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MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
SCIENTIFIQUE
1 - UNIVERSITE FERHAT ABBAS SETIF 1- SETIF
THESE
Prsente la FACULTE DE TECHNOLOGIE
DPARTEMENT DLECTROTECHNIQUE Pour lObtention du Diplme de
Doctorat en Sciences
Option : Rseaux Electriques
Par
ZIYAD BOUCHAMA
Thme
Stabilisateurs Synergtiques des Systmes de Puissance
Soutenue le : 12/12/2013 devant la commission dexamen compose
de
Pr. T. BOUKTIR Prsident Universit de Stif
Pr. M. N. HARMAS Directeur de thse Universit de Stif
Pr. R. ABDESSEMED Examinateur Universit de Batna
Pr. A. CHAGHI Examinateur Universit de Batna
Pr. N. GOLEA Examinateur Universit d'Oum El Bouaghi
Dr. M. ABDELAZIZ Examinateur Universit de Stif
-
RESUME : Le but de ce travail est d'tudier un systme de
puissance du point de vue
commande, en mettant en vidence les avantages d'une nouvelle
approche, en loccurrence
la commande optimale adaptative indirecte floue synergtique qui
permet dliminer
rapidement les oscillations inhrentes tout systme de puissance,
amliorant ainsi sa
stabilit dynamique transitoire. Ce dernier, constitu d'une
machine synchrone relie un jeu
de barres infini par deux lignes de transmission, est approxim
par un systme flou. Le
systme de puissance est quip dun stabilisateur de puissance
synergtique dont les
paramtres sont optimiss par l'algorithme d'optimisation par
essaim de particules : PSO.
Ce stabilisateur intelligent AFSPSS est utilis pour commander et
amliorer la stabilit du
systme tudi lorsque ce dernier est soumis diverses
perturbations. La stabilit du
systme en boucle ferme est garantie par la synthse de
Lyapunov.
MOTS CLES : systme de puissance, stabilisateur, commande
synergtique, adaptative floue, adaptative floue synergtique,
optimisation par essaim de particules.
ABSTRACT: A new particle swarm optimized robust fuzzy indirect
adaptive power system
stabilizer is developed based on recently developed synergetic
control methodology. Fuzzy
systems are used in an adaptive scheme to approximate power
system dynamics using a
nonlinear model while synergetic control provides for rapid
power system oscillations
improving therefore transient system stability. Furthermore
controller parameters are
optimized using a PSO approach to further improve performances.
Simulation of severe
power system operating conditions is conducted to validate the
proposed approach
effectiveness while stability is guaranteed via Lyapounov
synthesis.
Keywords: Power system, stabilizer, synergetic control, adaptive
fuzzy control, adaptive fuzzy synergetic control, particle swarm
optimization.
:
.
.
.
.
:
.
-
Sommaire
INTRODUCTION GNRALE.. 01
Chapitre I: Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance I.
Introduction.... 05
I.1. Stabilit des systmes de puissance........ 05
I.1.1. Stabilit de langle de rotor................ 06
I.1.1.1. Stabilit angulaire aux petites perturbations......
06
I.1.1.2. Stabilit angulaire aux grandes perturbations 06
I.1.2. Stabilit de tension ..... 07
I.1.3. La stabilit de frquence .... 07
I.2. Modlisation d'un systme de puissance....... 08
I.2.1. Modlisation d'une machine connecte un nud infini : modle
SMIB. 09
I.2.2. Les correcteurs.... 12
I.2.2.1. Les rgulateurs de tension......... 12
I.2.2.2. Les rgulateurs de puissance..... 13
I.2.3. quations d'tat d'un systme de puissance: SMIB......
14
Conclusion ......... 15
Chapitre II : Introduction la Commande Synergtique II.1.
Introduction... 16
II.2. Principes de la commande synergtique... 16
II.2.1. Synthse de la commande synergtique... 17
II.3. Stabilisateur synergtique dun systme de puissance......
19
II.3.1. Rsultat de simulation... 21
Conclusion... 24
Chapitre III : Conception dun Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou
Synergtique III.1. Introduction...... 25
III.2. Stabilisateur adaptatif flou indirect dun systme de
puissance .... 26
III.3.Stabilisateur adaptatif flou synergtique dun systme de
puissance...... 34
Conclusion...... 39
Chapitre IV : Rsultat et Discussion
IV.1. Introduction...... 40
-
Sommaire
IV.2. Mise en uvre dun stabilisateur de puissance adaptatif flou
40
IV.2.1. Rsultat de simulation...... 42
IV.3. Mise en uvre dun stabilisateur de puissance adaptatif flou
synergtique.. 46
IV.3.1. Loptimisation par lessaim de particules...... 47
IV.3.1.1. Mise en uvre de lalgorithme PSO ..... 49
IV.3.2. Rsultat de simulation...... 51
IV.4. Rsultat de simulation de la comparaison entre les trois
stabilisateurs
SPSS, AFPSS et AFSPSS..
57
Conclusion.. 61
CONCLUSION GNRALE.. 63
Bibliographie.. 64
-
Liste des Figures
LISTE DES FIGURES FigureI.1. Classification des diffrents types
de la stabilit........ 05
FigureI.2. Reprsentation d'une machine synchrone et de ses
rglages... 08
FigureI.3. Reprsentation schmatique d'une machine
synchrone...... 09
FigureI.4. Modle de la machine synchrone dans le repre de
Park....... 10
Figure I.3. Reprsentation d'une machine synchrone connecte un
noeud infini..... 11
Figure I.4. Modle d'un rgulateur de tension AVR
....................... 12
Figure I.5.Figure I.5. Modle schmatique dun PSS avance/retard. .
13
Figure.II.1. Reprsentation graphique de la solution de lquation
fonctionnelle pour de
diffrentes conditions initiales.
18
Figure.II.2. Reprsentation d'une machine synchrone et de ses
rglages... 19
Figure.II.3. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario)...
21
Figure.II.4. Variation de la puissance lectrique (1er scnario) .
21
Figure.II.5. Variation de la tension terminale (1er scnario) .
22
Figure.II.6. Variation de signal de commande CPSS et SPSS (1er
scnario) ... 22
Figure.II.7. Variation de la macro variable (1er scnario) .
22
Figure.II.8. Variation de la vitesse angulaire (2me scnario)
23
Figure.II.9. Variation de la puissance lectrique (2me scnario)
23
Figure.II.10. Variation de la tension terminale (2me scnario)
... 23
Figure.II.11. Variation de signal de commande CPSS et SPSS (2me
scnario) .. 23
Figure.II.12. Variation de la macro variable (2me scnario) .
23
Figure.IV.1. Les fonctions dappartenances pour lentre . 41
Figure.IV.2. Les fonctions dappartenances pour lentre P . 41
Figure.IV.3. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario cas1)
42
Figure.IV.4. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas1) ... 42
Figure.IV.5. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas1) ... 43
Figure.IV.6.Variation de signale de commande CPSS et AFPSS (1er
scnario cas1) .. 43
Figure.IV.7. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas2) ... 43
Figure.IV.8. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas2) ... 43
Figure.IV.9. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas2) ... 43
Figure.IV.10. Variation de signal de commande CPSS et AFPSS (1er
scnario cas2) . 43
-
Liste des Figures
Figure.IV.11. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas3) ... 44
Figure.IV.12. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas3) ... 44
Figure.IV.13. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas3) ... 44
Figure.IV.14. Variation de signal de commande CPSS et AFPSS (1er
scnario cas3) . 44
Figure.IV.15. Variation de la vitesse angulaire (2me scnario) .
45
Figure.IV.16. Variation de la puissance lectrique (2me scnario)
45
Figure.IV.17. Variation de la tension terminale (2me scnario) .
45
Figure.IV.18. Variation de signal de commande CPSS et AFPSS (2me
scnario) ... 45
Figure.IV.19. Variation de la vitesse angulaire (3me scnario) ..
45
Figure.IV.20. Variation de la puissance lectrique (3me scnario)
45
Figure.IV.21. Variation de la tension terminale (3me scnario) .
46
Figure.IV.22. Variation de signal de commande CPSS et AFPSS (3me
scnario) ... 46
Figure.IV.23. Organigramme doptimisation des paramtres du
stabilisateur adaptatif flou
synergtique.
50
Figure.IV.24. Evolution du paramtre k ..... 51
Figure.IV.25. Evolution du paramtre T ........ 51
Figure.IV.26. Evolution de la fonction objective. ... 51
Figure.IV.27. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas1) 52
Figure.IV.28. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas1) ... 52
Figure.IV.29. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas1) ... 52
Figure.IV.30. Variation de signal de commande CPSS et AFSPSS
(1er scnario cas1) 52
Figure.IV.31. Variation de la macro variable (1er scnario cas1)
... 52
Figure.IV.32. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas2) 53
Figure.IV.33. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas2) ... 53
Figure.IV.34. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas2) ... 53
Figure.IV.35. Variation de signal de commande CPSS et AFSPSS
(1er scnario cas2) . 53
Figure.IV.36. Variation de la macro variable (1er scnario cas2)
... 53
Figure.IV.37. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas3) 54
Figure.IV.38. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas3) ... 54
Figure.IV.39. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas3) ... 54
Figure.IV.40. Variation de signal de commande CPSS et AFSPSS
(1er scnario cas3) . 54
Figure.IV.41. Variation de la macro variable (1er scnario cas3)
....... 54
Figure.IV.42. Variation de la vitesse angulaire (2me scnario) ..
