L’hydrogène propre est une solution d’avenir pour le stockage d’électricité renouvelable. Cependant, une cellule multi-sources pour la production d’hydrogène présente de multiples phénomènes physiques, par exemple électriques, électro-chimiques, thermiques, fluidiques, etc. et la représentation des flux d’énergie y est très complexe. De plus, les échanges de puissance entre les composants de la cellule (sources renouvelables, pile à combustible, électrolyseurs, batteries) doivent être évalués de manière globale tout en préservant les réserves de puissance de chaque composant. Cette thèse propose une représentation d’état port-Hamiltonienne, dérivée d’un bond-graph, de chacun des composants d’une cellule de puissance pour la production d’hydrogène. A partir de cette représentation et des propriétés de passivité, il est possible de concevoir des algorithmes de commande. La notion de marge de passivité est introduite pour évaluer la robustesse par rapport aux incertitudes paramétriques ou aux perturbations connues. Pour chaque composant, la variation de puissance alimente un réservoir virtuel d’énergie. L’ensemble des réservoirs constitue ainsi une image des réserves de puissance du système. Au lieu d’utiliser un échange direct de puissance entre les composants et le réseau, nous proposons de gérer les flux de puissance entre les réservoirs, ce qui permet également de contrôler leurs niveaux d’énergie. La méthodologie permet de superviser en même temps la puissance et l’énergie, ce qui conduira à terme à gérer les modes opératoires de la cellule à partir des niveaux d’énergie. La méthodologie est appliquée à une plate-forme comportant des sources renouvelables, une pile à combustible et une batterie conventionnelle.
M. Jean-Yves DIEULOT Université de Lille Directeur de thèse M. Dominique SAUTER Université Lorraine Rapporteur M. Kamal MEDJAHER Ecole nationale d'ingénieurs de Tarbes Rapporteur M. Pierre-Jean BARRE Université de Nice Examinateur M. Frédéric COLAS Arts et métiers, ParisTech Examinateur Mme Anne-Lise GEHIN Université de Lille Examinatrice
Thesis of the team PERSI defended on 30/11/2020
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