Sujet No 3 Titre : Conception d observateurs et de commandes réparties pour l habitat et les micro-réseaux intelligents Directeur de thèse Co-encadrant éventuels Nom Email téléphone Unité de recherche (avec sa labellisation) Unité de rattachement (Université, Ecole ) Nombre de thèses en cours Nom Email téléphone Unité de recherche (avec sa labellisation) Unité de rattachement (Université, Ecole ) Nombre de thèses en cours François Auger Francois.Auger@univ-nantes.fr 02 40 17 26 35 IREENA, EA 4642 IUT de Saint-Nazaire 0 HOUARI Azeddine BELHAJ Lamya Azeddine.Houari@univ-nantes.fr 02 40 17 26 59 Lamya.Belhaj@icam.fr 02 40 52 40 10 IREENA, EA 4642 IUT Saint-Nazaire HOUARI Azeddine : 1 (Alexis MAHE, 30 %) BELHAJ Lamya : 0 Résumé du sujet de la thèse (3 à 5 lignes) Le sujet proposé vise à établir une méthodologie de conception de systèmes distribués pour l estimation et la gestion des flux d énergie dans des micro-réseaux de distribution d énergie électrique, utilisables notamment dans le contexte de l habitat intelligent. Il nécessitera une phase préalable de modélisation des éléments d un micro-réseau (éléments de production, de consommation et de stockage de l énergie) adaptée aux objectifs fixés et du nombre de capteurs permettant l observabilité du système. The goal of the proposed subject is to establish a design methodology of distributed systems estimating and managing energy flows in small scale power distribution networks (called microgrids), in particular in the context of smart homes. It will require a preliminary modeling phase of the components of a microgrid (producing, consuming or storing energy) fitted for state estimation purposes and a determination of the number of sensors ensuringo the observability of the system.
Contexte : Descriptif du sujet de thèse Plusieurs facteurs (réduction de l impact environnemental, réduction des émissions de gaz à effet de serre, intégration des énergies renouvelables, ) conduisent à une évolution des réseaux de distribution électrique. Les réseaux intelligents vers lesquels nous convergeons ont pour objectif [1] : - De gérer les flux d énergie provenant de sources intermittentes d énergie renouvelable, - De gérer des systèmes de stockage d énergie, - De réduire la facture de transport énergétique en favorisant la consommation locale, - De donner aux consommateurs plus de contrôle sur leur consommation électrique, - De maintenir un niveau élevé de qualité de l électricité fournie et de sécurité du réseau. Le composant élémentaire d un réseau global intelligent est un micro-réseau, où ces fonctions de gestion d énergie entre sources d énergie locale, réseau global et charges sont réalisées à l échelle d un quartier d habitation, d un hôpital, d une université, d une zone commerciale ou industrielle. Parmi les constituants qui rendent un micro-réseau plus intelligent, les systèmes d observation et de pilotage jouent un rôle essentiel. Utilisés au niveau du micro-réseau, ils constituent l étage de gestion primaire de l énergie. Ils sont complétés par des niveaux secondaire et tertiaire dans lesquels, au moyen d une transmission des informations caractéristiques, la gestion d un nombre de plus en plus élevé de micro-réseaux est coordonnée [2]. Le sujet proposé vise à établir une méthodologie de conception de systèmes distribués pour l estimation et la gestion des flux d énergie dans des micro-réseaux de distribution d énergie électrique, utilisables notamment dans le contexte de l habitat intelligent. Il nécessitera une phase préalable de détermination d une modélisation des éléments d un micro-réseau (éléments de production, de consommation et de stockage de l énergie) adaptée aux objectifs fixés et du nombre de capteurs permettant l observabilité du système. Objectifs : Dans l état actuel de la réflexion, l étude est structurée en quatre parties distinctes : Modélisation des éléments d un micro-réseau La modélisation en vue de la simulation de systèmes multi-sources, multi-charges sont des briques essentielles de l étude présentée [3, 4]. Les micro-grids sont des systèmes fortement couplés qui, en fonctionnement ilôté, sont caractérisés par leur puissance finie et par de fortes interactions entre leurs différents composants. Dans le contexte actuel, leur taille est sans cesse croissante, leurs sources d énergie se diversifient et leur gestion devient de plus en plus complexe. Il est donc nécessaire de simuler leur comportement