Développement d’un outil de supervision et de contrôle pour une installation solaire photovoltaïque

Module photovoltaïque

    Le module photovoltaïque est un ensemble de cellules assemblées pour générer une puissance électrique exploitable, lors de son exposition à la lumière. Cet assemblage en série doit être protégé pour rendre le panneau apte à un usage en extérieur. Les cellules sont en effet des objets fragiles et sensibles à la corrosion, qu’il convient de protéger mécaniquement et de mettre à l’abri des rigueurs du climat (humidité, variations de température, etc.). Des panneaux de diverses puissances sont réalisés selon la surface mise en œuvre (typiquement de 1 à 300 Wc par panneau) et capables de générer du courant continu lorsqu’ils sont exposés à la lumière. Ils constituent la partie productrice d’énergie dans un générateur photovoltaïque. Des panneaux plus puissants sont disponibles sur le marché, surtout depuis l’essor des installations connectées au réseau, les limites étant liées au poids, et à la manipulation de la structure, et aux contraintes de maintenance. Un module « classique » contient 36 ou 72 cellules. Mais il existe des modules sur le marché de 40, 54, 60 cellules [TENESOL]. La figure I-11 montre la structure d’un module photovoltaïque face avant et face arrière contenant 36 cellules. Dans les anciens modules, les cellules étaient connectées entre elles directement. Dans les modules plus récents, chaque groupe de cellules est relié à une diode dite « by-pass ». C’est une diode de protection qui permet d’éviter que les modules ne se comportent comme des récepteurs et engendre un échauffement des cellules en cas d’éclairage partiel. Pour des questions de coûts, les constructeurs ne placent pas de diodes « by-pass » sur chaque cellule mais sur un groupe de cellule. Le nombre de diode « by-pass » peut varier selon le constructeur. Généralement, un module PV peut posséder 2 voire 3 diodes « by-pass ». L’étude menée par [SILVESTRE et al.] démontre que la configuration des diodes by-pass dans un module PV peut avoir son importance dans l’efficacité de production, dans des conditions d’ombrage. Cet article présente une méthodologie de simulation pour étudier différentes configurations de diodes by-pass dans le module.

Défaut des systèmes PV sur le réseau de distribution

    Le raccordement des systèmes PV sur le réseau de distribution peut avoir des conséquences sur son comportement. Inversement, le réseau de distribution peut aussi influencer le comportement normal des systèmes PV qui peuvent provenir des caractéristiques intrinsèques de distribution. Par exemple, les creux de tensions peuvent être l’une des principales causes de déclenchement des systèmes PV et donc peuvent perturber le fonctionnement des onduleurs. De plus, le fonctionnement des onduleurs sans transformateur peut être affecté en présence d’harmoniques. Dans l’étude menée par [ITO et al.], un nouveau contrôle des systèmes PV a été présenté afin de réduire ces harmoniques. Dans cet article trois méthodes de contrôle ont été développées :
• Le contrôle de la puissance ;
• Le contrôle pour la réduction des courants harmoniques ;
• La stabilisation de la tension du réseau en contrôlant la puissance réactive optimale ;
Les causes de ces courants harmoniques dans le système sont liées aux distorsions des tensions du réseau. Pour cela deux méthodes de contrôle, afin de réduire ces courants, ont été crées et testées sur une installation de 400kW :
• Le contrôle courant en boucle fermée ;
• Le contrôle pour compenser les perturbations ;
L’avantage de la nouvelle méthode est la faible interférence avec le contrôle de courant. Le nouveau contrôle de compensation de perturbations permettra ainsi d’éliminer les faibles courants harmoniques du système.