55
-
Liste des Figures
Figure.IV.43. Variation de la puissance lectrique (2me scnario)
55
Figure.IV.44. Variation de la tension terminale (2me scnario) .
55
Figure.IV.45. Variation de signal de commande CPSS et AFSPSS
(2me scnario) ... 55
Figure.IV.46. Variation de la macro variable (2me scnario) .
55
Figure.IV.47. Variation de la vitesse angulaire (3me scnario) ..
56
Figure.IV.48. Variation de la puissance lectrique (3me scnario)
56
Figure.IV.49. Variation de la tension terminale (3me scnario) .
56
Figure.IV.50. Variation de signal de commande CPSS et AFSPSS
(3me scnario) ... 56
Figure.IV.51. Variation de la macro variable (3me scnario) .
56
Figure.IV.52. Evolution du paramtre 1k ....... 57
Figure.IV.53. Evolution du paramtre 1T ........ 57
Figure.IV.54. Evolution de la fonction objective. ... 58
Figure.IV.55. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas1) .... 58
Figure.IV.56. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas1) ... 58
Figure.IV.57 Variation de la tension terminale (1er scnario
cas1) 58
Figure.IV.58. Variation de signal de commande CPSS , AFSPSS et
AFSPSS (1er scnario cas1). 58
Figure.IV.59. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas2) 59
Figure.IV.60. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas2) ... 59
Figure.IV.61. Variation de la tension terminale. (1er scnario
cas2) .. 59
Figure.IV.62. Variation de signal de commande CPSS, AFSPSS et
AFSPSS (1er scnario cas2) 59
Figure.IV.63. Variation de la vitesse angulaire (1er scnario
cas3) 59
Figure.IV.64. Variation de la puissance lectrique (1er scnario
cas3) ... 59
Figure.IV.65. Variation de la tension terminale (1er scnario
cas3) ... 60
Figure.IV.66. Variation de signal de commande CPSS, AFSPSS et
AFSPSS (1er scnario cas3) 60
Figure.IV.67. Variation de la vitesse angulaire (2me scnario) .
60
Figure.IV.68. Variation de la puissance lectrique (2me scnario)
... 60
Figure.IV.69. Variation de la tension terminale (2me scnario)
60
Figure.IV.70. Variation de signal de commande CPSS, AFSPSS et
AFSPSS (2me scnario)... 60
Figure.IV.71. Variation de la vitesse angulaire (3me scnario) ..
61
Figure.IV.72. Variation de la puissance lectrique (3me scnario)
61
Figure.IV.73. Variation de la tension terminale (3me scnario) .
61
Figure.IV.74. Variation de signal de commande CPSS, AFSPSS et
AFSPSS (3me scnario).... 61
-
Liste des Tableaux
LISTE DES TABLEAUX.
Tableau II.1. Paramtres du systme de puissance. 21
Tableau. IV.1.Tableau de dcision pour la construction du vecteur
g pour lestimation de ( | )gg x dans la conception du stabilisateur
de puissance adaptatif flou...
41
Tableau. IV.2.Tableau de dcision pour la construction du vecteur
h pour lestimation de ( | )gg x dans la conception du stabilisateur
de puissance adaptatif flou synergtique.....
47
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Notions et Dfinitions
NOTIONS ET DEFINITIONS
Vitesse relative de rotation lectrique de la machine synchrone
en p.u
0 Vitesse nominale de rotation lectrique de la machine synchrone
p.u : Angle de puissance (L'angle rotorique) de la machine
synchrone rad
eP Puissance lectrique active p.u
eQ Puissance lectrique ractive p.u
mP Puissance mcanique entrant p.u
D Cfficient d'amortissement pu
H Constant dinertie s
tV Tension mesure a la sortie de la machine synchrone p.u
qV La composante quadratique de la tension terminale p.u
dV La composante directe de la tension terminale p.u
qI La composante quadratique du courant du stator p.u
dI La composante directe du courant du stator p.u
sV Tension du nud infini. p.u
qE Tension transitoire en quadrature de la machine synchrone p.u
fdE Tension dexcitation de la machine synchrone p.u
_fd MaxE Limite suprieure de la sortie de l' AVR p.u
_fd MinE Limite infrieure de la sortie de l' AVR p.u
pssu Signal de sortie du PSS p.u
_pss Maxu Limite suprieure de la sortie du PSS p.u
_pss Minu Limite infrieure de la sortie du PSS p.u
refV Tension de rfrence. p.u
aK Gain de l'AVR p.u
eK Gain d'amplification d'excitation. p.u
RV Tension dexcitation de la machine synchrone p.u
pssK Gain du PSS p.u
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Notions et Dfinitions
aT Constante de temps de l'AVR s
w Constante de temps du rgulateur s 1 Constante de temps s 2
Constante de temps s 3 Constante de temps s 4 Constante de temps s
'
doT Constante de temps transitoire de laxe directe en circuit
ouvert s
Lx Ractance quivalente des lignes de transport p.u
Tx Ractance quivalente du transformateur p.u
dx Ractance synchrone directe de la machine synchrone p.u
qx Ractance synchrone en quadrature du gnrateur p.u
'dx Ractance transitoire directe de la machine synchrone p.u
'qx Ractance transitoire en quadrature de la machine synchrone
p.u
dsx d T Lx x x+ + p.u qsx q T Lx x x+ + p.u 'dsx
'd T Lx x x+ + p.u
sx T Lx x+ p.u
-
Lexique
LEXIQUE
AVR Automatic Voltage Regulator (rgulateur de tension dune
machine synchrone.)
SMIB Single Machine Infinite Bus (machine relie un nud
infini).
PSS Power System Stabilizer (Stabilisateur d'un systme de
puissance)
CPSS Conventionnel power system stabilizer (Stabilisateur
conventionnel (classique) d'un
systme de puissance).
SPSS synergetic power system stabilizer (stabilisateur
synergtique d'un systme de
puissance)
AFPSS Adaptive fuzzy power system stabilizer (stabilisateur
adaptatif flou d'un systme de
puissance).
AFSPSS Adaptive fuzzy synergitic power system stabilizer
(stabilisateur adaptatif flou
synergtique d'un systme de puissance).
PSO Particle swarm optimisation (optimisation par essaim de
particules)
-
Introduction Gnrale
1
Lun des problmes parmi les plus importants qui doivent tre
adresss dans l'analyse
des systmes de puissance est celui de la stabilit. Ceci est d au
dveloppement important
des ces systmes, mais aussi l'objectif de ce type d'tude qui
consiste d'examiner le
comportement du systme face de faibles ou importantes
perturbations telles que les
variations continues de charges, les dfauts comme les
courts-circuits et la perte de
synchronisme dun gnrateur de forte puissance. Ces dernires
peuvent affecter le systme
de puissance tout instant et peuvent dans certains cas, l'amener
en dehors des rgions de
stabilit. Ces perturbations sont l'origine de l'apparition d'une
diffrence entre la puissance
mcanique et la puissance lectrique, lcart en termes de puissance
va se traduire par une
modification de la vitesse de rotation de l'alternateur ou en
dautres termes par des variations
de sa vitesse par rapport la vitesse de synchronisme. Aprs
llimination de la perturbation,
le systme de puissance sera stable si la valeur moyenne des
carts de vitesse rsultante est
nulle.
Ces dernires annes, des efforts considrables ont t faits pour
amliorer la stabilit
des systmes de puissance [1-6]. De nombreuses techniques ont t
proposes pour surmonter
les problmes dinstabilit [7-11], dont une grande partie a t
accorde au contrle
d'excitation [12-14] pour les raisons qui peuvent tre rsumes
comme suit :
- La constante du temps de la boucle du systme d'excitation est
trs petite comparativement
celle de la boucle de gouverneur, ce qui entrane une raction de
contrle plus rapide aux
perturbations qui surgissent.
- Dans la pratique, il est plus facile de traiter le contrle du
circuit de champ lectrique plutt
que le rgulateur mcanique.
- Le contrle d'excitation ncessite un cot moindre par rapport
d'autres mthodes
Les systmes modernes d'excitation ou rgulateurs de tension (AVR:
Automatic
Voltage Regulator) contribuent l'amlioration de performance en
rgime permanent [15-16],
mais peuvent tre insuffisants pour les problmes relevant de la
stabilit transitoire. En effet,
le couple ajout par l' AVR sur les arbres des machines n'est
souvent pas suffisant pour agir
contre les oscillations qui surgissent dans les systmes de
puissance [17-18]. Aussi,
l'interconnexion de ces systmes de plus en plus grande montre
que de forts transits de
puissance sur ces interconnexions aggravent les phnomnes
d'instabilit.
