Couplage Diagnostic Pronostic pour la maintenance prévisionnelle des systèmes photovoltaïques

Mohamed Hassan Ali soutient sa thèse d'Automatique le vendredi 16 Mars à 14h dans la salle des thèses de l’école doctorale sciences technologies santé de l’UPJV.

Elle sera présentée devant le jury suivant :

M. A. AITOUCHE, enseignant Chercheur HDR à HEI Lille. Rapporteur
M. H. CHAFOUK, enseignant Chercheur HDR à ESIGELEC Rouen. Rapporteur
M. N. M’SIRDI, professeur à l’Aix Marseille Université. Examinateur
M. B. OULD BOUAMAMA, professeur à l’Université Lille 1. Examinateur
M. A. EL HAJJAJI, professeur à l’UPJV, Directeur de thèse. Examinateur
M. A. RABHI, maitre de conférence HDR à l’UPJV, Co-Encadrant.Examinateur
M. I. Souleiman, maitre de conférence à l'Université de Djibouti.Invité

Dans cette thèse, nous proposons une méthode de couplage  d'un système de diagnostic à base de modèle avec un système de pronostic issue de l’expérience au moyen d’une architecture OSA-CBM (architecture à système ouvert pour la maintenance conditionnelle) pour la maintenace prédictive des Générateurs Photovoltaiques (GPV). Pour cela, un modèle optimisé dit 2M7P de la cellule photovoltaïque permettant de mieux  reproduire les performances des GPV en conditions et en temps réels, est  developpé en utilisant  une méthode optimisation métaheuristique d’extraction des paramètres. Le module diagnostic à base de données, est traité par la quantification des résidus entre le système cible et le modèle 2M7P, en calculant la distance euclidienne et en vue de caractériser la signature électrique des défauts. La partie pronostic considère les techniques basées sur les modèles de dégradation des GPV et l'approche par analyse de fiabilité basée sur l’expérience. Cette dernière utilise une distribution statistique sélectionnée parmi plusieurs au moyen du critère d'Akaike. L'estimation des paramètres de cette distribution par la méthode du maximum de vraisemblance, permet de calculer la durée de vie résiduelle des GPV ciblés. Enfin, l'algorithme de couplage consiste en un échange d’information entre les deux processus de diagnostic et de pronostic pour l’aide à la décision de maintenance. Les décisions sont prises suite à un test de seuil sur l’indicateur de dégradation choisi, CPR (Rapport de performance corrigé). Les approches sont illustrées par des études de cas et validées avec les données expérimentales de plusieurs centrales PV (UPJV, Univ. de Catane, Agence Internationale de l'Energie PVPS Task13).

 

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