Modeling and Simulation of Energy Management Hybrid Sources System composed of Solar-PV and Battery

This paper describes the  modeling and control of a hybrid source consisting of PV generator (as  main  source)  along  with  a  battery (as  an  auxiliary source)  and a dc-load are connected through power converters and a dc-link. The main objective of this paper is to design a power manager to control effectively the power of the different sources. To test the effectiveness of the different control techniques involved, simulation results are plotted and commented

Analysis for inter turn stator fault with load variation in Induction Motor

This paper investigates the impact of load variation on the diagnosis of inter-turn stator faults in induction machines. The proposed detection technique relies on the analysis of stator current using the discrete wavelet transform (DWT) in both normal and faulty states of the machine. The energy of the approximation and detail signals obtained from DWT provides valuable information about the machine's health and the severity of the inter-turn stator faults. Experimental tests were conducted using a dSpace 1104 signal card-based interface to study the load effects in detecting and diagnosing stator inter-turn short circuit faults in induction motor

Gestion d’énergie d’un système d’entrainement électrique hybride basé sur un moteur synchrone à aimants permanents

Ce travail s’inscrit à un système électrique hybride permettant de faire fonctionner un ascenseur. Des panneaux photovoltaïques, des batteries, et des supercondensateurs alimentent, via des convertisseurs de puissance, la machine synchrone à aimants permanents (entraînement direct) pour déplacer la cage de l’ascenseur. L’objet proposé consiste à concevoir un gestionnaire d’énergie permettant de commander efficacement l’énergie fournie par les différentes sources. Un ensemble des régulateurs ont été proposés pour le contrôle des différents sous-systèmes

Techniques de supervision d’énergie d’un système d’entrainement Electrique hybride

Dans la présente cette thèse, une contribution à l’étude et à la supervision d’un système d’énergie renouvelables hybride, dédié au pilotage d’un ascenseur est proposée. Le système comprend un générateur photovoltaïque comme source principale, doté d’un système de stockage de batteries et des super condensateurs (SC), le tout étant connecté à un réseau de distribution externe qui permet l'appoint ou l'évacuation de l'énergie, afin d’alimenter un moteur synchrone à aimant permanent (PMSM), déplaçant la cage de l’ascenseur. L’objectif principal de cette recherche consiste à concevoir deux stratégies de gestion d’énergie, l’une est basé sur l’algorithme intelligent par réseaux de neurone et l'autre basé sur la séparation de fréquence garantissent au système de passer intelligemment entre les différents modes de fonctionnement, en fonction de la demande de la charge et la disponibilité de la source solaire. Ces stratégies ont pour objectif de diriger la composante basse fréquence de la puissance résultante vers la batterie et sa composante haute fréquence vers le SC afin de préserver la durée de vie de la batterie. Par ailleurs, des approches de commande ont été envisagées pour le contrôle des différents sous-systèmes. Le générateur photovoltaïque délivre en permanence son maximum, via une MPPT par logique floue. De plus, pour le système d’entraînement, une commande prédictive (MPC) est utilisée pour le suivi des courants statoriques de l’MSAP permet de récupérer l’énergie durant certaines phases de fonctionnement. Pour tester l'efficacité des algorithmes proposés, les résultats de simulation obtenus avec un profil de charge donnée sont présentés et commentés. Les résultats obtenus montrent la faisabilité du système de contrôle proposé. De ce fait le gestionnaire par RN fonctionne différemment pour gérer la distribution d'énergie entre les différentes sources et la charge, plus intelligemment, par rapport au gestionnaire par séparation fréquentielle conventionne

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