L’équipe Énergie Électrique et Systèmes Associés développe de méthodes analytiques, numériques et de traitement du signal, appliquées à la production ou à l’utilisation de l’énergie électrique. Celles-ci sont orientées principalement pour le déploiement de méthodologies de supervision, de diagnostic et de détection des défauts électriques, thermiques et mécaniques et également de commande tolérante aux défauts, dans la conversion d’énergie électromécanique et dans les réseaux électriques de distribution.
Ces thèmes de recherche à forte connotation applicative sont associés à des démarches méthodologiques originales qui prévoient des implantations à partir des techniques récentes de traitement temps-réel, avec des bancs d’essais à l’appui pour :
- la surveillance
- le diagnostic
- le contrôle de la production d’électricité
- la motorisation industrielle
- la gestion des réseaux électriques intelligents
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Expertises de l'équipe Énergie Électrique et Systèmes Associés.
Nos compétences dans le domaine de l’énergie électrique, développées traditionnellement autour des actionneurs électriques et plus récemment autour des réseaux électriques de distribution, ont permis l’équipe EESA d’acquérir une expertise pour des applications industrielles comportant :
- la modelisation multi-échelle de phénomènes électromagnétiques des dispositifs électriques,
- la simulation du comportement dynamique des systèmes électromécaniques complexes,
- la conception et la réalisation du système contrôle-commande de dispositifs électromécaniques,
- la conception et la réalisation du système de diagnostic et de maintenance prédictive de dispositifs électromécaniques,
- la conception et la réalisation d’outils d’aide à la décision pour l’implantation des futurs réseaux électriques de distribution intelligents.
Modélisation multi-échelle de phénomènes électromagnétiques de dispositifs électriques.
Notre équipe a développé l’approche analytique nécessaire pour toute démarche en vue du développement d’un outil de simulation et d’analyse des signaux provenant d’une machine électrique. Cette démarche est loin d’être complète mais elle permet d’aborder l’interprétation d’un bon nombre de phénomènes que l’on retrouve dans un fonctionnement normal ou anormal de la machine et elle permet également une exploration plus méthodique des spectres d’un dispositif où les phénomènes électriques, magnétiques et mécaniques sont fortement couplés.
Dans le domaine du diagnostic des systèmes électromécaniques, cette approche représente un premier pas dans la mise en relation de comportements pouvant conduire à la dégradation d’un équipement. Cette méthodologie a permis de mettre en valeur la méthode de modélisation d’une machine électrique par ses circuits internes équivalents (CIE) développée dans notre équipe. Cette modélisation est compatible avec la physique des phénomènes mis en jeu.
Pour l’instant, ce modèle est le seul qui permet de simuler plusieurs défauts en même temps en mettant en cause les structures électriques du stator ou du rotor ou bien la partie mécanique. Ce type de modèle peut être implanté dans la plupart des logiciels de simulation de circuits et permet d’observer les effets d’un défaut situé dans la machine ou à l’extérieur sur les variables électriques, magnétiques, mécaniques ou même thermiques.
Contrôle-commande pour l’énergie électrique.
L’introduction des actionneurs électriques au sein de l’appareil de production a profondément modifié les rapports entre l’être humain et le monde industriel. En effet, ceux-ci ont permis à l’être humain de s’affranchir des tâches serviles et ingrates du domaine de la répétition inconsciente en lui laissant les travaux plus proches de la réflexion et de l’innovation.
Ainsi, la robotique ou la commande numérique de machines-outils ont pris une place prépondérante dans le monde industriel et l’humain n’est plus sollicité pour la production mais pour concevoir. Avec l’arrivée des processeurs numériques, de nombreuses théories telles que la commande prédictive, la commande optimale ou encore la commande adaptative ont émergé au niveau de l’implantation suppléant ainsi le classique régulateur PID (proportionnel-intégral-dérivatif) jugé trop peu robuste.