-
Introduction Gnrale
2
Pour faire face aux problmes d'instabilit ou pour repousser les
limites du
fonctionnement stable, des boucles de rgulation supplmentaires
(PSS: Power System
Stabilizer) sont ajouts aux rgulateurs de tension AVR. Ces
correcteurs sont destins
fournir un couple agissant contre les modes doscillations qui se
manifestent sur les arbres des
machines. Des efforts considrables ont t placs sur la conception
de PSS qui sont conus
sur la base des techniques du contrle linaire.
Ces types de PSS sont connus en tant que stabilisateurs
conventionnels d'un systme
de puissance CPSS [19-21]. La conception de CPSS se fait sur la
base dun modle linaire
du systme de puissance oprant en un certain point de
fonctionnement [22-23]. Cependant,
les systmes de puissance sont fortement complexes par leur
contenance d'lments non
linaires et variables dans le temps. Ainsi, les paramtres du
stabilisateur CPSS qui sont
adquats pour des points de fonctionnement peuvent ne pas
convenir pour d'autres points.
C'est l'inconvnient majeur de la mthode de conception des CPSS,
c'est--dire quelle ne
garantit pas la stabilit du systme dans des conditions de
fonctionnement rel.
Le contrle adaptatif a t dvelopp pour contrler les systmes dont
les paramtres,
et les points de fonctionnement varient ou qui sont variants
dans le temps. Ces variations
peuvent tre causes par des perturbations sur le systme ou des
changements dans les
conditions de fonctionnement. L'avantage des stabilisateurs
adaptatifs du systme de
puissance APSS est leur capacit ajuster les paramtres du
rgulateur en ligne suivant les
conditions de fonctionnement. Plusieurs travaux ont montr que
pour de grandes variations
dans les conditions de fonctionnement des systmes de puissance,
l'utilisation dAPSS donnait
de meilleurs rsultats que le CPSS [24-28]. Cependant, ces
derniers sont bass sur des
techniques adaptatives pour des systmes linaires bases sur un
modle mathmatique bien
dfinit.
Rcemment, plusieurs approches base des techniques de
lintelligence artificielle ont
t utilises dans la conception d'un PSS en introduisant la
commande H-infini [29], les
rseaux de neurones [30], les algorithmes gntiques [31], la
commande structure variable
par mode glissant [32-33], la commande synergtique [34] et la
logique floue [35] etc.
L'intgration des techniques floues et les approches classiques
de contrle ont fourni
une mthodologie pour construire des contrleurs adaptatifs trs
puissants et robustes pour les
systmes non linaires, en particulier le contrle de systme de
puissance. La commande
synergtique, la logique floue, et leurs combinaisons sont les
techniques quon se propose
dtudier et dappliquer un modle non linaire dun systme de
puissance travers des
-
Introduction Gnrale
3
simulations de comportement dans diverses conditions de
fonctionnement dans le but
damliorer la stabilit et de dmontrer ainsi la pertinence de la
proche propose.
Les applications des systmes flous se sont multiplies, parmi
lesquelles, les
contrleurs flous et les modles flous ont t dvelopps pour de
nombreux procds
technologiques. Malgr les diffrences dues aux particularits de
chaque application, ces
systmes ont la mme structure interne et ils utilisent tous un
mcanisme d'infrence. Les
contrleurs bass sur la logique floue ont fait leurs preuves dans
divers domaines
dapplication, dont la rgulation, des systmes de puissance par le
biais de rgulateurs PSS
[28,36-45]. Les modles flous suscitent beaucoup d'intrt, et la
littrature relative ce sujet
est abondante et ces derniers ont eu un succs remarquable dans
la description des systmes
complexes qui sont difficiles modliser par les approches
conventionnelles.
La commande synergtique na volu que ces dernires annes,
similaire dans son
approche conceptuelle la commande par mode glissant, elle est
vue comme une
mthodologie puissante de conception de commande robuste. Cette
technique a t applique
avec succs dans le domaine de llectronique de puissance par
exemple, comme son
application un convertisseur statique [46-48] et des
applications pratiques russies en
industrie [49]. Une approche non linaire pour la conception dun
stabilisateur du systme de
puissance bas sur la thorie de la commande synergtique SPSS a t
reporte [36]. La
technique propose permet de surmonter les problmes des commandes
linaires en utilisant
explicitement un modle non linaire du systme de puissance dans
la synthse de la
commande. Thoriquement, le stabilisateur synergtique SPSS montre
une grande capacit
d'assurer la stabilit d'un systme de puissance en prsence de
diverses perturbations.
Cependant, cette technique n'a t utilise que pour les systmes de
puissance non linaires
dont le modle dynamique est parfaitement connu ce qui est
rarement le cas. De plus, les
paramtres de ce stabilisateur ne sont pas optimaux, ce quoi on
s'est propos de remdier.
Dans la littrature, diffrentes approches utilisant lalgorithme
doptimisation par
essaim de particules (PSO: Particle Swarm Optimisation) ont t
proposes pour le rglage
robuste des PSS dans les systmes de puissance [50-52]. En plus
des avantages issus des
mthodes doptimisation, la PSO possde les qualits suivantes
[51]:
- contrairement aux algorithmes gntiques et dautres algorithmes
heuristiques, la PSO
possde une grande flexibilit de contrle qui permet de balancer
entre lexploration globale
et locale de lespace de recherche.
- la PSO utilise des rgles de transition probabilistiques, et
non pas dterministes. Cela permet
dobtenir une recherche dans des domaines considrs compliqus et
incertains. Cet avantage
-
Introduction Gnrale
4
confre la PSO une grande robustesse et une flexibilit qui dpasse
celles des mthodes
conventionnelles doptimisation.
La modlisation floue et sa combinaison avec la commande
synergtique optimise
par la PSO applique un systme de puissance fait l'objet
principal de ce travail
Dans le premier chapitre, nous donnons dabord les diffrentes
dfinitions de la
stabilit dun systme de puissance constitu d'une machine
synchrone relie par deux lignes
de transmission parallles un jeu de barres infini, suivi du
modle mathmatique dcrivant le
comportement de ce systme. La thorie de la commande synergtique
et son application un
systme de puissance sont prsentes dans le second chapitre. Dans
le troisime chapitre,
nous introduisons la conception d'un stabilisateur adaptatif
flou et d'un stabilisateur adaptatif
flou synergtique principal objet de notre travail. Une tude
comparative entre les techniques
de commande abordes suivies dune application de l'approche
propose savoir la
commande adaptative floue synergtique optimale sont prsentes
dans le chapitre quatre.
Enfin, des perspectives et pour des travaux de recherches, sont
prsentes dans la conclusion
gnrale.
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
5
I. Introduction
On appelle un systme de puissance un rseau lectrique ou un
ensemble
dquipements lectriques varis interconnects (les machines
synchrones, transformateurs,
lignes de transports, de distribution et des charges) plus ou
moins nombreux selon la taille du
rseau et formant un systme complexe. Le dit systme destin
produire, transporter et
distribuer lnergie lectrique aux consommateurs. Cette complexit
structurelle induit des
problmes de stabilit dans les systmes de puissance. Linstabilit
se manifeste par un cart
entre la puissance mcanique et la puissance lectrique demande.
Cet cart engendre une
variation de la vitesse de rotation de la machine synchrone part
apport la vitesse de
synchronisme. Traditionnellement la stabilit est dfinie comme le
maintien des machines
synchrones en synchronisme dans le rseau, mais ce concept a volu
avec le
dveloppement sans cesse des rseaux et la ncessit de mise en
commun des moyens de
production en vue dune meilleure fiabilit du systme. Ainsi, la
classification des diffrents
types de stabilit est base sur les considrations suivantes [2]
:
- la nature de linstabilit rsultante
- la plage de temps ncessaire pour rtablir la stabilit
- lamplitude de la perturbation
I.1. Stabilit des systmes de puissance
FigureI.1. Classification des diffrents types de la
stabilit.
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
6
La stabilit dun systme de puissance est la capacit dun systme
d'nergie
lectrique, pour une condition de fonctionnement initiale donne,
de retrouver le mme tat
ou un autre tat dquilibre aprs avoir subi une perturbation, en
gardant la plupart des
variables de systme dans leurs limites, de sorte que le systme
entier demeure en
fonctionnement normal. Habituellement, la stabilit est divise en
trois groupes, savoir : la
stabilit de langle de rotor (stabilit angulaire), la stabilit de
tension et la stabilit de
frquence. Le schma en figure I.1 montre la classification
utilise pour mener une analyse en
vue de rsoudre les problmes dinstabilit d'un systme de
puissance.
I.1.1. Stabilit de langle de rotor (stabilit angulaire)
La stabilit angulaire est dfinie comme la capacit des machines
synchrones d'un
systme de puissance interconnect rester en synchronisme suite
une perturbation. Elle
dpend de la capacit de maintenir ou de restaurer lquilibre entre
les couples
lectromagntiques et mcaniques agissant sur le rotor de chaque
machine dans le systme
global. Linstabilit qui peut en rsulter se produit sous forme
daugmentation des oscillations
angulaires de certains gnrateurs, pouvant conduire une perte de
synchronisme. La stabilit
angulaire est classifie en deux catgories : la stabilit des
angles de rotor aux petites
perturbations et la stabilit des angles de rotor aux grandes
perturbations, appele stabilit
transitoire [2,53].