Méthodologie de détection d’ombrage par l’analyse de la puissance maximale en fonction du temps

     Afin de détecter ce type de défaut, nous avons à notre disposition un convertisseur DC-DC de type BOOST, une charge électronique et un simulateur solaire [AGILENTE4361a]. Les moyens expérimentaux mis à disposition sont ceux qui ont été développés dans la thèse de [EL BASRI]. L’objectif de ce travail est d’optimiser la production solaire. L’algorithme de recherche du point maximal de puissance est intégré dans le microcontrôleur du convertisseur afin de maximiser au mieux la puissance fournie par le module PV. L’algorithme de détection de défaut d’ombrage est intégré dans le microcontrôleur [DSPIC30F2023] du convertisseur. La figure IV-4 représente l’organigramme du programme de détection de défaut d’ombrage implémenté dans le microcontrôleur du convertisseur BOOST. Cette méthode consiste à déterminer en fonction de la durée de la défaillance, la nature de l’ombrage : si c’est un nuage, une ombre liée à l’environnement extérieur (poteau) ou bien une tâche fixe sur le module. Pour interpréter cet organigramme, nous stockons, sous forme de tableau, les différentes valeurs de P pour chaque instant. Nous utilisons différentes variables comme :
• « Défaut » qui prendra la valeur 0 dans le cas où aucun défaut n’est détecté et prendra la valeur 1 dans le cas contraire ;
• « P0 » et « P01 » qui sont initialisées à zéro et prendront ensuite une valeur affectée selon une condition sur la puissance mesurée à l’instant t ;
• « c » qui permet de classifier le type de défaut selon la durée de la défaillance. Par exemple si un défaut est détecté, « c » prendra la valeur 1 et le défaut initialement identifié est celui du passage de nuage. Ensuite, cette variable sera incrémentée tant que « Défaut =1 ». Dès lors, nous pourrons identifier la nature du défaut d’ombrage selon la valeur de cette variable ;
• « nuage », « poteau », « tâche » et respectivement « LED1 », « LED2 », « LED3 » seront des variables d’identification de défaut et prendront la valeur 0 dans le cas où il n’y a aucun défaut et la valeur 1 dans le cas où un défaut est détecté et dépendra de la variable « c ».Selon le défaut identifié, la diode électroluminescente liée aux variables d’identification de défaut sera éclairée ou non.
Les mesures de puissance ont été effectuées par [EL BASRI]. Ainsi, pour obtenir ces mesures, deux types de défaut ont été modélisés :
• La mise en place d’un élément qui permet d’activer le défaut « poteau » ;
• La mise en place d’un élément qui permet d’activer le défaut « nuage » ;
La connaissance des défauts appliqués pour ces mesures a permis de tester l’algorithme présenté sur la figure IV-4. Les résultats obtenus à partir de ces mesures sont représentés de sous forme graphique sur la figure IV-5. Pour interpréter ce graphique, nous affectons des variables binaires. Si la variable binaire est à 1, un défaut est détecté. Si dans le cas contraire, la variable binaire est à 0, aucun défaut n’est détecté.

Méthodologie de détection de défauts au niveau de l’onduleur

     De nombreuses défaillances au niveau de l’onduleur peuvent se produire comme des problèmes de court-circuit, de circuit-ouvert, de tension de réseau ou bien des problèmes de puissance. Généralement, dès qu’un de ces problèmes est détecté, cela peut venir d’une mesure du bus alternatif défaillante. Pour expliquer cet algorithme (Figure IV-9), nous effectuons la mesure de puissance du bus continu et la mesure de puissance du bus alternatif. En évaluant le rendement de l’onduleur, si celui-ci est inférieur à 80 %, plusieurs analyses et identifications de défauts sont possibles :
• Un problème de puissance active est identifié si la mesure du courant alternatif et la mesure de la tension alternative sont nulles ;
• Un problème de circuit ouvert est identifié si la mesure du courant alternatif est nulle et la mesure de la tension non-nulle ;
• Un problème de court-circuit est identifié si la mesure de la tension alternative est nulle et la mesure du courant alternatif non-nulle ;
• Un problème de haute ou de basse tension apparaît si la tension alternative dépasse la tolérance autorisée (230 V ± 10%) ;
• Si aucun défaut ne correspond aux identifications précédentes, une anomalie est quand même signalée à l’utilisateur.