en vue de valider les concepts de commande et vérifier les performances électriques et de gain énergétique Pour modéliser les constituants d un micro-réseau (sources de production d'énergie renouvelable, éléments de stockage et interfaces de conversion de l énergie), nous proposons d utiliser les techniques usuelles de modélisation, permettant d analyser leur comportement. Dans ce contexte deux types de modélisation seront utilisées : - Modélisation fine (dans le référentiel de Park) : Elle permettra d étudier les comportements transitoire et permanent. Celle-ci est applicable pour des niveaux inférieurs pouvant être décrits comme un petit micro-grid et permettra de valider les régulations primaires (régulation, fréquence) avant de s attaquer au niveau supérieur incluant les
régulations secondaires et les observateurs. Il est à noter qu une modélisation trop fine à un niveau plus élevé (grand micro-grid) présenterait des temps de calcul trop important pour la simulation. - Modélisation macroscopique : Elle permettra de réaliser les simulations nécessaires pour la validation des régulations secondaires et de la gestion de puissance intégrant les observateurs. Celle-ci s apparentera à la modélisation power flow [5] enrichie des paramètres et dynamiques nécessaires à une représentation pertinente du comportement des différents producteurs et consommateurs d énergie électrique au sein du microgrid. Les modélisations obtenues devront être évaluées sous l angle de la précision requise par les objectifs des systèmes de commande et par les systèmes d estimation d état. Ils seront également comparés à des modèles simples (qui suffisent pour faire de la gestion d énergie mais qui ne permettent pas de gérer correctement la qualité de l énergie) pour évaluer le compromis qu ils délivrent entre la complexité algorithmique et la finesse de description. Conception d observateurs Pour gérer au mieux l énergie au sein d un micro-réseau ou d un ensemble de micro-réseaux, il est indispensable de connaître précisément la valeur des grandeurs électriques caractéristiques de ces systèmes (puissances produites ou consommées, tensions, fréquences à certains nœuds du micro-réseau). Ceci est réalisé à l aide d estimateurs d état qui, sur la base de quelques mesures et d un modèle des systèmes observés, fournissent en temps-réel une description complète de leur situation [6, 7]. Dans ce contexte, plusieurs challenges se présentent à nous : - Le nombre important de mesures à réaliser et à transmettre pour réaliser le contrôle global du microgrid. - La minimisation des effets des délais d échange d informations sur la stabilité et la qualité du contrôle du micro-grid. - La synchronisation des différents observateurs dans le cadre de la commande décentralisée du microgrid. Les estimateurs d état sont utilisés depuis les années 70 dans les centres de conduite des grands réseaux de distribution d énergie. La problématique des micro-réseaux est totalement différente, du fait du caractère non commandable des sources d énergie renouvelables et des différences importantes entre les dynamiques des différents dispositifs de génération et de stockage d énergie et des organes d électronique de puissance auxquels ils sont reliés. De plus, l éloignement géographique entre micro-réseaux rend la mise en œuvre d un estimateur d état centralisé très complexe du point de vue aussi bien logiciel que matériel. Plusieurs publications ont donc proposé des systèmes plus flexibles d estimation répartie [8,9], dans lesquels chaque micro-réseau est observé par un estimateur d état local, ce qui peut lui permettre de fonctionner en autonomie. Ces problématiques d estimation d état distribuées [10] rejoignent les techniques d estimateurs d états interconnectés et multi-niveaux, pour lesquels le laboratoire a développé une compétence depuis plusieurs années. La conception d estimateurs pseudo-kalman à deux niveaux serait une piste innovante sur le plan scientifique et bien adaptée au contexte de l estimation d état répartie d un ensemble de micro-réseaux. L objectif de ces avancées est de connaitre parfaitement l'état d'un système avec un nombre réduit de capteurs tout en traitant les problèmes d'observation repartie qui posent des contraintes de cout et de retard de transmission. Observabilité d un micro-réseau, nombre et positionnement des capteurs Avant de prendre en compte les résultats de l estimateur d état, il faut vérifier que le micro-réseau est observable, c est-à-dire que sa modélisation mathématique et les mesures fournies par les capteurs permettent de connaître toutes ses grandeurs caractéristiques [11]. L utilisation de la notion d observabilité des systèmes dynamiques permet de faire cette vérification. En phase de conception d un micro-réseau, elle