I.1.1.1. Stabilit angulaire aux petites perturbations
Cette stabilit appele stabilit dynamique est dfinie par la
capacit du systme de
puissance maintenir le synchronisme en prsence de petites
perturbations. Linstabilit qui
en rsulte est sous forme dun cart croissant, oscillatoire ou non
entre les angles de rotor.
Elle dpend surtout du point de fonctionnement initial du systme.
Elle ne dpend pas du
niveau de perturbations, car celles-ci sont en gnral en faibles
amplitudes [53-54]. Ces
oscillations peuvent cependant aboutir dstabiliser un
alternateur, une partie du rseau ou
tout le rseau. Dans ce cas, il peut appel des modles linaires
pour simuler le systme de
puissance.
I.1.1.2. Stabilit angulaire aux grandes perturbations
Aussi appele stabilit transitoire, la stabilit angulaire aux
grandes perturbations est
la capacit du systme de maintenir le synchronisme aprs avoir
subi une perturbation svre
telle que :
- un court - circuit sur une ligne de transport
- une perte de groupe de production
- une perte dune partie importante de la charge
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
7
Les consquences de ces dfauts sont souvent drastiques et peuvent
mme rsulter en
un effondrement du systme. Linstabilit transitoire se manifeste
par les grandes variations
apriodiques des angles du rotor et dpend de la relation non
linaire couples angles [2,53].
La stabilit transitoire dpend non seulement de lamplitude des
perturbations et du point de
fonctionnement initial, mais aussi des caractristiques
dynamiques du systme. Si linstabilit
se manifeste directement suite la perturbation et plus prcisment
dans la premire seconde
qui suit llimination du dfaut, elle est appele instabilit de
premire oscillation et elle
stend sur 3 5 secondes. Elle peut aussi se manifester autrement
et rsulter de la
superposition des effets de plusieurs modes doscillations lents
excits par la perturbation,
provoquant ainsi une variation importante de langle de rotor
au-del de la premire
oscillation. La gamme de temps associe va de dix secondes vingt
secondes [53-56]. Dans
cette tude nous nous intresserons la stabilit de langle de rotor
face aux grandes
perturbations.
I.1.2. Stabilit de tension
La stabilit de tension du rseau est alors caractrise par sa
capacit de maintenir la
tension aux bornes de la charge dans les limites spcifies pour
un fonctionnement normal.
Linstabilit de tension a t identifie comme lune des principales
causes des black-out dans
les rseaux lectriques. Cette instabilit rsulte de lincapacit du
systme production
transport fournir la puissance demande par la charge. Elle se
manifeste sous forme dune
dcroissance monotone de la tension. Gnralement linstabilit de
tension se produit
lorsquune perturbation entrane une augmentation de la puissance
ractive demande au-del
de la puissance ractive possible. Plusieurs autres changements
peuvent tre lorigine de
linstabilit de tension. Ce sont par exemple une augmentation de
charge, une tentative dun
rgleur automatique en charge ayant chou de restaurer la tension
de charge son niveau
initial avant la perturbation, une panne de gnrateur ou une
perte de source de puissance
ractive. La plupart de ces changements ont des effets
significatifs sur la production, la
consommation et le transport de puissance ractive et ainsi sur
la stabilit de la tension.
Linstabilit de tension peut tre considre comme un phnomne court
terme (stabilit de
tension aux petites perturbations) ou dans lautre cas (stabilit
de tension aux grandes
perturbations) comme un phnomne long terme [1,53].
I.1.3. La stabilit de frquence
La frquence des rseaux lectriques interconnects est prcisment
contrle. La
raison premire de ce contrle est de permettre la circulation dun
courant lectrique alternatif
frquence fixe fourni, par plusieurs gnrateurs travers le rseau.
Une variation de la
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
8
frquence du systme induit un cart entre consommation et
production. Une surcharge du
rseau due une perte d'un gnrateur va provoquer une baisse de la
frquence du rseau. La
perte dune interconnexion avec un autre rseau dans une situation
dexport provoque une
augmentation de la frquence.
La stabilit de la frquence troitement lie lquilibre global entre
la puissance
active produite et celle consomme dun systme de puissance, se
dfinit par la capacit du
systme maintenir une valeur de la frquence proche de la valeur
nominale suite une
svre perturbation. En effet, suite certaines perturbations,
lquilibre global des puissances
produites et consommes peut tre mis mal. Ce dsquilibre entrane
alors une variation de
frquence. Lnergie lectrique stocke dans des pices tournantes des
machines synchrones
et autres machines lectriques tournantes peut ventuellement
compenser ce dsquilibre
[53,55].
I.2. Modlisation d'un systme de puissance
Dans cette section, nous dveloppons les bases mathmatiques de la
modlisation et
l'analyse d'un systme de puissance. Nous commenons par prsenter
le modle d'une
machine connecte un rseau lectrique par un transformateur
triphas et dot de deux
rgulateurs AVR et PSS illustr par le schma donn en figure
I.2
FigureI.2. Reprsentation d'un systme mono-machine avec AVR et
PSS
Les deux principaux rgulateurs du gnrateur sont indiqus le
rgulateur de tension AVR, et
le stabilisateur supplmentaire PSS. Le comportement de la
machine synchrone est modlis
l'aide d'quations non linaires, un tel systme de puissance a
naturellement un comportement
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
9
non linaire. Si la perturbation affectant le systme est
suffisamment petite, on peut utiliser
une approche dite "petits signaux" [1,4], consistant dvelopper
un modle linaris du
systme autour d'un point de fonctionnement. Mais l'existence de
perturbations importantes
prvient l'utilisation des modles non linaires dans l'tude de la
stabilit transitoire [1,2].
I.2.1. Modlisation d'une machine connecte un nud infini : modle
SMIB
cause de la complexit des systmes de puissance, on adopte
souvent une
modlisation sous forme d'une machine connecte un nud infini. La
modlisation d'un
systme de puissance vu d'une machine particulire , peut ainsi se
faire soit , avec un modle
complet comprenant tous les lments, soit uniquement avec les
quations dcrivant le
comportement d'un seul gnrateur connect un nud. Ce deuxime modle
est bas sur le
principe d'une modlisation plus ou moins prcise de la machine,
suivant le niveau d'tude
dsir. Le modle du systme consiste ainsi ici uniquement en un
gnrateur connect par
l'intermdiaire deux lignes de transport parallles rseaux infini
[1]. La figure (II.3) montre
schmatiquement les enroulements et les sens des courants dans
une machine synchrone. La
figure (II.4) donne le modle quivalent dans le repre de Park ( d
q ).
Figure I.3. Reprsentation schmatique d'une machine
synchrone.
Les diffrents enroulements dans les deux reprsentations sont les
suivants :
- les enroulements statoriques not a ,b et c , et leurs
enroulements quivalents not d
et q .
- Laxe direct ( d ) comporte lenroulement dexcitation f , et un
enroulement
amortisseur not D . Laxe en quadrature comporte un enroulement
amortisseur not
Q .
- Si lenroulement dexcitation est soumis une tension fV , do les
enroulements
amortisseurs d et q sont court-circuits en permanence.
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
10
Figure I.4. Modle de la machine synchrone dans le repre de
Park
Les quations de Park expriment le comportement dynamique de la
machine synchrone. On
obtient ces quations l'aide de la transformation de Park qui
transforme les enroulements
triphass de la machine en deux enroulements sur les axes direct
( )d et en quadrature ( )q . partir du modle complet, plusieurs
degrs de simplification sont possibles afin dobtenir un
modle qui ncessite moins de puissance de calcul lors des
simulations numriques, tout en
prservant les caractristiques dominantes exiges par le niveau
danalyse considr.
Gnralement, la dynamique de lenroulement statorique est nglige,
ce qui permet dutiliser
exclusivement des quations algbriques pour dcrire les
interconnexions entre les lments
du systme. Quant au rotor, les dynamiques sous-transitoires,
spcifiques aux enroulements
amortisseurs, peuvent tre ngliges partiellement ou totalement ;
un panorama des modles
approximatifs les plus courants est donn dans la littrature
[1,2]. Avec les enroulements
amortisseurs supprims, on obtient le modle dit un axe , o la
partie lectrique de la
machine est reprsente par une seule quation diffrentielle,
dcrivant la dynamique du
lenroulement dexcitation :
( ) ( ) ( ) ( )( )0
1q fd q d d d
d
E t E t E t I t x xT
= (I.1)
La dynamique mcanique de la machine est dcrite en termes de
lcart de vitesse angulaire
par rapport la vitesse angulaire nominale 0 et de langle de
charge : ( ) ( )0t t = (I.2)
( ) ( ) ( ) ( )( )12 2
Dm e
Kt t P t P tH H
= + (I.3) lexception de la pulsation nominale 0 , exprime en
radians par seconde, de la
constante de temps 0d
T , exprime en secondes et de langle de charge , exprim en
radians, toutes les variables sont exprimes en grandeurs relatives
(per unit).