Conclusion générale et perspectives

     Des travaux de recherches ont montré que de nombreux systèmes de diagnostic de défauts existaient, certains industrialisés, d’autres restant dans le cadre de la recherche. Le premier consiste, lorsqu’un fonctionnement anormal de la centrale se fait sentir, à déconnecter le champ du réseau pour y réaliser une maintenance. Cette procédure engendre des coûts, tant en terme de temps qu’en terme de production, puisque la coupure de la centrale est faite en totalité. Une analyse plus fine de la puissance, intégrée dans un outil mathématique associé à différents modèles de la station, permet de prévenir l’utilisateur d’une anomalie que ce soit sur sur sa localisation précise ou sur sa caractéristique. Grâce à un seuil de criticité, l’utilisateur est donc alerté si une anomalie existe sur l’installation et permet d’en établir une maintenance optimisée. Suivant la sévérité du défaut, l’utilisateur sait si un déplacement est nécessaire ou pas. Cette prévention réduit considérablement le coût de la maintenance. Néanmoins, il reste difficile d’identifier la nature du défaut. Ainsi, dans le cadre du programme de recherche PRIMERGI, les travaux présenté dans cette thèse ont mis en avant, la nécessité de créer un outil performant et robuste permettant de détecter, de localiser puis d’identifier un défaut. Le premier chapitre illustre l’ensemble des contraintes liées à cette problématique. Le chapitre 2 présente la réalisation du système de monitoring, qui a été testé puis implémenté sur une des installations PV du laboratoire PROMES-CNRS. De ce fait, et avec la mesure effectuée par le système d’acquisition, il a été possible d’effectuer une analyse de performance à l’aide d’indices. Une deuxième installation, le bâtiment ADREAM au LAAS-CNRS à Toulouse, a été étudiée avec une autre méthode d’analyse de performance réalisée par logiciel (PVSYST). Le fait d’avoir évalué le ratio de performance des deux installations nous renseigne de la qualité de production des installations. Cependant, l’identification du défaut ne peut être réalisée de façon précise puisque la cause des différentes pertes sur l’installation peut être d’origine diverse. A titre d’exemple, il a été montré que sur celle du laboratoire PROMES-CNRS, de nombreuses pertes apparaissent au niveau du générateur. Il a donc été nécessaire d’effectuer une modélisation du générateur PV, la plus précise possible, afin d’identifier les causes de ces pertes. C’est l’objet du chapitre 3. La modélisation de la cellule PV, concentrée sur la partie courant continu, a été réalisée en 2 phases, d’une part, en fonctionnement normal et d’autre part, en fonctionnement défaillant. Le modèle de Bishop à été privilégié car il permet de prendre en compte l’effet d’avalanche de la cellule et peut donc représenter une cellule PV tant en régime de fonctionnement normal qu’en régime inverse. Ainsi, il a été possible d’élaborer différents modèles de la caractéristique I-V en prenant en considération différents défauts. Lors d’une augmentation de la résistance série, d’une diminution de la résistance parallèle ou bien d’un défaut d’ombrage, la caractéristique I-V est ainsi déformée par rapport à la caractéristique I-V en fonctionnement normal. L’étude comparative que nous avons alors menée sur les deux caractéristiques I-V a permis de différencier et d’identifier ces trois types de défauts. Grâce aux modèles élaborés, nous avons établi une base de connaissance sur le comportement de la caractéristique