Stratégie de gestion d'énergie dans un système multi-source

Abstract

Ce projet de fin d fetudes vise la conception et la simulation d fun systeme hybride de production d fenergie electrique (panneaux photovoltaiques et une eolienne) qui adapte aux sites isoles pour assurer l falimentation continue et autonome d fune maison et d'une station de recharge des vehicules electriques qui repose sur une energie de 974,23 .......2. (surface de generateur photovoltaique de 19,118 .......2.obtenue grace a 22 panneaux de marque Siemens SM 110-24 et sur une eolienne capable de fournir jusqu fa 5 kW. Pour garantir la disponibilite de l fenergie meme en l fabsence de soleil ou de vent et l'axe d'energie est stockee dans un banc de 20 batteries plomb. Ce choix permet une meilleure duree de vie et une performance plus stable par rapport aux technologies classiques. La demande energetique maximale qui regroupe les besoins de la maison et de la station de recharge atteint une valeur maximale de 8.305 ...../......... Cette demande variable doit etre satisfaite malgre les fluctuations naturelles de l fensoleillement et du vent. Pour optimiser la production solaire nous avons met un algorithme MPPT (Maximum Power Point Tracking) afin de suivre en permanence le point de puissance maximale des panneaux toute ca ete modelise et simule dans l fenvironnement MATLAB/Simulink pour evaluer ses performances. Ce travail s finscrit dans une demarche de developpement durable en cherchant a combiner energies propres, stockage performant et gestion intelligente de l fenerg This final year project aims at the design and simulation of a hybrid electric energy production system (photovoltaic panels and a wind turbine) which is adapted to isolated sites to ensure continuous and autonomous power supply for a house and an electric vehicle charging station. It relies on an energy of 974.23 kWh/m² (photovoltaic generator surface of 19.118 kWh/m² obtained using 22 Siemens SM 110-24 panels) and on a wind turbine capable of providing up to 5 kW. To guarantee energy availability even in the absence of sun or wind, the energy axis is stored in a bank of 20 lead-acid batteries. This choice allows for a longer lifespan and more stable performance compared to conventional technologies. The maximum energy demand, which includes the needs of the house and the charging station, reaches a peak value of 8.305 kWh/day. This variable demand must be met despite natural fluctuations in sunlight and wind. To optimize solar production, we have implemented an MPPT (Maximum Power Point Tracking) algorithm to continuously track the maximum power point of the panels. All of this has been modelled and simulated in the MATLAB/Simulink environment to evaluate its performance. This work is part of a sustainable development approach by seeking to combine clean energy, efficient storage, and intelligent energy management