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
11
Considrons une machine synchrone qui fait partie dun rseau
lectrique de grande
dimension, la configuration gnrale est prsente dans la figure
I.3, o le reste du rseau
lectrique a t remplac par une ractance quivalente sx et une
source de tension
quivalente sV .
Figure I.5. Reprsentation schmatique d'une machine synchrone
connecte un noeud infini.
Vu que la machine est connecte un systme de taille importante,
nous pouvons considrer
que ses dynamiques ninfluent pas sur la valeur, de la frquence
ou de la tension sV ; pour
cette raison, on appelle la source sV un bus infini. Dans le but
dtablir les quations
algbriques du systme, on dfinit dans un premier temps les
ractances suivantes :
ds d s
ds d s
qs q s
x x xx x xx x x
= + = +
= + (I.4)
Si les rsistances des enroulements statoriques et celle de la
ligne sont ngliges, les
composantes du courant statorique scrivent comme suit:
( ) ( ) ( )( )V cosq sdds
E t tI t
x = (I.5)
( ) ( )( )Vs
sq
q
sin tI t
x= (I.6)
La puissance lectrique de sortie de bus infini est donne par
:
( )( ) ( ) ( )( ) ( )V . V .e s d s qP sin t I t cos t I t = +
(I.7) En appliquant (I.5) et (I.6) dans (I.7), on obtient :
( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )2V Vs
s q q de s
ds q ds
E t x xP t sin t sin t cos t
x x x = (I.8)
Nous pouvons galement crire l'quation de la tension de sortie
(tension terminale) sous la
forme : 2 2 2
t d qV V V= + (I.9) O
d q qV x I= (I.10)
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
12
q q d dV E x I = (I.11) Les dfinitions des paramtres sont donnes
en dbut de la thse.
Dans ce travail il ne sera pas tenu compte de la variation de
puissance mcanique
aprs l'avnement d'une perturbation notre tude le modle de la
turbine qui entrane la
machine est nglig. En effet, la turbine et son rgulateur de
vitesse possdent des constantes
de temps relativement leves en comparaison avec les constantes
de temps lectriques de la
machine et du systme dexcitation. Par consquent, la variation du
couple mcanique est
relativement lente devant celle du couple lectrique. Et de ce
fait, le modle de la turbine n'est
pas inclut dans le modle de la machine synchrone dans cette
thse. Les principaux
correcteurs classiques utiliss dans les systmes de puissance
seront maintenant abords.
I.2.2. Les correcteurs
Nombre de correcteurs sont utiliss dans les rseaux de transport,
entre autres pour
amliorer la stabilit, et augmenter les marges de scurit et donc
la puissance transitant sur
les lignes. Nous dcrivons maintenant les principaux
correcteurs.
I.2.2.1. Les rgulateurs de tension
Le systme dexcitation est un systme auxiliaire qui alimente les
enroulements
dexcitation de la machine synchrone afin que cette dernire
puisse fournir le niveau de
puissance demand. En rgime permanent, ce systme fournit une
tension et un courant
continu, mais il doit tre capable galement de faire varier
rapidement la tension dexcitation
en cas de perturbation sur le systme [1-2,57]. Les systmes
dexcitation sont quips de
contrleurs, appels rgulateurs de tension AVR. Ces derniers sont
trs importants pour
lquilibre de la puissance ractive qui sera fournie ou absorbe
selon les besoins des charges.
Ces contrleurs reprsentent un moyen trs important pour assurer
la stabilit transitoire du
systme de puissance. Le rgulateur de tension agit sur le courant
dexcitation de lalternateur
pour rgler le flux magntique dans la machine et donc la tension
de sortie de la machine aux
valeurs souhaites. La figure I.4 montre un modle schmatique du
rgulateur de tension
utilis dans notre tude.
Figure I.6. Modle schmatique d'un rgulateur de tension AVR
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
13
La grandeur rfV , est la consigne de tension dtermine pour
satisfaire les conditions de ltat
quilibre. Le rgulateur de tension compare le signal tV la
tension de consigne rfV . Un
signal complmentaire su peut tre ajout au noeud de sommation :
il sagit dun signal issu
de certains dispositifs spcifiques de commande comme les
stabilisateurs de puissance (PSS).
Ensuite, le signal derreur est amplifi pour donner la tension
dexcitation demande fdE . La
constante de temps et le gain de lamplificateur sont
respectivement aT et aK . Les valeurs
extrmales de la tension dexcitation ( _fd MaxE , _fd MinE ) sont
fixes par un systme de
limitation. La relation suivante dcrit le fonctionnement
dynamique du modle :
( ) ( ) ( )( ) ( )( )1fd a rf t s fda
E t K V V t u t E tT
= + (I.12)
La relation entre la tension dexcitation fdE et la tension
interne du gnrateur qE est donne par l'quation (I.1)
I.2.2.2. Les rgulateurs de puissance:
Un PSS permet dajouter un signal de tension proportionnel la
variation de vitesse
de rotor lentre du rgulateur de tension (AVR) du gnrateur. Un
couple lectrique en
phase avec la variation de vitesse de rotor est ainsi produit
dans le gnrateur. Par consquent,
avec un systme dexcitation rapide et fort, lavantage prsent par
un couple synchronisant
important est toujours assur et le problme de la dcroissance du
couple damortissement est
corrig [1-2,58]. Le PSS va sopposer toutes les faibles
oscillations en forant le systme
dexcitation varier au plus vite et au bon moment.
Le type de PSSs le plus utilis est connu sous le nom de CPSS
conventionnel (ou PSS
avance/retard). Ce dernier a montr sa grande efficacit dans le
maintien de la stabilit aux
petites perturbations. Ce PSS utilise la variation de vitesse de
rotor comme entre. Il se
compose gnralement de quatre blocs (figure I.5):
Figure I.7. Modle schmatique dun PSS avance/retard.
1. Lamplificateur : Il dtermine la valeur de lamortissement
introduit par le PSS. La valeur
du gain ( pssK ) varie gnralement de 0.01 50 [59-60].
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
14
2. Le filtre passe-haut "filtre washout ": il limine les
oscillations de trs basse frquence
prsentes dans le signal dentre. La constante de temps de ce
filtre w , varie en gnral de 1 20 secondes [58]. Une amlioration
remarquable sur la stabilit ds la premire oscillation
est observe pour une valeur w fixe 10 secondes [61]. 3. Le
filtre de compensation de phase
Lorigine de lamortissement ngatif est associe au retard de phase
introduit entre le
couple lectrique du gnrateur et lentre du systme dexcitation.
Par consquent, le PSS
fournit lavance de phase ncessaire pour compenser le retard de
phase de la fonction de
transfert entre lentre du systme dexcitation et le couple
lectrique du gnrateur.
Pratiquement, un bloc davance pure ne suffit pas pour raliser la
compensation de phase
ncessaire ; ainsi, un bloc davance/retard de phase est souvent
utilis. Pour mieux garantir la
stabilit du systme, deux tages de compensation de phase sont
ncessaires. La fonction de
transfert de chaque tage est une simple combinaison de pole-zro,
les constantes de temps
davance ( 1 , 3 ) et de retard ( 2 , 4 ) tant rglables. La gamme
de chaque constante de temps stend gnralement de 0.01 6 secondes
[62].
4. Le limiteur : Le PSS doit tre quip dun limiteur [59-60]. Les
valeurs minimales et
maximales du limiteur stendent de 0.02 0.1 per unit [59-60].
I.2.3. quations d'tat d'un systme de puissance : (SMIB)
Avec les relations tablies dans les paragraphes prcdents et on
considrant les
variables d'tat , , qE et fdE , nous obtenons les quations d'tat
suivantes pour une machine connecte un nud infini (SMIB) :
( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )( )
( ) ( ) ( ) ( )( )( ) ( ) ( )( ) ( )( )
( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )( )( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )( )
0
0
2
2 2 2
12 2
1
1
VV
V V cos,
, ,
s
s
m e
q fd q d d dd
fd a rf t pss fda
s q q de s
ds q ds
s q sq d
q ds
t d q d q q q
t tDt t P t P tH H
E t E t E t I t x xT
E t K V V t u t E tT
E t x xP t sin t sin t cos t
x x x
sin t E t tI t I t
x x
V V V V x I V
= = +
= = +
= = =
= + =
q d dE x I
=
(I.13)
-
Chapitre I Stabilit et Modlisation d'un Systme de Puissance
15
Ce systme d'quations (I.13) est utilis pour dcrire le
comportement dynamique d'un
systme de puissance et la simulation des dfauts de celui-ci et
l'valuation du stabilisateur
que nous proposons dans notre travail.
Conclusion :
Dans la premire partie de ce chapitre, nous avons prsent les
dfinitions et les
caractristiques des diffrents types de stabilit dun systme de
puissance. Le concept
gnral de la stabilit peut tre synthtis en trois groupes :
stabilit de langle de rotor, de la
tension et de la frquence. On s'intressera a la stabilit
angulaire aux grandes perturbations
(stabilit transitoire), objet de notre travail. Un modle pour
reprsenter le comportement
dynamique d'un systme de puissance a t donn dans la deuxime
partie. Ce modle utilise
une prsentation trs succincte d'un rseau vu d'un gnrateur
particulier. Il s'agit du modle
SMIB. Ce modle non linaire convient pour les tudes de la
stabilit transitoire et pour
valuer les performances des stabilisateurs intelligents qui
seront reprsents dans le second
chapitre.