I-V en défaut. Ainsi, une méthodologie d’identification de défaut s’articulant autour de la mesure de puissance effectuée par le système d’acquisition et sur l’analyse de la caractéristique I-V, a été proposée. Les pertes de captation, calculées sur l’installation PV du laboratoire PROMESCNRS par exemple, peuvent par conséquent être identifiées. La dernière partie du travail a consisté à proposer une méthodologie globale de détection et d’identification des défauts d’une installation PV en temps réel. Le chapitre 4 fait donc la synthèse de cet outil temps réel. Autour de la base de connaissance des différents défauts pour chaque élément d’une installation PV, diverses études ont été menées :
• Une étude autour du défaut d’ombrage qui peut être fixe par l’intermédiaire d’un défaut permanent, variable selon la position du soleil et l’environnement autour de l’installation, ou intermittent par le passage d’un nuage. Selon la durée de défaillance et par conséquent la durée de la chute de puissance, nous avons proposé une méthode permettant de détecter le défaut d’ombrage et d’en identifier la nature (fixe, variable ou intermittent) ;
• Une étude sur les défauts au niveau de l’onduleur a permis de proposer un algorithme autour de la mesure de puissance du bus continu et de la mesure de puissance du bus alternatif ;
• Une phase de vérification de données est proposée dans le but de contrôler le bon fonctionnement du système d’acquisition ;
• Une analyse complémentaire est présentée au niveau de la caractéristique I-V. Une étude sur la dérivée première et la dérivée seconde nous renseigne si une ou plusieurs diodes by-pass des modules sont actives. Pour faire cette analyse, il est nécessaire de prévenir l’installateur d’une interruption de la production PV.
A l’aide de l’ensemble de ces analyses, une méthode complète de détection, de localisation et d’identification de défauts est proposée afin de permettre une optimisation de la production PV. En effet, l’utilisateur sera prévenu en temps réel de l’apparition d’un défaut, de sa localisation, et de ses caractéristiques, lui permettant ainsi d’effectuant une maintenance précise et rapide du champ solaire. Pour compléter le chapitre 4, il est nécessaire de tester l’algorithme complet de détection et d’identification de défaut à l’aide d’un microcontrôleur. Ainsi, la robustesse et la fiabilité du programme sera vérifié afin de rentrer dans les exigences et les objectifs des travaux de la thèse. Des travaux pour poursuivre la méthodologie de détection de défaut autour du générateur PV vont être conduits afin d’interpréter le vieillissement des cellules et l’impact sur son efficacité. Nous avons cité dans ces travaux de thèse, un phénomène récurrent visible sur les cellules PV. Des traces noires, appelées « snail trail » peuvent apparaître à cause de l’humidité qui s’accumule au niveau de la boîte de jonction du module et qui atteint la surface de la cellule par diffusion. Des études existent afin de découvrir la nature chimique des « snailtrail » ainsi que sa microstructure. Le manque d’information sur ce phénomène d’un point de vue perte d’efficacité du module nous pousse à l’étudier électriquement. En effet, au niveau des pertes d’efficacité du module PV, il n’y a aucune indication qui affirme que ce phénomène influe sur la production. Des connaissances sur les différentes techniques de caractérisation électrique et sur les protocoles de vieillissement de cellule PV nous permettent de compléter les travaux du chapitre 4

