Conception Optimale Intégrée d'une chaîne éolienne "passive" : analyse de robustesse, validation expérimentale

• Main Author: Tran, Duc-Hoan
• Other Authors: Toulouse, INPT
• Language: fr
• Published: 2010
• Subjects: Conception Optimale Intégrée; Chaîne éolienne "passive"; Gsap; Modélisation analytique; Algorithme génétique; Validation expérimentale; Analyse de la sensibilité; Conception Robuste; Integrated Optimal Design; Passive wind turbine system; Pmsg; Analytical modelling; Genetic Algorithm; Experimental validation; Sensitivity analysis; Robust Design
• Online Access: http://www.theses.fr/2010INPT0126/document

Ce travail présente une méthodologie de Conception Optimale Intégrée (COI) d'un système éolien entièrement passif pour offrir un compromis coût-fiabilité–performance très satisfaisant. En l'absence d'électronique de puissance et de contrôle par MPPT, le dispositif n'est efficace que si l'adaptation des constituants est optimale. L'extraction de vent ainsi que les pertes globales du système sont donc optimisées à l'aide d'un algorithme génétique multicritère pour augmenter l'efficacité énergétique et minimiser la masse pour un profil de vent donné. La globalité du système (turbine – génératrice – redresseur - stockage) a été modélisée pour parvenir aux résultats d'optimisation et à la réalisation d'un prototype correspondant à une solution particulière. Les résultats obtenus montrent, d'une part, la cohérence entre modèles et expérience. D'autre part, il est possible, pour un profil de vent donné, d'obtenir une configuration optimale de l'ensemble génératrice – pont redresseur présentant des caractéristiques analogues à celles d'architectures « actives" plus complexes, associées à des lois de contrôle par MPPT. Suite à une analyse de sensibilité des performances aux paramètres, une de nos contributions concerne une approche de conception intégrant les questions de robustesse au sein même du processus d'optimisation. === This work deals with an Integrated Optimal Design (IOD) methodology of a full passive wind turbine system offering very good tradeoff in terms of cost, reliability and performance. Without active electronic device (power and MPPT control), efficiency of such architecture can only be obtained if all devices are mutually adapted: this can be achieved through an Integrated Optimal Design (IOD) approach. Wind energy extraction as whole losses are then optimized from a multiobjective genetic algorithm which aims at concurrently optimizing the energy efficiency while reducing the weight of the wind turbine system given a wind cycle. The whole system (turbine, generator, diode reducer, battery DC bus) has been modeled to obtain optimization results and finally to select a particular solution for an experimental validation. On the one hand, the obtained results put forward coherency between models and experience. On the other hand, given a reference wind cycle, it is possible to obtain optimal devices (generator – reducer – DC bus) whose energy efficiency is nearly equivalent to the ones obtained with active and more complex systems with MPPT control. Based on a sensitivity analysis of performance versus parametric uncertainties, one major contribution deals with a design methodology integrating robustness issues inside the optimization process.