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
16
II.1. Introduction :
La synergtique, en Grec : travailler pour un but commun est un
domaine
interdisciplinaire de recherche, lanc par Hermann Haken en 1969
[63-64]. Elle sintresse
aux systmes matriels et non matriels composs en gnral dun
ensemble de parties
individuelles. La synergtique se base sur la spontanit, c.--d.
lapparition auto-organise
des nouvelles qualits dans le systme. Ces qualits peuvent tre
structurelles ou fonctionnelle
[65-66]. La question de base traite par la synergtique est: y
a-t-il des principes gnraux
d'auto-organisation, qui sont indpendants des natures des
diffrentes parties d'un systme ?
Malgr la grande varit entre les natures de ces diffrentes
parties, qui peuvent tre
des atomes, des molcules, neurones, ou mme des individus dans
une socit. Cette question
peut avoir une rponse positive en faveur de beaucoup de classe
de systmes, si l'attention est
base sur les changes qualitatifs sur les chelles macroscopiques,
sur les chelles spatiales et
temporelles entre ces lments [65-66]. Parmi les nombreuses
applications des mthodes et
des concepts mathmatiques de la synergtique, nous nous
intresserons la thorie de la
commande synergtique dans ce travail.
Dans ce chapitre, nous introduisons les principes de la thorie
de cette commande et
leur performance vrifie par simulation dont la commande d'un
systme de puissance par
cette approche de commande.
II.2. Principes de la commande synergtique:
La thorie de la commande synergtique est dveloppe pare le Prof.
Anatoly
Klesnikov et son quipe [67]. Celle-ci est une nouvelle tendance
dans le domaine du contrle,
base sur les principes dauto-organisation oriente et sur
l'utilisation des proprits
dynamiques des systmes non linaires. La commande synergtique est
une technique de
contrle assez proche de la commande par mode glissant dans le
sens o lon force le systme
considr voluer avec une dynamique pr-choisie par le concepteur.
Elle en diffre dans le
fait que la commande y est toujours continue et utilise une
macro-variable qui peut tre
fonction de deux ou plusieurs variables dtat du systme. Rcemment
cette thorie a t
applique avec succs dans le domaine des commandes de
l'lectronique de puissance. Son
application un convertisseur lvateur a t prsente [46], et
quelques aspects pratiques
concernant la simulation et le hardware ont t discuts [47,68] et
parmi les applications
pratiques russies figure le chargement de batteries [49]. Cette
nouvelle approche ne requiert
pas la linarisation du modle et emploie explicitement un modle
non linaire pour la
synthse de la commande. La synthse de la commande synergtique
dans le cas gnral est
passe en revue dans la section suivante.
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
17
II.2.1. Synthse de la commande synergtique :
Considrons le systme dynamique non-linaire SISO de dimension n
qui peut tre
dcrit par l'quation non linaire suivante :
( ) ( , , )d x t f x u td t
= (II.1) O x reprsente le vecteur d'tat du systme et u reprsente
le vecteur de commande.
Dans le cas simple, la premire tape dans la conception dune
commande
synergtique rside dans la formation d'une macro-variable dfinie
en fonction des variables
d'tat du systme sous forme de relations algbriques entre ces
variables qui refltent les
caractristiques des exigences de la conception. Cette
macro-variable peut tre dfinie sous
forme d'une combinaison linaire des variables d'tat du systme.
Elle dtermine les
proprits de transition du systme (II.1) partir dun tat initial
quelconque vers un tat
d'quilibre dsir. Le nombre de macro-variables n'excdant pas le
nombre de variables
contrler [46,68]. Soit :
),( tx= (II.2) O est la macro-variable et ( , )x t une fonction
dfinie par l'utilisateur. Chaque
macro-variable , prsente une nouvelle contrainte sur le systme
dans l'espace d'tat, ainsi son ordre rduit dune unit, en le forant
valuer vers une stabilit globale ltat dsir
0 = . Lobjectif de la commande synergtique est de forcer le
systme voluer sur le
domaine choisi au pralable par le concepteur 0 = d'o: ( ), 0x t
= (II.3)
Les caractristiques de la macro-variable peuvent tre choisies
par le concepteur,
selon les paramtres de commande, le temps de rponse, limitations
de la commande, etc.
La macro-variable peut tre une combinaison linaire simple des
variables d'tat, et elle est
force dvoluer d'une faon dsire exprime par une contrainte appele
dans la littrature de
la thorie de la commande synergtique, lquation fonctionnelle
[46,68,69], qui a la forme
gnrale suivante :
0 0T T + = > (II.4)
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
18
Figure.II.1.Reprsentation graphique de la solution de lquation
fonctionnelle pour de diffrentes
conditions initiales.
La solution de l'quation (II.4) donne la fonction suivante :
( ) /0 t Tt e = (II.5) Comme le montre la firure.II.1, la
macro-variable ( )t converge vers l'attracteur ou le collecteur (la
manifold) 0 = pour des conditions initiales diffrentes de 0 ,o t
reprsente le temps et T un paramtre de contrle qui indique la
vitesse de convergence du systme en
boucle ferm vers le domaine indiqu [70-73].
En tenant compte de la chane de la diffrentiation qui est donne
par :
( , ) ( , ) .d x t d x t d xd t d x d t
= (II.6) La substitution de (II.1) et de (II.2) dans (II.4)
permet dcrire :
( , ) ( , , ) ( , ) 0d x tT f x u t x td x
+ = (II.7) En rsolvant l'quation (II.7) pour u, la loi de
commande est alors exprime comme suit:
( , ( , ) , , )u g x x t T t= (II.8) partir de l'quation (II.8),
on s'aperoit que la commande dpend non seulement des
variables d'tat du systme, mais galement de la macro-variable et
du paramtre de
contrle T . En d'autres termes, le concepteur peut choisir les
caractristiques du contrleur en
choisissant une macro-variable approprie et un paramtre de
contrle spcifique T . Dans la
synthse du contrleur synergtique montr ci-dessus, il est clair
que celui ci agit sur le
systme non linaire et une linarisation ou une simplification du
modle nest pas ncessaire
comme c'est souvent le cas pour les approches commande
traditionnelle.
Par un choix appropri des macro-variables, le concepteur peut
obtenir les
caractristiques intressantes suivantes pour le systme final
[36,70] :
Stabilit globale Insensibilit vis--vis des paramtres Suppression
de bruit.
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
19
Il est intressant de noter que la loi de la commande synergtique
garantit la stabilit
globale sur le domaine choisi. Il est notre qu'une fois la
contrainte (II.4) est satisfaite le
systme y est assujetti et le restera malgr les ventuelles
variations des paramtres. Cette
proprit dinvariance aux perturbations est partage par la
technique de commande en mode
glissant lors du glissement des trajectoires sur la surface de
glissement. Un exemple
dapplication est donn dans la section suivante afin dillustrer
la simulation de la mise en
uvre d'un contrleur synergtique.
II.3. Stabilisateur synergtique d'un systme de puissance
Dans cette section nous prsentons la premire utilisation d'un
stabilisateur
synergtique appliqu un systme de puissance qui est introduit
dans [36], dont la thorie de
la commande synergtique a t applique une machine synchrone lie
un jeu de barre
infini par un transformateur et dot de deux rgulateurs AVR et
PSS. Le modle de ce
systme est reprsent par la figure (II.2)
Fig.II.2. Reprsentation d'une machine synchrone et de ses
rglages [36]
Dans certains cas, la tension dexcitation fdE dune machine
synchrone peut tre donne par
lquation (II.9) [36] :
( ) ( ) ( )( )fd e R pssE t k V t u t= + (II.9) O ek est le gain
de lexcitatrice, RV la tension de sortie du rgulateur (AVR) dcrit
par
lquation (II.).