Table des matières

Introduction générale
Chapitre I : Contexte économique et environnemental
I.1. Contexte énergétique et contexte de l’étude
I.1.1. Contexte énergétique mondiale
I.1.1.1. Consommation énergétique dans les bâtiments
I.1.1.2. Intérêt du photovoltaïque dans les bâtiments
I.1.1.3. Productivité et performances des systèmes photovoltaïques
I.1.2. Contexte de l’étude: Projet PRIMERGI
I.1.3. Objectif de la thèse
I.2. Structure d’un système photovoltaïque
I.2.1. Description d’un système photovoltaïque
I.2.2. Générateur photovoltaïque
I.2.2.1. Cellule PV
I.2.2.2. Module photovoltaïque
I.2.2.3. Champ PV
I.2.3. Les convertisseurs
I.2.3.1. Convertisseur DC/DC et MPPT
I.2.3.2. Convertisseur DC/AC
I.2.4. Les topologies des systèmes PV
I.2.4.1. Onduleur central
I.2.4.2. Onduleur string
I.2.4.3. Onduleur multi-string
I.2.4.4. Synthèse des différentes architectures
I.3. Introduction aux différents défauts des systèmes PV
I.3.1. Défaut dans le générateur PV
I.3.1.1. Défaut aux niveaux de la cellule PV
I.3.1.2. Défaut aux niveaux des modules PV
I.3.1.3. Autres problèmes du générateur PV
I.3.2. Défaut des systèmes PV sur le réseau de distribution
I.4. Outils et méthodes de détection de défauts
I.4.1. Analyse des pertes de puissance d’une installation PV
I.4.2. Analyse de la caractéristique I-V
I.4.3. Méthode de thermographie Infrarouge
I.4.4. Méthode de réflectométrie électrique
I.5. Conclusion
Chapitre II : Système de monitoring appliqué à des études énergétiques de systèmes photovoltaïques raccordés au réseau électrique
II.1. Introduction
II.2. Présentation des deux systèmes photovoltaïques étudiés
II.2.1. Description des installations PV du laboratoire CNRS-PROMES
II.2.2. Description des installations PV du laboratoire LAAS-CNRS
II.2.3. Système de monitoring d’une installation PV
II.2.3.1. Mesures tension et courant côté DC
II.2.3.2. Mesures tension et courant AC
II.2.4. Mesures de données environnementales
II.2.4.1. Modèle d’ensoleillement global incliné
II.2.4.2. Méthodologie de calcul d’ensoleillement global incliné
II.2.4.3. Comparaison modèle et données expérimentales
II.2.5. Installation du système de monitoring
II.2.6. Ensoleillement global incliné et mesures électriques de l’installation PV de PROMES-CNRS
II.3. Analyse énergétique des deux systèmes PV
II.3.1. Comparaison du modèle de puissance maximale et des mesures de puissance DC en fonction des données environnementales
II.3.2. Analyse énergétique du système PV de PROMES-CNRS
II.3.3. Logiciel libre d’analyse de performance d’un système PV
II.3.4. Analyse énergétique de la toiture « R+2 » d’ADREAM
II.4. Conclusion
Chapitre III : Modélisation du système champ PV en fonctionnement normal et défaillant
III.1. Introduction
III.2. Fonctionnement d’une cellule PV
III.2.1. Caractéristique électrique d’une cellule PV
III.2.2. Modèle d’une cellule PV
III.2.2.1. Photo-courant
III.2.2.2. Courant de saturation inverse de la diode
III.2.2.3. Résistance série et résistance parallèle
III.2.3. Résolution de l’équation électrique de la cellule
III.3. Modélisation d’un générateur PV en fonctionnement défaillant
III.3.1. Défaut d’ombrage
III.3.1.1. Détermination de la caractéristique I-V d’une cellule sous conditions d’ombrage
III.3.1.2. Détermination de la caractéristique I-V d’un module sous conditions d’ombrage
III.3.1.3. Détermination de la caractéristique I-V d’un string sous conditions d’ombrage
III.3.1.4. Plusieurs scénarios de défaut d’ombrage
III.3.2. Défaut sur la résistance série Rs
III.3.3. Défaut sur la résistance parallèle Rp
III.3.4. Défaut sur la température Tc
III.3.5. Erreur par rapport au fonctionnement normal
III.4. Validation expérimentale du modèle
III.4.1. Influence de la salissure sur les modules PV du bâtiment ADREAM
III.4.1.1. Caractéristique I-V du module TE2200
III.4.1.2. Puissance produite par le module TE2200
III.4.1.3. Corrélation des mesures avec le modèle
III.4.2. Défaut de « snail trail » sur module BP585
III.5. Conclusion
Chapitre IV : Détection et localisation de défauts d’une installation photovoltaïque 
IV.1. Introduction
IV.2. Etablissement d’une base de connaissances sur les différents défauts d’une installation photovoltaïque
IV.3. Méthodologie de détection et de localisation de défaut
IV.3.1. Détection de défaut d’ombrage
IV.3.1.1. Méthodologie de détection d’ombrage par l’analyse de la puissance maximale en fonction du temps
IV.3.1.2. Méthodologie de détection d’ombrage par l’analyse de la caractéristique I-V
IV.3.1.3. Etude de la dérivée première et de la dérivée seconde sur la caractéristique I-V (diodes by-pass présentes)
IV.3.1.4. Etude de la dérivée première et de la dérivée seconde sur la caractéristique I-V (diodes by-pass absentes)
IV.3.1.5. Méthodologie de détection du nombre de diode by-pass active
IV.3.2. Méthodologie de détection de défaut du système d’acquisition
IV.3.3. Méthodologie de détection de défaut au niveau du de l’onduleur
IV.3.4. Méthodologie de détection et de localisation de défaut complet
Conclusion générale et perspectives
Chapitre V : Bibliographie
Communication et publication

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