L'énergie éolienne jouant un rôle de plus en plus important dans le réseau électrique, elle ne peut plus être considérée comme une source d'énergie marginale. Par conséquent, l'impact sur le réseau de l'intermittence, inhérente à ce type d'énergie devient non négligeable. L'utilisation du stockage est une des principales solutions à ce problème d'intégration. Ce travail porte sur l'optimisation du système éolien/stockage en considérant la dynamique de l'éolien, la capacité de stockage et l'interaction avec le réseau. L'objectif consiste à répondre aux exigences du réseau en limitant les fluctuations, à fournir des services-systèmes tout en mettant en avant la rentabilité économique du système. La méthode de gestion proposée s'appuie sur deux niveaux de pilotage : l'anticipation et la gestion réactive. La première phase consiste à utiliser des informations de prévisions (météorologiques, contraintes du réseau, conditions du marché électrique...) afin de définir par avance le programme de fonctionnement optimal du système de stockage. La deuxième phase étudie le fonctionnement en temps réel, où le système doit faire face aux perturbations et respecter les règles du mécanisme d'ajustement. Le problème est complexe avec de nombreuses variables de contrôle discrètes et continues. La Programmation Mixte Linéaire (PML) est utilisée pour résoudre efficacement le problème. La stratégie de fonctionnement optimale proposée sera validée sur un simulateur hors temps réel et un simulateur en temps réel.

Ce mémoire traite de la problématique d’hybridation éolienne-hydrolienne. Elle pose d’abord l’hypothèse d’une éolienne basée sur une Machine Synchrone à Aimants Permanents (MSAP) et une hydrolienne utilisant une Machine Asynchrone à Double Alimentation (MADA). Puis, elle présente la modélisation des différents éléments qui composent chacune des chaines de conversion, de la turbine à la connexion au réseau en passant par la machine électrique et les convertisseurs statiques. Des stratégies de commande y sont aussi développées. Celles-ci permettent d’extraire le maximum d’énergie tout en tenant compte des limites des systèmes. La thèse étudie également deux possibilités de couplage d’une éolienne et hydrolienne qui toutes deux utilisent une MSAP. Les résultats de simulation obtenus des modèles que nous avons développés dans l’environnement Matlab/Simulink/ SimpowerSystem permettent de valider les stratégies de commande utilisées et de conclure qu’un bon choix serait d’opter pour le couplage au niveau du bus continu. / AThis thesis addresses the problem of wind-tidal turbines hybridization. It first raises the hypothesis of a wind turbine based on Synchronous Permanent Magnet Machine (PMSM) and a tidal using a Double-Fed Induction Generator (DFIG). So, it presents the modeling of different elements that make up each system studied, from the turbine to the network connection through the electric machine and static converters. Control strategies are also developed. These are used to extract the maximum energy while taking into account the limitations of the systems. The thesis also examines two possible coupling of wind and tidal turbines which both use a PMSM. The simulation results of the models that we have developed in Matlab / Simulink / SimpowerSystem allow to validate the control strategies and conclude that a good choice would be to opt for coupling to the DC bus.

L'énergie éolienne jouant un rôle de plus en plus important dans le réseau électrique, elle ne peut plus être considérée comme une source d'énergie marginale. Par conséquent, l'impact sur le réseau de l'intermittence, inhérente à ce type d'énergie devient non négligeable. L'utilisation du stockage est une des principales solutions à ce problème d'intégration. Ce travail porte sur l'optimisation du système éolien/stockage en considérant la dynamique de l'éolien, la capacité de stockage et l'interaction avec le réseau. L'objectif consiste à répondre aux exigences du réseau en limitant les fluctuations, à fournir des services-systèmes tout en mettant en avant la rentabilité économique du système. La méthode de gestion proposée s'appuie sur deux niveaux de pilotage : l'anticipation et la gestion réactive. La première phase consiste à utiliser des informations de prévisions (météorologiques, contraintes du réseau, conditions du marché électrique...) afin de définir par avance le programme de fonctionnement optimal du système de stockage. La deuxième phase étudie le fonctionnement en temps réel, où le système doit faire face aux perturbations et respecter les règles du mécanisme d'ajustement. Le problème est complexe avec de nombreuses variables de contrôle discrètes et continues. La Programmation Mixte Linéaire (PML) est utilisée pour résoudre efficacement le problème. La stratégie de fonctionnement optimale proposée sera validée sur un simulateur hors temps réel et un simulateur en temps réel. / Wind energy playing an increasingly important role in the electrical network and it will no longer be considered as a marginal. Therefore, the impact on the electrical grid of its inherent intermittency becomes non-negligible. The use of storage means is one of key points in the integration problem. In this work, the optimization of the wind/storage system is addressed by considering the dynamics of the wind power, the storage capacity and the grid constraints. The main objective is to meet the grids requirements in limiting the fluctuations, providing possible ancillary services and highlighting the economic profitability of system. The proposed method relies on a two levels control approach: anticipation and reactive management. The first one consists in using forecast information (weather, grid constraints, electrical market conditions …) to define in advance the optimal operation schedule for the storage system. In the second one, on real time operation, the system has to deal with possible disturbances and take the right adjustment control with the actual capacity. The problem is complex with numerous discrete control variables and continuous ones. A mixed-integer linear programming (MILP) is used to efficiently solve the problem. The proposed optimal operation strategy will be validated with on an offline simulation (simulink/Matlab) and a real time simulator.

No description available.