permet de déterminer le nombre minimal et la nature des capteurs qui permettront de minimiser l erreur d estimation en régime permanent, ainsi que le coût du système d acquisition de données et de supervision (SCADA). En phase opérationnelle, cette notion permet de déterminer à chaque instant quels sont les états observables, compte tenu des informations reçues par l estimateur d état secondaire (superviseur de réseau) et du régime de fonctionnement des sources d énergie renouvelable. Dans ce domaine, les techniques de détermination de l observabilité locale d un système dynamique non-linéaire pourraient constituer une approche originale pour ce problème. Conception de dispositifs de gestion d énergie Les dispositifs de gestion de l énergie au sein d un micro-grid ont pour objectif de favoriser la consommation locale de l énergie qui y est produite, en tenant compte de la particularité des sources d énergies renouvelables dont l intermittence et compensée par des dispositifs de stockage d énergie électrique et des souhaits et des possibilités des «consom acteurs», capables d adapter disponible de manière manuelle ou automatique leur consommation d énergie. Ils ont aussi pour objectif d améliorer la qualité de l énergie fournie au point de connexion réseau (lissage de la puissance). Plusieurs publications présentent déjà des solutions pour réaliser la gestion de puissance : - Diminution des variations de tensions dues aux intermittences : régulation de tension intelligente, auto-adaptative, coordonnée [12,13,14,15], - Services réseau : régulation de fréquence, gestion des pics, fonctionnement iloté [16,17]. Le multi agent est une méthode modulaire, incrémentale et limitant le nombre de données à manipuler. Elle est considérée aujourd hui comme la solution de référence pour le contrôle d un réseau électrique intelligent [18,19,20,21]. Les nombreuses pistes d évolution et les perspectives dans ce cadre concernent les algorithmes de gestion à implanter dans le cadre du multi-agent et qui permettent de : - Gérer l échange avec le gestionnaire de réseau (régulation primaire et secondaire) - Optimiser la qualité de la tension (lissage de la puissance fournie au point de connexion [22,23,24,25], soutien du réseau, compensation des harmoniques, stabilité de tension ) en gérant les déséquilibres entre producteurs et l intermittence tout en assurant une optimisation multi-objectifs.. Dans note étude, nous utiliseront les approches de commande et de gestion les plus récentes tout en les enrichissant avec les estimateurs d état permettant de limiter le nombre de capteurs. Notre objectif est d éprouver les estimateurs mis en place dans ce contexte de régulation secondaire décentralisée incluant la gestion de puissance au sein du micro-grid et lors des échanges avec d autres microgrid ou avec le réseau principal. Conclusion Ce travail s'inscrit parfaitement dans les thématiques de recherche prioritaires du laboratoire (pilotage de chaînes de conversion d énergie, modélisation en vue de la simulation et la commande, gestion des flux de puissance, gestion optimale décentralisée de l énergie dans un contexte de sources et/ou charges multiples en intégrant des moyens d observation, ). Il s appuie sur un savoir-faire développé conjointement dans plusieurs domaines : modélisation pour la simulation et la commande, estimation d état, commande de dispositifs d électronique de puissance, smart grids. Il correspond également à une thématique en plein essor [26,27,28]. A titre indicatif, plus de 200 articles de revue sur les unités de production décentralisées sont parus en 2015 dans les différents journaux IEEE. Il s appuiera sur des résultats expérimentaux obtenus sur des démonstrateurs nationaux [29] ou européens (dans le cadre des projets européens ITEA2 SEAS et Fuse-IT) et sur des bancs d essais locaux. Références [1] G.W. Arnold, Challenges and Opportunities in smart grid : a position article, Proc IEEE, Vol 99, No 6, pp 922-927, 2011. [2] R.H. Lasseter, Smart distribution, : Coupled microgrids, Proc IEEE, Vol 99, No 6, pp 1074-1082, 2011.