( ) ( )( ) ( )( )1R a rf t Ra
V t K V V t V tT
= (II.10)
Dans ce cas, la dynamique qE de la tension transitoire de la
machine peut tre donne par :
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( )0
1q e R pss q d d d
d
E t k V t u t E t I t x xT
= + (II.11)
Dans cette application on admit que la puissance mcanique
transmise la machine
synchrone est constante. Les entres de ce contrleur sont la
variation de vitesse angulaire
( )0 = , et la variation de la puissance lectrique ( )e mP P P =
. Donc la synthse
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
20
synergtique stabilisant le systme de puissance commence par
dfinir une macro-variable
donne par l'quation suivante :
( ) ( )1 0 e mk P P = + (II.12) O 1k est un constant permettant
la combinaison linaire entre les entres de contrleur et la
macro-variable doit satisfaire l'quation diffrentielle homogne
suivante : 1 10 0T T + = > (II.13)
1T est un paramtre de contrle spcifique qui indique la vitesse
de convergence de la macro-
variable (II.12) vers la manifold 0 = . On peut avoir : ( ) ( )1
1 0
1
1e e mk P k P PT
+ = + (II.14)
La drivation de eP donne :
( ) ( ) ( )2sin cos cos 2s
q s q dse q s
ds ds q ds
E V x xVP E Vx x x x
= + (II.15)
En substituant l'quation (II.15) dans l'quation (II.14), nous
obtenons :
( ) ( ) ( )211
sin cos cos 2s
q s q dsq s
ds ds q ds
E V x xVk E Vx x x x T
+ + = (II.16)
Et en substituant les quations (I.2), (I.3), (I.5) et (II.11)
dans l'quation (II.16), on obtient
la loi de commande synergtique donne par la l'quation
(II.17):
( )
( ) ( ) ( )
( ) [ ]
( )
0
0
0
0 2
1
1
cos1 ( )
cos cos 2sin
1sin 2
sin
s
q spss q d d R
e e ds
d q s q ds
e ds q ds
d ds
e s
d ds
e s
E Vu E x x V
k k x
T E V x xV
k x x x
T k xP D
k V HT x
k V T
= + +
+ +
(II.17)
L'expression de pssu est l'action de commande ncessaire pour le
stabilisateur
synergtique de systme de puissance. La loi de commande (II.17)
force la trajectoire de la
variable d'tat satisfaire l'quation (II.13). Selon cette
quation, la trajectoire converge vers
la manifold 0 = avec une constante de temps 1T . Afin d'tudier
l'efficacit du stabilisateur non linaire propos, la simulation
numrique a t effectue sur le systme de puissance
montr dans la figure.II.2. Les paramtres de systme sont donns
dans le tableau II.1.
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
21
II.3.1. Rsultat de simulation
Tableau II.1. Paramtres du systme de puissance .
Machine synchrone
Systme d'excitation
AVR
Stabilisateur de puissance conventionnel CPSS
H 6 qx 1.01 aT 0.05 pssK 3 3 0.01 D 0.02 Lx 0.1 pu aK 50 1 0.01
4 0.076
dx 2.19 Tx 0.1 pu _fd MaxE 7 2 0.076 w 10 dx 0.18 0dT 4.14 _fd
MinE -2 _pss Maxu 0.2 _pss Minu -0.2
Dans la simulation, un certain nombre de perturbations sont
employes pour examiner
le systme o nous avons considr les deux scnarios suivants :
Scnario 1: un court circuit triphas.
Scnario 2: un changement de la puissance mcanique mP
Dans chaque perturbation, le stabilisateur de puissance
synergtique SPSS propos a
t compar avec un stabilisateur de puissance conventionnel CPSS
et sans stabilisateur de
puissance NPSS. La sortie de chaque stabilisateur SPSS et CPSS a
t limite de 0.1 pu. Ainsi, le gain damplification de lexcitatrice
est 1ek = et les paramtres du contrleur synergtique sont : 1
0.02119T = et 1 0.8003k = , les paramtres du CPSS sont galement
donns dans le tableau II.1.
Dans les conditions de fonctionnement initiales 00 40.25 = ,
0.9mP pu= et 1.1523qE pu = les rsultats de simulation sont illustrs
par les figures suivantes :
Figure.II.3. Variation de la vitesse angulaire
(1er scnario)
Figure.II.4. Variation de la puissance lectrique
(1er scnario)
Scnario 1: le systme est soumis une perturbation provenant d'un
court-circuit triphas sur
le jeu de barre infini l'instant 0.2sect = avec une dure de 0.06
sec. Les rponses de la
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
22
vitesse angulaire, la puissance lectrique, la tension terminale
et le signal de sortie du
stabilisateur (CPSS et SPSS) sont reprsents sur les figures. II
(3 6).
Figure.II.5. Variation de la tension terminale
(1er scnario)
Figure.II.6. Variation de signal de commande CPSS
et SPSS (1er scnario)
Figure.II.7. Variation de la macro variable (1er scnario)
Durant le dfaut la tension terminale diminue une valeur proche
de 0.3 pu et la
puissance lectrique diminue jusqu' zro. On constate sur les
rsultats de simulations aprs
limination de dfaut que les rponses du systme de puissance une
grande oscillation sans
stabilisateur (NPSS), oscillatoire amortie avec le stabilisateur
conventionnel (CPSS), mais
avec un temps de rponse lent (plus de 5 secs) et le
stabilisateur synergtique (SPSS) montre
une amlioration dans la suppression des oscillations avec un
temps de rponse court (2.5
secs). La figure.II.7 montre que la macro-variable atteint la
valeur zro o elle a satisfait la
condition de stabilit dcrite par l'quation (II.13).
Scnario 2 : Un changement de la puissance mcanique de 0.2 pu+
est produite l'instant 0.2sect = . Les rsultats de simulation sont
prsents dans les figures II (8 11).
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
23
Figure.II.8. Variation de la vitesse angulaire
(2me scnario)
Figure.II.9. Variation de la puissance lectrique (2me
scnario)
Figure.II.10. Variation de la tension terminale
(2me scnario)
Figure.II.11. Variation de signal de commande CPSS
et SPSS (2me scnario)
Figure.II.12. Variation de la macro variable (2me scnario)
D'aprs les rsultats de simulation, le systme de puissance a
chang de point de
fonctionnement comme indiqu dans la figure.II.9. Ce changement
provoque des oscillations
dans les rponses du systme sans stabilisateur (NPSS). Le
stabilisateur propos (SPSS) est
plus efficace que le stabilisateur CPSS, du fait qu'il a amorti
et annul les oscillations du
systme de puissance considr avec un temps de rponse rapide.
-
Chapitre II Introduction la Commande Synergtique
24
Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons introduit le concept de la commande
synergtique et
illustr son utilisation travers la simulation de la commande dun
systme puissance.
Lintrt majeur dun stabilisateur synergtique rside dune part dans
la simplicit de
mise en uvre de ce stabilisateur et dautre part il montre une
haute performance pour assurer
la stabilit du systme de puissance dans les diverses
perturbations. Cependant, cette
technique ne peut tre utilise que pour ce systme de puissance
non linaire considr, dont
le modle dynamique est parfaitement connu. . Pour pallier ce
genre de problmes, nous
utilisons les stabilisateurs synergtique flous qui seront dcrits
dans le chapitre suivant.
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
25
III.1. Introduction :
La plupart des systmes physiques sont non linaires et complexes,
et ne peuvent tre
facilement modliss mathmatiquement. D'autre part, le traitement
mathmatique des
systmes non linaires n'est pas trs commode dans la thorie de la
commande moderne. Il est
possible par exemple qu'un systme non linaire soit linaris
autour de points de
fonctionnement tel que la thorie de commande linaire bien
dveloppe puisse tre appliqu
dans la rgion locale avec une facilit apparente [74-75]. Dans ce
cas, l'ensemble des modles
mathmatiques linaires peut tre intgr dans un modle global qui
est quivalent au systme
non linaire et qui devrait tre considrs pendant le contrle de ce
systme [76-77].
Cependant, la ncessit datteindre d'assez bonnes performances
dans des domaines de
fonctionnement relativement larges impose la prise en compte de
la dynamique globale non
linaire des processus dans la synthse de la commande. De plus,
ces techniques ne peuvent
tre utilises que pour des systmes non linaires dont les modles
dynamiques sont
parfaitement connus. Cependant, la complexit et la prsence de
fortes non-linarits, dans
certains cas, ne permettent pas davoir une compensation exacte
de ces non-linarits et ainsi
obtenir les performances de poursuite dsires. De plus, la
connaissance du modle est
indispensable, ce qui est gnralement trs difficile. Pour
contourner ce problme,
lapproximation du modle ou de la loi de commande peut tre une
alternative. Dans ce
contexte, plusieurs commandes adaptatives pour des systmes non
linaires dans la
commande ont t prsentes dans la littrature o lapproximation est
assure soit par un
systme flou ou un rseau de neurones [78-83].
Plusieurs mthodes de conception de la commande adaptative floue
ont t introduites
classes gnralement en deux classes principales [82-83] savoir la
commande adaptative
directe qui utilise les systmes flous comme des rgulateurs et la
commande adaptative
indirecte qui utilise les systmes flous pour modliser le
processus pralablement
llaboration de la commande. Les systmes adaptatifs flous ont
lavantage dtre efficaces
malgr labsence de modle mathmatique et permettent que les
informations linguistiques
donnes par lexpert soient incorpores directement laide des rgles
floues dans la
conception du contrleur.
linstar de la commande adaptative floue et en se basant sur les
travaux relatifs cette
technique, nous dveloppons dans ce chapitre la mise en uvre
d'une commande adaptative
floue synergtique. On utilisera les systmes flous pour
approximer la dynamique des
systmes de puissance. La stabilit du systme en boucle ferme est
assure par la synthse de
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
26
Lyapunov au sens que tous les signaux soient borns et les
paramtres du contrleur ajusts
par des lois dadaptation.
III.2. Stabilisateur adaptatif flou indirect dun systme de
puissance :
La procdure de conception dun stabilisateur flou adaptatif
indirect pour un systme
de puissance est bien explicite dans plusieurs travaux
[86-89].
