la commande est alors suggérée via l’ajout d’un mode de fonctionnement supplémentaire. Pour tester l'efficacité des algorithmes proposés, les résultats expérimentaux obtenus avec un profil de charge donnée sont présentés et commentés

Optimal energy control of a PV-fuel cell hybrid system

International audienceThis paper deals with a real time implementation of a fuzzy logic-based power management of a small scale generation hybrid power system. The system consists of a photovoltaic array and a fuel cell stack, supported by a single-phase grid that supplies a stand-alone AC load. The proposed supervisory algorithm guaranties the system to switch smart between two operation modes, according to the load demand, the gas level and the PV availability. Obviously, the PV side DC–DC converter is controlled to track permanently the maximum power point by using a fuzzy logic MPPT method; whereas, the fuel cell stack and the grid converters are tuned to cover the remaining power, or alternatively, injecting the exceeding power to the utility. Besides, to feed the AC load with a pure sine wave, a Back stepping algorithm is proposed to control the front-end single-phase inverter. To test the effectiveness of the proposed algorithms, experimental results obtained with a given load profile are presented and commented

Strategic Decision-Making in Sustainable Water Management Using Demand Analysis and the Water Evaluation and Planning Model

Water infrastructure management relies on information, communication strategies, and affordable technologies. This paper used demand analysis and modeling to guide strategic decision-making in sustainable water management for the urban cluster in Tlemcen, Algeria. To achieve this, the water supply and demand of the study area were assessed over the past three decades. The Water Evaluation and Planning (WEAP) system was employed considering different future scenarios to help decision-makers consider the best choices for sustainable urban water resources management. The results showed that the average water production and distribution efficiency was only 46% due to the high network loss. Therefore, urgent action should be considered to increase the efficiency of the distribution network. Moreover, the outcome showed severe unmet demand in 2050, which can be managed by improving the water networks, increasing conventional water production, and reducing personal water consumption. In cooperation with key stakeholders, new scenarios can be analyzed to develop efficient water management policies and to implement sustainable water allocation approaches