Soutenance de thèse de doctorat / PhD defense

Contributions à la co-optimisation contrôle-dimensionnement sur cycle de vie sous contrainte réseau des houlogénérateurs directs

le 9 juillet 2015, 09h30
ENS Rennes, Salle du conseil

Soutenance de thèse devant le jury composé de :

  • M. BENBOUZID Mohamed El Hachemi, Professeur des universités, LBMS, Brest, Examinateur
  • Mme RIU Delphine, Professeur des Universités, G2Elab, Grenoble, Rapporteur
  • M. VINASSA Jean-Michel, Professeur des Universités, IMS, Bordeaux, Rapporteur
  • M. BABARIT Aurélien, Ingénieur de recherche, Ecole Centrale de Nantes, Nantes, Examinateur
  • M. AUBRY Judicaël, Enseignant-chercheur, ESTACA, Laval, Co-encadrant
  • Mme PRIMOT Muriel, Maître de Conférences, Université de Nantes, Nantes, Co-encadrante
  • M. BEN AHMED Hamid, Maître de Conférences HDR, ENS Rennes, Bruz, Co-directeur de thèse
  • M. MULTON Bernard, Professeur des Universités, ENS Rennes, Bruz, Directeur de thèse

Résumé :

Les travaux de thèse traitent de la minimisation du coût du kWh par houlogénération directe à chaîne électrique directe, enjeu crucial pour la viabilité économique de cette technologie. Malgré la simplicité d’une telle chaîne, le principe de conversion, utilisant un système oscillant, induit des fluctuations importantes de la puissance produite. Sans précautions, ces fluctuations peuvent mener à une faible efficacité de la récupération globale, à un vieillissement accéléré en cyclage des composants fragiles de la chaîne électrique ainsi qu’à un non-respect des contraintes réseau.

Pour résoudre ces problèmes, nous optimisons tout d’abord le contrôle (en particulier MPC) de la récupération d’énergie pour des houlogénérateurs directs afin d’augmenter l’efficacité énergétique globale en considérant les pertes de conversion ainsi que les limites en effort et en puissance d’une chaîne réelle. Les profils de production sont ensuite analysés vis-à-vis de la contrainte de flicker liée notamment aux caractéristiques du réseau au point de raccordement. En outre, des modèles ont été mis en place pour quantifier le vieillissement des  composants les plus fragiles et fortement sollicités, à savoir le système de lissage d’énergie (supercondensateurs ou batteries électrochimiques Li-ion) et les semiconducteurs de puissance. Pour finir, les modèles de vieillissement précédents sont mis en oeuvre pour effectuer des dimensionnements sur cycle de vie des semiconducteurs du redresseur actif et du système de stockage d’énergie grâce à une co-optimisation de leurs paramètres de dimensionnement et du contrôle du système de lissage.


Contribution to the sizing-control co-optimization over life cycle under grid constraint for direct-drive wave energy converters

Abstract :

The work of this PhD thesis deals with the minimization of the per-kWh cost of direct-drive wave energy converter, crucial to the economic feasibility of this technology. Despite the simplicity of such a chain (that should provide a better reliability compared to indirect chain), the conversion principle uses an oscillating system (a heaving buoy for example) that induces significant power fluctuations on the production. Without precautions, such fluctuations can lead to: a low global efficiency, an accelerated aging of the fragile electrical components and a failure to respect power quality constraints.

To solve these issues, we firstly study the optimization of the direct-drive wave energy converter control in order to increase the global energy efficiency (from wave to grid), considering conversion losses and the limits from the sizing of an electrical chain (maximum force and power). The results point out the effect of the prediction horizon or the mechanical energy into the objective function. Production profiles allow the study of the flicker constraint (due to grid voltage fluctuations) linked notably to the grid characteristics at the connection point. Other models have also been developed to quantify the aging of the most fragile and highly stressed components, namely the energy storage system used for power smoothing (with supercapacitors or electrochemical batteries Li-ion) and power semiconductors. Finally, these aging models are used to optimize key design parameters using life-cycle analysis. Moreover, the sizing of the storage system is co-optimized with the smoothing management.

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