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Dimensionnement optimal des composants passifs en électronique de puissance, utilisation de méthodes discrètes / Optimal sizing of passive components in power converters using discrete methods

L’innovation dans sa définition la plus générale est un moyen pour les industriels de préserver et créer de la valeur par rapport aux concurrents. Principalement technologique, l’innovation est également présente dans l’usage. Une nouvelle façon d’utiliser un produit ou un service pour répondre aux besoins du marché. Cette thèse est une innovation dans le domaine du design assisté par ordinateur des composants passifs pour l’électronique de puissance.Le domaine de l’électronique de puissance est sujet aux mêmes objectifs que toutes les recherches actuelles, c.à.d. augmenter l’efficacité énergétique des systèmes en réduisant leurs coûts et leurs temps de développement. Parmi les multitudes de solutions proposées ces dernières années, les structures multi-niveaux et multi-bras, les composants grands gaps SiC ou GaN ou les stratégies de régulation, le choix est cornélien pour le designer. Le besoin d’assistance au choix est donc clairement formulé dans le milieu industriel.Pour répondre à cette problématique, ces travaux proposent la mise en œuvre de dimensionnement par optimisation des composants passifs simulés par des modèles précis et discrets basés sur la réalité industrielle. C’est-à-dire un dimensionnement s’appuyant sur les catalogues de fournisseurs pour les dimensions et les matériaux, mais également un dimensionnement contraint par la faisabilité industrielle des solutions trouvées.Dans un premier temps le manuscrit de thèse introduit les principaux algorithmes d’optimisation ainsi que les stratégies associées. L’expérience du G2Elab ainsi que celle de Schneider Electric nous ont conduit au choix d’une stratégie adaptée au besoin défini par un cahier des charges. Les avantages et inconvénients de cette stratégie mais également des autres choix possibles sont présentés sur des exemples simples.Dans un second temps des modèles de composants passifs répondant aux besoins des algorithmes stochastiques choisis sont développés. Un important effort est fait sur la modélisation des inductances car leur dimensionnement est prépondérant comparé à celui des condensateurs. Ces efforts sont faits sur la modélisation des pertes et du comportement magnétique des matériaux poudreux et amorphes principalement utilisés chez Schneider Electric. L’expérience montre également qu’avec ces matériaux à faible densité de pertes, l’efficacité des inductances se gagne sur les conducteurs. Les modèles existant d’homogénéisation ne répondent pas au besoin de précision et de modélisation de nouveaux concepts. C’est pourquoi un nouveau modèle semi-analytique est proposé afin de rivaliser avec les méthodes de types intégrales ou éléments finis en termes de précision tout en les surpassant en termes de rapidité de calcul.Les modèles de composants présentés, le manuscrit se focalise ensuite sur la modélisation des filtres dans les structures de conversion AC/DC, DC/AC et DC/DC utilisées dans les Alimentations Sans Interruptions. Cette modélisation doit tenir compte de tous les modes de fonctionnement des ASI qui impactent fortement le comportement des filtres. Enfin les filtres utilisant des inductances couplées sont étudiés.Finalement des exemples d’applications développées pour Schneider Electric sont présentés. La mise en œuvre des méthodes d’optimisation discrète utilisant les modèles choisis sont employées pour fournir des outils d’aide à la décision lors du dimensionnement des convertisseurs. Les résultats sont validés par des mesures faites sur les prototypes issus des optimisations. / Innovation in its whole definition is a way for industrial groups to preserve and create value over competitors on the market. Mainly technologic, innovation is also of use, a new way of using a product or service to answer market or user requirements. This work is an innovation for component design in power electronic systems, both in tools and user customs.Power electronic is subject to same research goals as any modern system, i.e. cost and time to market reduction, efficiency increase in the global energy save world concern and modularity of solution to answer maximum customer needs. Among the multitude of proposed solutions during the last decade, multi-legs and multi-levels converters, new SiC and GaN semiconductors or new control strategies, the choice is cornelian for the designer. The need of tool to help designers in their choices is clearly identified in industry. To answer this problem, this work proposes the implementation of passive component sizing using discrete optimization methods. The choice of accuracy and industrial constraints is done to get already purchasable solution from optimization results to suppliers.In the first part of the PhD dissertation the main optimization algorithms are introduced with the optimization strategies. G2Elab experience and Schneider electric one lead to privileged discrete optimization using stochastic algorithms and libraries of components and materials. In the second part the models for passive components are developed to match stochastic algorithms requirements. Focus is done on magnetics because their sizing is dominant compare to capacitor. The effort is done on losses computation and magnetic behavior of powder alloy and amorphous materials widely used in Schneider Electric applications. With these low loss density materials, the gain on efficiency is achieved on conductors. Thus a new semi-analytic model is developed to overcome standard models issues and to compete with integral or finite element method in terms of accuracy and overcoming them in terms of calculation speed.In the third part, filter modeling approach is introduced for AC/DC, DC/AC and DC/DC converters. This modeling takes into account all working cases of UPS impacting passive components design. Interleaved and coupled solutions are investigated.Finally some examples of developed applications for Schneider Electric are presented. The sizing of passive component using discrete optimization methods are implemented with success. Measures are achieved on prototypes to validate our approach.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAT008
Date05 February 2016
CreatorsDelaforge, Timothé
ContributorsGrenoble Alpes, Schanen, Jean-Luc
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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