Contribution à la modélisation et la commande multimodèle optimale des systèmes énergétiques

Abstract

الهدف من هذا العمل هو المساهمة في نمذجة نظام طاقوي حيث أخذنا كمثال طاحونة رياح وذلك بتقدير سرعة الرياح بواسطة مرشح كالمان من جهة، وفي التحكم بتطبيق قانون تحكم مثالي متعدد النماذج بواسطة تطوير قاعدة ذات ثمانية نماذج من جهة أخرى، لكي تتبع الاستطاعة مرجع معطى، وهذا قصد السماح لنظم الرياح بالمشاركة في تنظيم تردد الشبكة. في البداية قدمنا عموميات حول أنظمة طاقة الرياح وتطرقنا لمشكلة دمجها في الشبكة، حيث قمنا بنمذجة نظام الرياح. وطورنا له متحكم تناسبي تكاملي تفاضلي PID متعدد النماذج محسن لقاعدتين من أربعة و ثمانية نماذج. وبعد ذلك طورنا نظام تحكم تربيعي خطي LQ متعدد النماذج مثالي لنظام الرياح ذو قاعدتين من 4 و8 نماذج. ثم استعملنا نظام التحكم التربيعي الخطي LQ متعدد النماذج المثالي السابق ولكن في هذه الحالة مع مقدر سرعة الرياح المعتمد على مرشح كالمان. وأخيرًا، تم تقديم نتائج كل هاته الطرق مع مناقشتها، وكذا المقارنة بينها.

L'objectif de ce travail est de contribuer à la modélisation d'un système énergétique où nous avons pris comme exemple une éolienne en estimant la vitesse du vent par le filtre de Kalman d'une part, et à la commande en appliquant une loi de commande multimodèle optimale par le développement d’une base à huit modèles d'autre part, afin que la puissance suive une référence donnée, et ceci pour permettre aux systèmes éoliens de participer au réglage de la fréquence du réseau. Dans un premier temps nous avons présenté des généralités sur les systèmes éoliens où nous avons abordé la problématique de leur intégration dans le réseau, puis nous avons modélisé le système éolien. Ensuite, nous y’avons développé un régulateur proportionnel intégral drivé PID multimodèle améliorée à deux bases de quatre et de huit modèles. Et après cela, nous avons développé une loi de commande quadratique linéaire LQ multimodèle optimale du système éolien à deux bases à 4 et à 8 modèles. Puis nous avons utilisé la loi de commande quadratique linéaire LQ multimodèles optimale précédente mais dans ce cas avec un estimateur de la vitesse du vent basé sur le filtre de Kalman. Et enfin, les résultats de toutes ces méthodes sont présentés et discutés, ainsi qu'une comparaison entre elles.

The purpose of this work is to contribute in the modeling of an energy system where we took as an example a wind turbine by estimating the wind speed by the Kalman filter on the one hand, and in the control by applying an optimal multimodel control law by the development of a base with eight models on the other hand, so that the power follows a given reference, which allows the wind systems to participate in the regulation of the network frequency. First, we presented generalities on the wind power systems when we approached and the problem of their integration into the grid, then we modeled the wind system. Next, we developed for it an improved proportional integral derivative PID multimodel regulator with two bases of four and eight models. And after that, we developed an optimal multimodel linear quadratic LQ control law of the wind power system with two bases of 4 and 8 models. Then we used the previous optimal multimodel linear quadratic LQ control law but in this case with a wind speed estimator based on the Kalman filter. Finally, the results of all these methods are presented and discussed, as well as a comparison between them.