L’hydrogène vert est le vecteur d’énergie du futur le plus prometteur car il est d’une part capté par des sources renouvelables et inépuisables qui sont les énergies éolienne et/ou solaire et d’autre part permet de meilleurs transport et stockage de l’énergie sur le long terme en bouteilles haute pression par un électrolyseur pour produire ensuite de l’électricité par des piles à combustible sans émission d’aucun polluant. La nature intermittente des SER dégrade la performance et le fonctionnement dynamique des électrolyseurs PEM et leur couplage doit être étudié afin d’assurer la disponibilité opérationnelle et la pérennité du fonctionnement des équipements par une détection précoce des défauts et l’estimation de leurs durées de vie mais aussi le suivi en ligne des performances technico économiques. L’objectif de la thèse réalisé dans le cadre du projet Européen Interreg-2 Mers E2C est de développer un modèle dynamique multi-physique d’un électrolyseur PEM, basé sur une approche Bond-Graph pour une utilisation générique pour d’autres types d’électrolyseur non seulement pour l’analyse mais aussi pour la conception de systèmes de supervision en ligne pour la détection et localisation de défauts. La modélisation des divers composants de l’électrolyseur a été réalisée sous forme de capsules Bond-Graph. Ces capsules peuvent être connectées en tenant compte de la structure du diagramme d’instrumentation pour obtenir un modèle dynamique global. Ce modèle est capable de représenter différentes configurations, du pilote de laboratoire jusqu’à l’échelle industrielle, et également de suivre l’efficacité en temps réel. Le modèle a été converti en MATLAB® Simulink pour implémentation, puis validé expérimentalement sur une cellule alimentée par une Plateforme Multi-Source Hybride comprenant des sources d’énergie solaire et éolienne. Le modèle a été adapté pour représenter et étudier la performance d’un électrolyseur à Membrane Echangeuse d’Anions, dont la configuration et l’architecture sont similaires, en collaboration avec l’Université d’Exeter. Le modèle permet également de développer des algorithmes de commande, diagnostic et pronostic ; ainsi, un diagnostic robuste des défauts est présenté dans ce travail. Une Interface Utilisateur Graphique pour la supervision en ligne incorpore le modèle et les algorithmes de diagnostic.
M. Belkacem OULD BOUAMAMA Université de Lille Directeur de Thèse M. Jean-Yves DIEULOT Université de Lille Co-directeur de Thèse M. Mathieu BRESSEL JUNIA Examinateur M. Christophe TURPIN Laboratoire LAPLACE Rapporteur M. Samir JEMEI FEMTO-ST CNRS, IUT de Belfort-Montbéliard Rapporteur Mme Nadia STEINER FEMTO-ST CNRS, IUT de Belfort-Montbéliard Examinatrice Mme Betty SEMAIL Laboratoire L2EP, Université de Lille Examinatrice M. Jurriaan BOON Sustainable Technologies for Industrial Processes (STIP), TNO, Pays-Bas Examinateur M. Andrei KHODAKOV Laboratoire UCCS, Université de Lille Invité
Thesis of the team PERSI defended on 07/12/2021
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