Appliqués aux machines électriques, ces algorithmes présentent des propriétés d’insensibilité vis à vis de l’environnement mécanique. Cependant, ces techniques innovantes n’ont pas réussi à pénétrer massivement l’industrie du fait de leur important volume de calcul. En effet, leur implantation en temps réel requiert l’emploi de processeurs de signal à virgule flottante capables d’effectuer des opérations matricielles. Le coût induit sur l’ensemble du système est alors significatif et requiert une expertise dans la programmation. Les industriels préfèrent utiliser des systèmes moins sophistiqués à base de microcontrôleurs qui sont plus abordables tant en programmation qu’en coût de développement.
Commande tolérante aux défauts pour la génération éolienne ou micro-hydraulique.
Les constructeurs et les gestionnaires des parcs éoliens sont confrontés à des pannes sur leurs systèmes de production. Ces pannes sont souvent d’origine mécanique (multiplicateur entre autres) ou d’ordre électrique (génératrice ou convertisseur). Par exemple, le remplacement de tout ou partie du multiplicateur, le rebobinage ou encore le remplacement d’enroulements de la génératrice nécessitent la dépose de la nacelle perchée à plus de 100m sur les éoliennes de forte puissance. Cette opération est encore bien plus délicate et le surcoût encore bien plus important quand l’éolienne se trouve en pleine mer (offshore) puisqu’il faut utiliser des moyens aéronavals (hélicoptère, barges adaptées, …).
L’augmentation de la fiabilité des éoliennes est donc un enjeu économique primordial auxquels s’intéressent tous les constructeurs et équipementiers. Dans ce contexte, l’objectif principal consiste à définir, concevoir, piloter et surveiller des génératrices électriques de nouvelle génération tolérantes aux défauts qu’ils soient d’ordre mécaniques ou électriques. Ainsi, des génératrices synchrones et asynchrones à grand nombre de pôles munies d’enroulements hexaphasés (6 phases dans nos prototypes) ont été conçues.
En effet, en multipliant le nombre de pôles, on peut concevoir une génératrice tournant à faible vitesse et permettant ainsi de s’affranchir du multiplicateur mécanique. De même, en multipliant le nombre de phases, la génération électrique quasi-symétrique est toujours possible tant que 3 phases au minimum sont opérationnelles. Ainsi, en conjuguant un grand nombre de pôles et un nombre élevé de phases au sein de la génératrice, on peut minimiser l’influence des défauts mécaniques émanant du multiplicateur et des défauts électriques inhérents à la génératrice ou au convertisseur.
Diagnostic et maintenance prédictive pour l’énergie électrique.
La surveillance d’un système électromécanique avec des capteurs non invasifs est une option intéressante dans les applications industrielles. Cette méthodologie présente des avantages surtout dans le cas de la surveillance des systèmes qui ne sont pas facilement accessibles.
L’analyse des signaux électriques et magnétiques mesurables sur la machine électrique d’entraînement comme la tension, le courant d’alimentation ou le flux de dispersion, permettent l’examen de l’état du système complet. De la même manière, d’autres grandeurs électriques calculées à partir des signaux de base donnent des informations pertinentes pour la surveillance du même système. Ces grandeurs sont les vecteurs spatiaux de tension et de courant, la puissance instantanée d’une ou de trois phases et le couple électromagnétique.
Pour un système mécanique entraîné par une machine à courant alternatif, le courant d’alimentation donne une image des interactions électromécaniques concernant la machine elle-même ainsi qu’une image des efforts radiaux et de torsion produits par la mécanique. Ces efforts sont mesurés habituellement avec des capteurs mécaniques et entraînent des problèmes d’encombrement et/ou de fiabilité.
Les effets de ces efforts sont estimés à partir des mesures du courant qui alimente la machine avec un capteur non invasif ne nécessitant pas une modification de l’installation ou n’introduisant pas un encombrement supplémentaire avec des coûts d’implantation raisonnables.
Méthodes avancées de détection de défauts électriques et mécaniques.
Les systèmes électromécaniques complexes fonctionnent souvent en régime non-stationnaire. Toutefois, un passage par une analyse stationnaire ou quasi-stationnaire est obligatoire pour la compréhension des phénomènes. La transformée de Fourier rapide (FFT) aura toujours son utilité pour ces études.