[3] L. Abdeljalil, "Modélisation dynamique et commande des alternateurs couplés dans un réseau électrique embarqué», Thèse de doctorat de l Université de Nantes, 29 Novembre 2006. [4] A Houari Contribution à l'étude de micro-réseaux autonomes alimentés par des sources photovoltaïques, thèse de Doctorat de l Université de Lorraine, 2012. [5] L. Abdeljalil L., M. Aït-Ahmed M., M.F Benkhoris, Dynamic modelling of shipboard electric network compared to power flow problem s solution, IEEE Electric Ship Technologies Symposium (ESTS), Philadelphia, July 2005, p. 149-155, ISBN 0-7803-9260-4. [6] P. Top, M.R. Bell, E. Coyle, O. Wasynczuk, Observing the Power Grid, IEEE Signal Processing Magazine, Vol 29, No 5, pp. 24-32, Sept. 2012. [7] Y.F. Huang, S. Werner, J. Huang, N. Kashyap, V. Gupta, State Estimation in Electric Power Grids, IEEE Signal Processing Magazine, Vol 29, No 5, pp. 33-43, Sept. 2012. [8] M. Brown Do Coutto Filho, J.C.S de Souza, Forecasting-aided state estimation part I: Panorama, IEEE Trans Power Syst. Vol 24, no 4, pp. 1667-1677, nov. 2009. [9] A. Gomez-Exposito, A. de la Villa Jaen, C. Gomez-Quiles, P. Rousseaux, T. Van Cutsem, A taxonomy of multiarea state estimation methods», Electric Power Sts. Research, vol 81, no. 4, pp. 1060-1069, 2011. [10] F.S. Cattivelli, A.H. Sayed, Diffusion strategies for distributed Kalman filtering and smoothing, IEEE Trans on Automatic Control, Vol 55, No 9, pp. 2069-2084, sept 2010. [11]U.A Khan,.M. Doostmohammadian, A sensor placement and network design paradigm for future smart grids, Proc. 4th IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), pp.137-140, 2011. [12] T. TRAN-QUOC, E. MONNOT, G. RAMI, A. ALMEIDA, Ch. KIENY, N. HADJSAID, "Intelligent voltage control in distribution network with distributed generation, 19th International Conference on Electricity Distribution May 2007 [13] D. GEIBEL, T. DEGNER, B. ENGEL, J.P. DA COSTA, W. KRUSCHEL, T. REIMANN, T. BÜLO, B. SAHAN, P. ZACHARIAS, "Distribution networks coordinated voltage regulation methods for networks with high share of decentralized generation", CIRED Workshop - Lisbon 29-30 May 2012 [14] G. Bontempi, A. Vaccaro, and D. Villacci, An adaptive local learning based methodology for voltage regulation in distribution networks with dispersed generation, IEEE Trans. Power Syst., vol. 21, no. 3, pp. 1131 1140, Aug. 2006. [15] T. Tran-Quoc, M. Braun, J. Marti,Ch. Kieny, N. Hadjsaid, S. Bacha, Using Control Capabilities of DER to Participate in Distribution System Operation, Proc. IEEE Power Tech, Lausanne, 2007. [16] G. Joos, B. T. Ooi, D. Gillis, F. D. Galiana, and R.Marceau, The potential of distributed generation to provide ancillary services, in Proc. IEEE Power Eng. Soc. Summer Meeting, Jul. 2000, vol. 3, pp. 1762 1767. [17] M. Braun, Technological control capabilities of DER to provide future ancillary services, International Journal of Distributed Energy Resources, vol. 