Modélisation boite grise et simulation d’onduleur photovoltaïques

Description Contexte scientifique Les systèmes photovoltaïques (PV) sont de plus en plus déployés en tant que sources d’énergie renouvelable. La dynamique des onduleurs influence de manière critique la stabilité, l’efficacité et la capacité d’intégration au réseau des systèmes PV. Des modèles précis sont nécessaires non seulement pour l’analyse du système, mais aussi pour la conception de contrôles avancés, les applications de jumeaux numériques et la maintenance prédictive. Les modèles traditionnels « boîte blanche » reposent sur une connaissance détaillée de la physique et peuvent reposer sur un formalisme énergétique conduisant à une représentation mathématique comme la représentation d’état ou le transfert [1]. Ces modèles peuvent être lourds en calcul ou incomplets. Par ailleurs, les modèles « boîte noire » basés sur les données manquent souvent d’interprétabilité [2]. La modélisation « boîte grise » offre une solution hybride, combinant les connaissances physiques avec l’identification basée sur les données pour une précision et une adaptabilité accrues [3]. Contribution attendue Le stage a pour objectifs : Développer un modèle « boîte grise » d’un onduleur PV connecté au réseau. Ce modèle sera conçu à partir de données mesurées ou simulées afin d’identifier les paramètres clés. Comme validation, les résultats du modèle « boîte grise » seront comparés aux approches classiques « boîte blanche » et « boîte noire » en termes de précision et d’efficacité computationnelle. Le stage doit permettre de démontrer l’applicabilité du modèle développé pour l’analyse de stabilité, le contrôle en temps réel ou la détection de défauts dans les systèmes PV. Les livrables attendus du projet sont : Un modèle « boite grise » de l’onduleur validé sur des données expérimentales Une étude comparative de la performance de ce modèle par rapport à des modèles classiques A rapport scientifique de fin de stage. Le stage pourra donner lieu à publication d’un article scientifique. Méthodes et outils Techniques d’identification de systèmes et d’estimation de paramètres. MATLAB / Simulink et Simscape Electrical pour la simulation. Modélisation « boîte grise » (espace d’états, estimation hybride, System Identification Toolbox). Bibliographie [1] W. Borutzky, « Bond graph methodology - Development and analysis of multidisciplinary dynamic system models », Springer, . [2] G. Rojas-Dueñas, J. -R. Riba, K. Kahalerras, M. Moreno-Eguilaz, A. Kadechkar and A. Gomez-Pau, "Black-Box Modelling of a DC-DC Buck Converter Based on a Recurrent Neural Network," IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). [3] K. Karabacak, “Optimized model predictive control with gray-box modeling for PV-based DC / DC converters”, Next Energy, Volume 9, . Profile Le (la) candidat(e) devra être issu d’une formation scientifique spécialisée dans le génie électrique. Outre des qualités techniques certaines, le (la) candidat(e) devra posséder une curiosité scientifique pour aborder les différentes étapes proposées mais aussi être force de proposition dans le déroulement de l’étude. Une bonne maîtrise des outils mathématiques et numériques pour l’ingénieur est demandée. La maîtrise des logiciels Matlab / Simulink et / ou Python est un prérequis obligatoire. La connaissance de la toolbox System identification de Matlab est un plus. Le (la) candidat(e) devra également posséder un bon niveau de maîtrise de l’anglais et des qualités de communication et de synthèse écrites et orales en français comme en anglais. Starting date 02-02 #J-18808-Ljbffr