Néanmoins, l’implantation d’une méthode acceptable pour l’industrie fera appel à des techniques modernes de traitement du signal afin assurer une bonne précision dans la détection des défauts électriques et mécaniques. Cette précision est accompagnée d’une réduction significative du bruit de mesure. À cet effet, nous avons montré que les méthodes avancées de traitement des signaux comme zoom-MUSIC sont adaptées à des cas concrets de détection de défauts électromécaniques.
Ces méthodes sont optimales en termes d’espace mémoire et de temps de calcul. Nous avons également appliqué la transformation en ondelettes qui réduit efficacement le bruit de mesure. Cette méthodologie trouve sa place dans l’analyse des signaux non-stationnaires.
Même en cas de fonctionnement stationnaire, la transformation en ondelettes a permis de détecter les défauts rotoriques sans aucune mesure ou estimation de la vitesse de la partie tournante. Cette méthode est très citée dans la littérature depuis que nous l’avons mise au point.
Adoption de technologies à faible émission de carbone et des applications pour les organismes publics et privés.
La production d’électricité solaire a augmenté rapidement ces dernières années devenant ainsi le 3ème plus important contributeur à la production d’électricité à partir de sources renouvelables en Europe. Pourtant, elle est perçue à la fois à la fois prohibitive et coûteuse (prenant des années avant de l’amortir) et inefficace puisque l’infrastructure du réseau électrique doit s’adapter à ‘intermittence de l’énergie solaire par manque, entre autres, de stockage pour l’équilibrage du réseau.
En conséquence, la technologie photovoltaïque reste une petite partie du réseau énergétique européen. Les prix de l’énergie des consommateurs augmentant, il y a un défi commun à réduire les coûts et à améliorer l’efficacité de cette technologie, ce qui entraînera une adoption accélérée et un déploiement plus large de l’énergie solaire.
L’objectif de cette thématique est de promouvoir la technologie solaire électrique/chaleur avec des solutions innovantes sur les bâtiments historiques/publics et les maisons en milieu urbain et rural. Des démonstrateurs sont prévus combinant énergie solaire avec des technologie de stockage innovante pour agrandir l’efficacité et l’utilisation et exporter la production vers le réseau.
Conception et réalisation d'outils d'aide à la décision pour l'implantation des futurs réseaux électriques de distribution intelligents.
La planification d’un système de distribution électrique commence à devenir un problème croissant dû à la dérégulation dans la production d’électricité, les changements dans la politique environnementale, l’introduction des nouvelles technologies et la transformation vers la définition d’un réseau électrique intelligent. En conséquence, l’utilisation d’outils de modélisation et d’analyse pour l’évaluation de ces systèmes électriques en pleine évolution, attirent de plus en plus l’attention des planificateurs et opérateurs.
Ceci a donné lieu au développement d’une méthodologie expérimentale temps-réel, qui permet de concrétiser un nouveau concept de gestion énergétique dans un territoire. Cette méthodologie couvre tous les aspects des challenges concernant les futures exigences dans un réseau électrique de distribution, relatives à l’optimisation de la gestion dans la production et la consommation locales d’énergie électrique. Avec cette approche plusieurs applications peuvent être envisagées avec l’utilisation d’outils de modélisation et d’analyse en temps-réel.
En particulier, des applications telles que la localisation et le dimensionnement optimaux des moyens de stockage d’énergie, soit de manière concentrée soit de manière distribuée, peuvent être étudiés pour utilisation optimale des énergies renouvelables autour d’un territoire bien défini.
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Équipement de l'équipe Énergie Électrique et Systèmes Associés.
Concernant le thème de recherche diagnostic et maintenance prédictive pour l’énergie électrique, pour la validation de notre démarche scientifique, nous utilisons des moyens expérimentaux à échelle réduite avant de passer à des essais sur des bancs à échelle industrielle. Cette dernière étape est absolument nécessaire pour la mise au point des outils de mesures et de diagnostic dans les applications industrielles.