3 no 3, 2007. [18] P. Bourgine; D. Chavalarias; E. Perrier; F. Amblard; F. Arlabosse; P. Auger; J.B. Baillon; O Barreteau et al. (2009). "French Roadmap for complex Systems 2008 2009. [19] C. Joslyn, L. Rocha, Towards semiotic agent-based models of socio-technical organizations, Proc. AI, Simulation and Planning in High Autonomy Systems (AIS 2000) Conference, Tucson, Arizona, pp. 70-79. [20] T. Nagata, Y. Veda, and M. Utatani, A multi-agent approach to Smart Grid operations, Power System Technology (POWERCON), IEEE International Conference on Digital Object Identifier, pp.1-5, 2012. [21] T. Logenthiran, D. Srinivasan,, A. M. Khambadkone, "Multi-agent system for energy resource scheduling of integrated microgrids in a distributed system«, Electric Power System research, 2011. [22] P. Arboleya, C. Gonzalez-Moran, M. Coto, M.C. Falvo, L. Martirano, D. Sbordone, I. Bertini, B. Di Pietra, Efficient Energy Management in Smart Micro Grids: ZERO Grid Impact Buildings, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 6, no. 2, pp.10551063, 2015. [23] N. Mendis, K.M. Muttaqi, S. Perera, Management of Battery-Supercapacitor Hybrid Energy Storage and Synchronous Condenser for Isolated Operation of PMSG Based Variable-Speed Wind Turbine Generating Systems, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 5, no. 2, pp.944953, 2014. [24] Sikkabut, S. ; Fuengwarodsakul, N.H. ; Phattanasak, M. ;Thounthong, P. Houari, A. ; Pierfederici, S. ; Davat, B. Differential flatness based control of hybrid power plant based on supercapacitor storage energy for AC distributed system, proc. IEEE Power Electronics and Drive Systems Conference (PEDS), 22-25 April 2013. [25] A. Bidram, F.L. Lewis, A. Davoudi, Distributed Control Systems for Small Scale Power Networks,. IEEE Control Systems Magazine, Vol 34, No 6, pp 56-7, dec 2014. [26] Gillian Basso, «Approche à base d agents pour l ingénierie et le contrôle de microréseaux», Mémoire de thèse, Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, 9 décembre 2013.
[27] Robin Roche, «Algorithmes et Architectures Multi-Agents pour la Gestion de l Énergie dans les Réseaux Électriques Intelligents», Mémoire de thèse, Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, 7 décembre 2012. [28] V. Courtecuisse, «Supervision d une centrale multisources à base d éoliennes et de stockage d énergie connectée au réseau électrique», Mémoire de thèse, HEI Lille, 20 novembre 2008. [29] T. Sudret, R. Belhomme, «Démonstrateurs et expérimentations smart grids en France», revue REE, No 1, p 38-41, 2015. [4] E. Pouresmaeil, M. Mehrasa, J.P.S. Catalao, A Multifunction Control Strategy for the Stable Operation of DG Units in Smart Grids, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 6, no. 2, pp.598-607, 2015. [5] M. Yazdanian,; A. Mehrizi-Sani, Distributed Control Techniques in Microgrids, IEEE Transactions on Smart Grid,, vol. 6, no. 5, pp.29012909, 2014.
