Contribution à l’amélioration de la qualité d’énergie électrique d’un système éolien basé sur la MADA

Abstract

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------resume en arabe-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------الهدف من العمل المقدم في هذه الأطروحة هو دراسة النمذجة والتحكم في توربينات الرياح متغيرة السرعة القائمة على آلة غير متزامنة ذات قدرة مزدوجة (MADA) متصلة مباشرة بالشبكة عن طريق الجزء الثابت لها وتحرك بواسطة الدوار. تكمن الفكرة في تطبيق نظام تحكم منفصل عن MADA لضمان جودة أفضل للطاقة وجعل النظام غير حساس للاضطرابات. بعد نمذجة سلسلة تحويل طاقة الرياح ، تم تحليل نوعين من التحكم في النواقل من أجل التحكم المستقل في القدرة الفعالة والتفاعلية: التحكم المباشر والتحكم غير المباشر ، استنادًا إلى وحدات التحكم النوع الكلاسيكي PI. وفقًا لنتائج المحاكاة التي تم الحصول عليها ، فإن التحكم غير المباشر في النواقل يقدم أداء أفضل لنظام ثابت. في حالة تعرض النظام لتغيرات حدية ، تم استخدام أربع تقنيات (SMC و STSMC و DTC و DPC). النتائج التي تم الحصول عليها تسليط الضوء على فعالية استراتيجيات الرقابة المقترحة من حيث المتانة. ومع ذلك ، فإن وجود مصححات التباطؤ يثير مشكلة التقلبات في كميات الإنتاج المختلفة من MADA. تم استخدام أسلوبين لمعالجة هذه المشكلة ، DTC-SVM و DPC-SVM. لتحقيق هدفنا ، اخترنا تقنيات الذكاء الاصطناعي على أساس الشبكات العصبية: DTC-RNA و DPC-RNA. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------resume en français-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------L'objectif du travail présenté dans cette thèse est l'étude de la modélisation et le contrôle d’une turbine éolienne à vitesse variable basée sur une machine asynchrone à double alimentation (MADA) connectée directement au réseau par son stator et pilotée par son rotor. L'idée consiste à implémenter un système de contrôle découplé de la MADA pour assurer une meilleure qualité d’énergie et rendre le système insensible aux perturbations. Après la modélisation de la chaîne de conversion d’énergie éolienne, deux types de contrôle vectoriel ont fait l’objet de l’analyse pour le contrôle indépendant de la puissance active et réactive : la commande directe et la commande indirecte, basées sur des régulateurs classiques de type PI. D’après les résultats de simulation obtenus, la commande vectorielle indirecte présente de meilleures performances pour un système invariant. Dans le cas où le système est soumis à des variations paramétriques, quatre techniques ont été employées (SMC, STSMC, DTC et DPC). Les résultats obtenus mettent en évidence l’efficacité des stratégies de commande proposées en terme de robustesse. Cependant, la présence des correcteurs à hystérésis pose le problème de fluctuations sur les différentes grandeurs de sortie de la MADA. Deux techniques ont été préposées pour remédier à ce problème, DTC-SVM et DPC-SVM. Pour atteindre notre objectif, nous avons opté pour les techniques d’intelligence artificielle à base de réseaux de neurones: DTC-RNA et DPC-RNA. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------resume en anglais---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------The objective of the work presented in this thesis is the study of the modeling and control of a variable speed wind turbine based on a doubly fed induction machine (MADA) connected directly to the network by its stator and driven by its rotor. The idea is to implement a decoupled control system of the MADA to ensure a better quality of energy and make the system insensitive to disturbances. After modeling the wind energy conversion chain, two types of vector control were analyzed for independent control of active and reactive power: direct control and indirect control, based on controllers classic type PI. According to the simulation results obtained, the indirect vector control presents better performances for an invariant system. In the case where the system is subjected to parametric variations, four techniques have been employed (SMC, STSMC, DTC and DPC). The results obtained highlight the effectiveness of the proposed control strategies in terms of robustness. However, the presence of hysteresis correctors raises the problem of fluctuations on the different output quantities of the MADA. Two techniques have been used to address this problem, DTC-SVM and DPC-SVM. To achieve our goal, we opted for artificial intelligence techniques based on neural networks: DTC-RNA and DPC-RNA.