En tout état de cause, le processus d’extraction de l’information et la définition des indices de défaut sont réalisés en adéquation avec la technologie existante (moyens matériels et logiciels) et les méthodes d’instrumentation que nous proposons pour minimiser les coûts d’implantation pour le diagnostic en milieu industriel.
Bancs d’essai dédiés au diagnostic et maintenance prédictive pour l’énergie électrique
- Banc d’essai comparatif avec deux machines à induction à cage de 1,8kW/1,1kW, 4/6 pôles pour l’étude d’un défaut naissant dans la cage du rotor.
- Banc d’essai comparatif avec deux machines à induction à cage de 18,5kW pour l’étude des défauts de court-circuit au stator et de barres cassées au rotor.
- Banc d’essai avec une machine à induction à rotor bobiné de 90W avec charge réversible pour l’étude des défauts de déséquilibre au stator et au rotor.
- Banc d’essai à échelle réduite 1/550 pour l’énergie éolienne ou les microcentrales hydrauliques, avec une machine à induction à rotor bobiné et un multiplicateur planétaire, pour l’étude des court-circuits au stator et au rotor et des défaillances dans les engrenages.
- Banc d’essai avec une machine à induction à cage de 5,5kW, une machine à induction à rotor bobiné de 4kW pour l’étude de défauts mécaniques dans les engrenages.
- Banc d’essai à échelle réduite 1/1275 pour le diagnostic dans la traction ferroviaire avec des entraînements par machine à induction à cage ou par machine synchrone à aimants permanents.
- Banc d’essai pour l’étude des défauts mécaniques dans les engrenages, les roulements, les accouplements et l’arbre de transmission mécanique d’un système entraîné par un moteur à induction (à rotor bobiné de 90W, rotor à cage de 250W).
Démonstrateur et bancs d’essai dédiés au contrôle-commande pour l’énergie électrique
- Plateforme ouverte de R&D : Open Solar Living Lab
- Tricycle électrique pendulaire pour l’étude de la gestion énergétique et la charge des batteries des véhicules électriques.
- Plateforme de recherche et développement décisionnelle expérimentale pour la surveillance des réseaux électriques de distribution : Banque de l’Énergie
- Les périphériques du poste de travail : Éléments qui assurent un espace de travail pour l’opérateur pour interagir avec la plateforme.
- Écran de visualisation pour la supervision et la surveillance : Cet écran principal représente l’interface homme-machine de la plateforme.
- Émulateurs temps réel.
- Poste de travail : Cet élément représente le cerveau de la plateforme. Il contient l’application principale, les modules et les algorithmes avec lesquels les analyses numériques sont réalisées et interfacées avec les composants matériels et logiciels externes.
- Acquisition de données et dispositif de contrôle des données.
- Serveur des donnée.
- Dispositifs électroniques intelligents : Ces dispositifs sont principalement représentés par les compteurs intelligents et les concentrateurs des données associés, installés sur le terrain ou en laboratoire
- Dispositifs de contrôle à distance : Ce type de dispositif est intégrée à la plateforme pour exécuter à distance certaines tâches de simulation numérique.
L'équipe Énergie Électrique et Systèmes Associés
Notre équipe spécialisée est composée de 11 permanents.
Coordonateur et permanents
- Humberto HENAO – Responsable – Professeur des Universités (63ème section CNU) / email
- Franck BETIN – Professeur des Universités (63ème section CNU) / email
- Gérard-André CAPOLINO – Professeur Émérite (63ème section CNU) / email
- Ahmed Rachid – Professeur des Universités (61ème section CNU) / email
- Sébastien CARRIERE – Maître de Conférences (63ème section CNU) / email
- Giansalvo CIRRINCIONE – Maître de Conférences (61ème section CNU) / email
- Eric SEGARD – Maître de Conférences LRU (63ème section CNU) / email
- Arnaud SIVERT – Maître de Conférences (63ème section CNU) / email
- Mehdi TAHERZADEH – Maître de Conférences (63ème section CNU) / email
- Bruno VACOSSIN – Maître de Conférences (60ème section CNU) / email
- Amine YAZIDI – Maître de Conférences (63ème section CNU) / email