CV du directeur de thèse (1 page au maximum) François AUGER, Professeur des Universités à l Université de Nantes (IUT de Saint-Nazaire) Tél : 02 40 17 26 35 Mail : francois.auger@univ-nantes.fr Responsable de l équipe Maîtrise de l Energie Electrique de l IREENA (EA4642) depuis février 2014 (16 Enseignants-Chercheurs, 2 BIATS, 2 post docs, 5 Doctorants) Co-Responsable de la Licence Professionnelle «Gestion de la Production Industrielle» option «Capteurs, Instrumentation et Métrologie» de l Université de Nantes (IUT de Saint-Nazaire) Titres et diplômes : juin 1988 décembre 1991 novembre 2009 Ingénieur ENSM (aujourd hui Ecole Centrale de Nantes). Thèse de Doctorat de l Université de Nantes et de l ECN : «Représentation temps-fréquence des signaux non-stationnaires : synthèse et contribution», spécialité Automatique et Traitement du Signal, ECN, Nantes. Habilitation à Diriger des Recherches : «Contributions à l amélioration de l adéquation des techniques et des technologies du traitement du signal aux besoins du génie électrique», IREENA, Saint-Nazaire. Expérience Professionnelle : jan août 1993 sept 1993 sept 2012 Ingénieur de recherches CNRS au Laboratoire d Automatique de Nantes. Maître de Conférences à l IUT de Saint-Nazaire (Université de Nantes). Enseignements au département Mesures Physiques. Recherche au GE44 (devenu ensuite l IREENA). Professeur des Universités Conférences à l IUT de Saint-Nazaire (Université de Nantes). Encadrements : 7 thèses soutenues, 2 thèses en cours Domaines de Spécialité : Automatique, Traitement du Signal Publications : 27 articles de revues internationales, 2 brevets, 44 conférences et congrès internationaux. Publications caractéristiques des domaines de spécialité : M. HILAIRET, F. AUGER, E. BERTHELOT, Speed and rotor flux estimation of induction machine using a two-stage extended Kalman filter, Automatica, Vol 45, No 8, pp 1819 1827, August 2009. JC. OLIVIER, L. LORON, F. AUGER, J-C. LE CLAIRE, «Improved linear model of self-oscillating systems such as relay feedback current controllers, Control Engineering Practice, Vol. 18, No 8, pp 927-935, august 2010. F. AUGER, L. ZHEN, B. FEUVRIE, F. LI, ``Multiplier-free Divide, Square Root, and Log Algorithms,'' IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 28, No 4, pp 122-126, juillet 2011. F. AUGER, E. CHASSANDE-MOTTIN, P. FLANDRIN, ``On Phase-Magnitude Relationships in the Short-Time Fourier Transform'', IEEE Signal Processing Letters, Vol. 19, No 5, pp. 267-270, may 2012. F. AUGER, P. FLANDRIN, Y-T. LIN, S. McLAUGHLIN, S. MEIGNEN, T. OBERLIN, H-T. WU, ``Time-frequency reassignment and synchrosqueezing'', IEEE Signal Processing Magazine, Vol 30, No 6, pp 32-41, Novembre 2013. F. AUGER, M. HIRAIRET, J. GUERRERO, E. MONMASSON, T. ORLOWSKA-KOWALSKA, S. KATSURA, ``Industrial Applications of the Kalman Filter: A Review'', IEEE Trans. on Industrial Electronics, Vol. 60, No 12, pp. 5458-5471, dec. 2013.
CV de l encadrant 1 (1 page au maximum) Azeddine HOUARI MAITRE de CONFERENCES à l IUT de SAINT NAZAIRE Tél : 02 40 17 86 44 Mail : azeddine.houari@univ-nantes.fr Activité de Recherche Qualité de l énergie et continuité de service des systèmes électriques. La stabilité des micro-réseaux. La gestion de l énergie. Activité d Enseignement Enseignement au sein du Département «Génie Industriel et Maintenance» de l IUT de Saint-Nazaire. Enseignement de l automatique linéaire (TD, TP) et responsabilité dans les enseignements d électronique numérique (CM, TD, TP). Diplômes Universitaires -Doctorat (Génie Electrique), Université de Lorraine Laboratoire GREEN ; 2009-2012 -Master 2 recherche spécialité Génie Électrique et Électronique, École Nationale Supérieure d Électricité et de Mécanique (ENSEM), INPL-France ; 2008-2009. -Ingénieur en Électromécanique, Université de Bejaia-Algérie ; 2003-2008. Publications récentes : (5 Articles de revues, 6 Articles de conférences) Revues : - Houari, A.; Renaudineau, H. ; Martin, J.