Modélisation d’une chaîne de conversion basée sur une machine asynchrone à double alimentation

L’évolution de la technologie éolienne s’est fortement accélérée ces dernières années et son développement va progresser grâce à l’amélioration obtenue sur les techniques et les moyens de conversion de l’énergie éolienne en énergie électrique. L’objectif de ce mémoire est d’essayer d’ajouter un pas au développement de cette filière de production d’énergie qui présente un avantage environnemental considérable. Pour ce système, le modèle de la turbine est associé au modèle de la MADA qui est le type de machines choisi pour cette étude. Dernièrement, la plupart des éoliennes de forte puissance sont de ce type. La puissance produite est transmise au réseau via les enroulements du stator et du rotor de cette machine. L’objectif de l’utilisation de la MADA est l’extraction du maximum de puissance à partir d’une vitesse de vent variable en optimisant la vitesse spécifique λ. Dans ce travail, nous allons donc modéliser l’ensemble de cette chaîne par simulation numérique à l’aide du logiciel MATLAB – SIMULINK. La technique d’extraction du maximum de puissance consiste à ajuster le couple (puissance active) de la génératrice pour fixer sa vitesse de rotation à une valeur optimale. Avec l’utilisation de la MADA, la majeure partie de la puissance produite est distribuée au réseau par le stator et moins de 25 % de la puissance nominale passe par les deux convertisseurs de puissance à travers le rotor. Ceci constitue une autre raison qui justifie l’utilisation de la MADA. Le convertisseur côté rotor (CCR) est commandé par une MLI dont les consignes proviennent de la commande vectorielle de la MADA. Ce contrôle nous permet donc de contrôler indépendamment les puissances active et réactive en établissant les équations qui lient les valeurs des tensions rotoriques générées par le (CCR) aux puissances active et réactive statoriques. Cette étude peut être étendue pour améliorer la qualité de l’énergie électrique du réseau en effectuant un filtrage actif

Modélisation et commande d'un système de conversion d'énergie éolienne à base d'une MADA

L'énergie éolienne est une source abordable, efficace et abondante d'électricité. Le développement de la technologie éolienne à vitesse variable et à fréquence constante est devenu un domaine d'intérêt majeur aujourd'hui. Ce travail est une contribution à l'étude de la génération de ce type d'énergie. Dans ce travail, une étude analytique complète d’une chaîne de conversion d'énergie éolienne est présentée (dans la première zone de fonctionnement où l'angle de calage des pales est nul). Le système est basé sur une machine asynchrone à double alimentation (MADA) et relié au réseau de fréquence constante. Une commande vectorielle basée sur l’orientation du flux statorique de la machine est appliquée pour contrôler indépendamment les puissances active et réactive entre le stator et le réseau. Le contrôleur proposé génère les tensions de référence rotoriques nécessaires pour garantir leurs valeurs souhaitées. L’ensemble du système éolien et sa commande ont été modélisés et simulés en utilisant le logiciel Matlab. Des études comparatives ont été réalisées entre les commandes à base des régulateurs utilisés à cet effet (PI classique, flou et PI adaptatif par la logique floue) pour évaluer leurs performances en régimes dynamique et statique. Les machines électriques, notamment les machines à induction, possèdent une dynamique non linéaire. Pour cela, la commande de ces machines par des contrôleurs conventionnels n’est pas toujours efficace. Ceci justifie l’utilisation de la logique floue. Les résultats montrent que, la commande PI adaptative proposée permet d'obtenir des performances de contrôle nettement améliorées, surtout par rapport à la commande PI conventionnelle. Pour capter le maximum de puissance dans une turbine éolienne, un algorithme de commande (MPPT) doit être utilisé pour optimiser la conversion d’énergie. A cause de différent facteurs, la commande MPPT floue peu constitué l'une des solutions les plus attractives pour arriver à cette optimisatio