Modeling, control and optimization of a multisource energy network. Application to electric vehicle traction systems

Les travaux de cette thèse portent sur l’investigation d’approches de commande et de supervision permettant d’aborder la problématique de gestion d’énergie des réseaux électriques multi-sources. l’objectif souhaité était de proposer une démarche de conception de lois de commande pour ce type de système en vue de réguler la tension de sortie et de gérer d’une manière optimale les flux d’énergie entre les différentes sources et les consommateurs et au vu de minimiser la consommation d’hydrogène.A cette fin, deux configurations ont été envisagées :l’application d’approches à base d’un modèle statique et des stratégies à base d’un modèle dynamique de la PàC. Dans un premier temps, trois approches de gestion énergétique ont été appliquées au système visant à minimiser la consommation de masse d’hydrogène tout en respectant les contraintes physiques du système.Tout d’abord, l’optimisation est réalisée en utilisant une méthode d’optimisation hors ligne appelée la programmation dynamique. Deuxièmement, deux approches d’optimisation en ligne sont utilisées : stratégies ECMS et MPC. Une comparaison en termes de consommation d’hydrogène et de temps de calcul est réalisée.Dans un deuxième temps, une approche décentralisée de commande a été envisagée afin de tenir compte du modèle dynamique de la PàC dans la conception du superviseur. L’avantage de cette architecture réside dans sa capacité a aborder séparément chacune des problématiques dans l’optique de répondre aux différents objectifs de commande. Dans ce cadre, la régulation du système PàC et de l’état de charge de l’ESS est réalisée séparément avec deux contrôleurs différents, tous deux conçus en utilisant l’approche (MPC-LTV). Les troisième et quatrième niveaux de la structure de contrôle décentralisée consistent en des boucles de locale des courants de la PàC et de SC et un contrôle de tension du bus continu, conçu à l’aide de contrôleurs PI. La validation de la structure de contrôle est réalisée en simulation en utilisant un modèle non linéaire du système PàC.A la fin, les approches de commande conçues à base du modèle statique de la PàC (DP, ECMS et MPC) seront appliquées sur le modèle dynamique de cette dernière afin d’évaluer les performances de ces approches et d’en déduire des conclusions sur l’apport de l’intégration de la dynamique de la PàC dans la synthèse des lois de commande.This thesis focuses on the investigation of control approaches to treat the issue of energy management of multi-source electrical networks. The considered electric motor supply system consists on a fuel cell as a main energy source and an additional element that supplies peak power and charges by regenerative braking. At first, three energy management strategies have been applied to the sypply system aiming to minimize the fuel cell hydrogen mass consumption while satisfying the system physical constraints. First, the optimization is realized using dynamic programming,an off-line optimization method that requires the knowledge of the entire power load profile. Secondly, twoon-line optimization approaches are used : ECMS and MPC strategies, for which only the current power demand is demanded.The second part of this thesis presents a decentralized control strategy applied to the power system. The dedicated control structure aims to assure an optimal operation of the FC system while respecting the compressor physical limits and to control the converter current sand network output voltage. To attain these objectives, a dynamic model of the FC system is used,in addition to the SSE and electric network dynamics. The FC system regulation and the control of the SSE state of energy are performed separately with two different controllers, both designed using (MPC-LTV) approach. The third and fourth levels of the decentralized control structure consists on inner control loops for fuel cell/supercapacitor currents and a DC bus voltage control loop, designed using PI controllers. The validation of the control structure is performed in simulation using a nonlinear models of the FC system and the SSE. To validate and compare the performance of different control methods based on a fuel cell static model, these approaches have been applied to the dynamic model of the FC and compared to the results obtained by applying the approched designed and based on an FC dynamic model. A comparison in terms of network efficiency and hydrogen consumption has been done