-P. ; Nahid-Mobarakeh, B. ; Pierfederici, S. ; Meibody-Tabar, F. " Large-Signal Stabilization of AC Grid Supplying Voltage-Source Converters With LCL-Filters". IEEE Transactions on Industry Applications, Jan.-Feb. 2015, Vol. 51, 702-711. - Houari, A.; Renaudineau, H. ; Martin, J.-P. ; Nahid-Mobarakeh, B. ; Pierfederici, S. ; Meibody-Tabar, F." Large Signal Stability Analysis and Stabilization of Converters Connected to Grid Through LCL Filters". IEEE Transactions on Industrial Electronics, Dec. 2014, Vol. 61, 6507-6516. - Renaudineau, H.; Houari, A.; Shahin, A.; Martin, J.-P.; Pierfederici, S.; Meibody-Tabar, F. & Gerardin, B. Efficiency Optimization through Current-Sharing for Paralleled DC-DC Boost Converters with Parameter Estimation, IEEE Transactions on Power Electronics, Feb. 2014, Vol. 29, 759-767. - Houari, A.; Renaudineau, H.; Martin, J.-P.; Pierfederici, S. & Meibody-Tabar, F. "Flatness-Based Control of Three-Phase Inverter With Output LC Filter". IEEE Transactions on Industrial Electronics, July 2012, Vol. 59, 2890-2897. - Renaudineau, H.; Houari, A.; Martin, J.-P.; Pierfederici, S.; Meibody-Tabar, F. et Gerardin, B. "A New Approach in Tracking Maximum Power under Partially Shaded Conditions with consideration of Converter Losses". Solar Energy, 2011, 85, 2580-2588. Encadrements : - 1 ingénieur et 2 masters. - Encadrements en cours : 3 masters
CV de l encadrant 2 (1 page au maximum) Lamya BELHAJ Enseignant-Chercheur à l Institut Catholique d Arts et Métiers de Nantes Tél : 02 40 52 40 10 Mail : lamya.belhaj@icam.fr Activité de Recherche Smart grid, Smart micro grid, réseau électrique iloté, système multi-sources/multi-charges, réseau à topologie variable, modélisation dynamique, simulation, commande, régulation de tension et de fréquence. Activité d Enseignement Enseignement au sein du Département «Génie Electrique et Automatique» de l ICAM de Nantes. Responsabilité dans les enseignements d automatique analogique et numérique en formation initiale et en formation continue. Diplômes Universitaires - Doctorat (Génie Electrique) - Mention : Très honorable Saint Nazaire Polytech Nantes Laboratoire IREENA ; 2003-2006 - Diplôme d ingénieur en Génie Electrique Mention : Très bien Saint Nazaire Polytech Nantes ; 2001-2003 - Diplôme de DEA Electronique et génie Electrique Mention : Très bien Saint Nazaire Université de Nantes ; 2001-2003 Publications: (4 Articles de revues, 7 Articles de conférences) Publications récentes : - Abdeljalil Belhaj L., Aït-Ahmed M., Benkhoris M.F., Embarked electrical network robust control based on singular perturbation model, ISA Transactions 53, Elsevier, p. 1143-1151, 2014. - Abdeljalil Belhaj L., Aït-Ahmed M., Benkhoris M.F., Modeling Methodology in View of Predicting Desynchronized Multi-Alternators Behavior in Embarked Network, International Review on Modelling and Simulations (I.RE.MO.S.), Vol. 5, N. 4, 2012, p. 1475-1485. Encadrements : Six Masters Recherche : Systèmes Electroniques et Génie électrique à Polytech Nantes : 2005, 2006, 2012 et 2013, sept mémoires scientifiques 5 ème année ingénieur ICAM ; 2012-2015, six projets professionnalisant de 4 ème année ingénieur ICAM ; 2012-2015. Encadrements récents : Mémoires scientifiques ICAM : Projet européen ITEA2, Smart Energy Aware systems (SEAS) : 2013-2014 : Etude de cas d utilisation de la batterie d un véhicule électrique : régulation de la fréquence du réseau électrique, écrêtage des pics de consommation, génération de secours. 2013-2014 : Application de l approche multi-agent au contrôle d un micro-grid et intégration de l aspect profitabilité du stockage dans une batterie de véhicule électrique. 2014-2015 : Simulation d un smart micro-grid : aspects de co-simulation. 2014-2015 : Contrôle d un smart grid et méthodologies de mesure sur démonstrateur. Master Recherche Polytech Nantes 2012-2013 : Simulation d un micro-grid et étude des régimes transitoire et permanent. 2013-2014 : Contrôle d un micro-grid avec l approche multi agent.