La caractéristique d'impédance négative incrémentielle (INI) de la charge à puissance constante (CPL) et les défauts des composants diminuent le facteur d'amortissement des composants du micro-réseau DC (DC-MG). La diminution du facteur d'amortissement des composants du micro-réseau DC provoque une oscillation non amortie des paramètres électriques (tension et courant). Cette oscillation non amortie provoque du stress et des endommagements des composants semi-conducteurs. Dans cette condition, le DC-MG cesse de fonctionner, et la disponibilité de l'énergie sera perdue dans le DC-MG. Cette thèse contribue au développement d'une hiérarchie de contrôle reconfigurable robuste composée de niveaux de contrôle primaire et secondaire. Cette hiérarchie de contrôle développée augmente le facteur d'amortissement des composants du DC-MG pour éviter le problème d'instabilité dû à la caractéristique INI du CPL et aux défauts des composants. La robustesse de la hiérarchie de contrôle est assurée par deux contrôleurs robustes : le contrôleur H∞ et le contrôleur structuré basés sur H∞. Le contrôleur H∞ est intégré au niveau de contrôle primaire, et le contrôleur structuré basé sur H∞ est intégré au niveau de contrôle secondaire. Un processus de conception composée de deux algorithmes d'optimisation Glover Doyle (DG) et Nonsmooth est proposée pour développer les contrôleurs H∞ et le contrôleur structuré basé sur H∞. Ces algorithmes d'optimisation GD et Nonsmooth nécessitent les systèmes augmentés, incluant les fonctions de pondération, représentant les contraintes du problème d'optimisation. Ils aident à obtenir ces contrôleurs robustes qui peuvent atteindre les performances souhaitées. Ces systèmes augmentés sont dérivés des modèles des convertisseurs DC/DC intégrés dans le DC-MG et de l'interconnexion parallèle des composants DC-MG, qui incorporent le modèle des incertitudes et des perturbations du système. La hiérarchie de contrôle robuste est reconfigurée en recalculant le contrôleur H∞ et le contrôleur structuré basés sur H∞ lorsqu'un défaut grave se produit dans le système. La reconfiguration de la hiérarchie de contrôle robuste a nécessité un diagnostic en ligne robuste constitué de relations de redondance analytiques (ARR) dont les évaluations numériques sont les indicateurs de défaut, qui doivent être compris entre les seuils adaptatifs lorsque le système est dans son état sain. Ces indicateurs de défaut sortent des seuils adaptatifs lorsque le défaut se produit dans le système. Les ARR et les générateurs de seuils adaptatifs sont dérivés du modèle du DC-MG réalisé à l'aide d'une approche de modélisation par Bond graph à base d’une transformation fractionnaire linéaire (LFT-BG), qui est un outil puissant pour modéliser le système multi physique hybride tel que le DC-MG. De plus. Cette approche de modélisation inclut les incertitudes et les perturbations comme une partie du modèle, qui est utilisé pour dériver les générateurs de seuils adaptatifs. En outre, le diagnostic en ligne robuste peut estimer le changement des paramètres qui s'est produit en raison de défaut. Cette estimation aidera à recalculer le contrôleur H∞ et le contrôleur structuré à base H∞. L'approche développée est validée à l'aide de la simulation réalisée dans les logiciels PSIM, Matlab, et 20sim et de l'expérimentation réalisée à l'aide de deux plateformes : une plateforme développée à l'Université de M'sila et une autre plateforme développée au laboratoire CRIStAL, disponible à l'école polytechnique de Lille.
M. Belkacem OULD BOUAMAMA Université de Lille Directeur de Thèse M. Aissa CHOUDER Université de M'sila Co-directeur de Thèse M. Mustapha HATTI Centre de Développement des Energies Renouvelables, Unité Développement des Equipements Solaires (UDES/CDER, Tipaza) Rapporteur M. Nicolas HERAUD Université de Corse CNRS UMR 6134 équipe Rapporteur M. abderrahmen BOUGUERRA Université de M'sila Examinateur Mme Anne-Lise GEHIN Université de Lille Examinatrice Mme Zineb SIMEU-ABAZI Université de Grenoble Alpes Examinatrice Hafid HAFFAF Université d'Oran 1 Examinateur
Thesis of the team PERSI defended on 02/11/2021
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