Dans un premier temps, nous considrons les variables d'tat du
systme de puissance
considr comme suit :
( )1 0x = = (III.1) ( )2 e mx P P P= = (III.2)
O reprsente la variation de la vitesse angulaire exprime en (pu)
et P la puissance d'acclration exprime en (pu).
Mathmatiquement il est possible de reprsenter la machine
synchrone par les
quations non linaires suivantes:
( ) ( )1 2
2 1 2 1 2
1
, ,x xx f x x g x x u
y x
== +
=
(III.3)
Ou, encore
( ) ( ), ,x f x x g x x uy x
= +=
(III.4)
O : 12H
= et H est un paramtre constant de la machine appel constante
dinertie,
[ ] [ ] 21 2, ,T Tx x x x x= = est le vecteur dtat du systme et
peut tre mesur, y sa sortie, ( )f x et ( )g x sont des fonctions
non linaires continues et inconnues, u est le signal de commande
qui est la sortie du stabilisateur [86-89]. Lquation (III.3)
reprsente le
systme de puissance durant le rgime transitoire aprs une grande
perturbation produite dans
le systme. On admet que la puissance mcanique mP transmise la
machine synchrone est
constante.
Les deux fonctions non linaires ( )f x et ( )g x sont relies par
l'quation suivante [93]: ( ) ( )2eP H f x g x u= + (III.5)
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
27
Les tudes de simulation montrent qu'un changement positif de la
commande u provoque un
changement positif de eP , c'est--dire 0eP > quand 0u >
[86-89]. Ceci signifie que la fonction non linaire ( )1 2,g x x
peut tre considre comme une fonction positive d'o :
( )21 2, : 0x x R g x > (III.6) Lobjectif de la commande est
de forcer la sortie du systme y suivre un signal de
rfrence born my , sous la contrainte que tous les signaux
impliqus soient borns. Pour
cela on dtermine une commande par retour dtat et une loi
dadaptation pour ajuster le
vecteur de paramtres tel que les conditions suivantes soient
satisfaites [90-92]:
i) le systme en boucle ferme doit tre stable et robuste dans le
sens o toutes les variables
soient uniformment bornes.
ii) lerreur de poursuite, m
e y y= doit tre la plus petite possible sous les contraintes
dfinies dans (i).
Dans le reste de cette section, la procdure pour construire un
contrleur adaptatif flou
indirect est discute. Cette approche a t prsente par le travail
de Wang [90-92]. La mme
approche a t employe avec quelques modifications pour l'adapter
la conception d'un
stabilisateur du systme de puissance [90-92].
Si les fonctions ( )f x et ( )g x sont connues, pour atteindre
les objectifs de commande, la loi de commande suivante est une
solution :
( ) ( ) ( )*1 [ ]T
mu f x y t c e
g x= + + (III.7)
O [ ]Te e e= , et le vecteur 21 2 Tc c c = est choisi de manire
que toutes les racines du polynme 2 1 2 0s c s c+ + = appartiennent
au demi-plan gauche. En remplaant la commande (III.7) dans le
systme (III.4) nous obtenons la dynamique de lerreur suivante :
1 2 0e c e c e+ + = (III.8) Ce qui implique que lim ( ) 0t e t =
ce qui est lobjectif principal de la commande.
La loi de commande (III.7) du systme (III.3) peut tre facilement
implante si ( )f x et ( )g x sont parfaitement connues. Ces
fonctions tant gnralement variables et connues que de faon
imprcise, le but est de les approximer par des systmes flous. La
nouvelle loi de
commande est alors :
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
28
1 ( | ) ( | )
Tc f m
g
u f x y c eg x
= + (III.9)
O ( | )ff x et ( | ) gg x sont les approximations floues de f et
g avec les vecteurs de paramtres f et g respectivement. Afin
d'obtenir des lois d'adaptation telles que ( | )ff x et ( | ) gg x
convergent vers ( )f x et ( )g x respectivement, la procdure
suivante est ralise : En ajoutant ( | )g cg x u aux deux membres
(III.3), et en utilisant l'quation (III.9), on obtient :
[ ( ) ( | )] [ ( ) ( | )]T f g ce c e f x f x g x g x u = + +
(III.10) Vu que [ ]Te e e= , l'quation (III.10) peut tre rcrite
comme suit :
( ) [ ( ) ( | )] [ ( ) ( | )]c c f f ce = A e +b f x f x g x g x
u + (III.11) o :
1 2
0 1- -c c
Ac
= , 0
1cb = (III.12)
Puisque cA est une matrice stable (2
1 2csI A s c s c = + + est Hurwitz), il existe une matrice
symtrique dfinie positive P qui satisfait lquation de Lyapunov
[74]:
Tc cA P PA Q+ = (III.13)
O Q est une matrice arbitraire dfinie positive.
A partir des approximations floues, nous proposons des lois de
commande avec leurs
lois dadaptation pour atteindre les objectifs de commande et
garantir la bornitude de tous les
signaux du systme en boucle ferme. Les systmes flous [90-94]
sont utiliss pour identifier
en ligne les fonctions ( )f x et ( )g x . Ces systmes sont
dfinis comme suit :
1( / ) ( )
( )
( )
m
f fl fll
Tf fTf
f x x
x
x
====
(III.14)
1( / ) ( )
( )
( )
m
g gl gll
Tg g
Tg
g x x
x
x
====
(III.15)
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
29
O ( )f x et ( )g x sont les vecteurs de fonctions floues de
base, 1,...,T
f f fm = et
1 2,...,
T
g g g = sont les vecteurs de paramtres ajusts. Les systmes flous
sont caractriss par une seule fonction floue de base ce qui nous
permet
dobtenir les estimations f et g simultanment, ceci implique que
( ) ( )f gx x = .Dans le dveloppement de la commande, les fonctions
floues de base seront donnes par :
1
1 1
( )( )
( )
n
l iFiinml
l iFil i
xx
x
=
= =
=
(III.16)
O 1( ) ( )... ( )T
mx x x = constitue la fonction floue de base, 1,...,l m= , m est
le nombre des rgles floues utilises et n reprsente le nombre des
entres utilises.
On dfinit alors lerreur dapproximation minimale par l'expression
suivante: * * ( ) ( / ) ( ) ( / )f g cw f x f x g x g x u = +
(III.17)
O *f et *g sont respectivement les paramtres optimaux de f et g
satisfont : * arg min sup ( ) ( / )f f
xf f
f x f x
= (III.18)
* arg min sup ( ) ( / )g gxg g
g x g x
= (III.19)
O f
et g
sont des ensembles de contraintes pour f
et g
respectivement, spcifis par lexpert. Ces ensembles sont dfinis
comme :
{ }:f f f fM = (III.20) { }:g g g gM = (III.21)
O fM et gM sont des constantes positives spcifies par lexpert
aussi.
Notons que les paramtres optimaux *f et *g sont des constantes
artificielles inconnues introduites uniquement pour faire ltude
thorique de la stabilit de lalgorithme de
commande. En fait, la connaissance de leurs valeurs nest pas
ncessaire pour limplantation
des lois de commandes adaptatives.
Alors, lquation de lerreur (III.10) peut tre rcrite comme :
* * ( ( / ) ( / )) ( ( / ) ( / ) )c c f f g g ce A e b f x f x g
x g x u w = + + + (III.22)
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
30
Si on choisit f et g de la forme (III.14) et (III.15), on peut
rcrire l'quation (III.22) comme
suit :
( ) ( )T Tc c f c g c ce A e b x b x u b w = + + + (III.23)
*
f f f = (III.24) *
g g g = (III.25) O f et g correspondent aux erreurs destimation
paramtrique. Maintenant, on considre la fonction de Lyapunov
suivante :
1 2
1 1 1V2 2 2
T T Tf f g ge Pe = + + (III.26)
O, 1 et 2 sont des constantes positives. En prenant compte
l'quation (III.23), la drive de V par rapport au temps est donne
par :
11
22
1V ( ( ) )2
( ( ) )
TfT T T
c c f
Tg T
c c g
e Q e e Pb w e Pb x
e Pb x u
= + + + +
+
(III.27)
Nous utilisons f f = et g g = , lquation (III.27) devient :
11
22
1V ( ( ) )2
( ( ) )
TfT T T
c c f
Tg T
c c g
e Q e e Pb w e Pb x
e Pb x u
= + + +
(III.28)
Si on choisit les lois dadaptation pour les vecteurs de
paramtres ajusts f et g comme suit :
1 ( )T
f ce Pb x = (III.29)
2 ( )T
g c ce Pb x u = (III.30) De l'quation (III.28), et en utilisant,
les lois d'adaptation (III.29) et (III.30), nous obtenons :
1V2
T Tce Qe e Pb w + (III.31)
Pour construire les vecteurs de paramtres f et g appartenant aux
ensembles de contraintes f et g , respectivement, les lois
dadaptation (III.30), (III.31) ne sont pas suffisantes. Pour
rsoudre ce problme, on utilise lalgorithme de projection des
paramtres
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
31
[90-93]. Si les vecteurs de paramtres f et g appartiennent aux
ensembles de contraintes f et g , respectivement, ou sont sur la
limite de ces ensembles, mais se dirigent vers lintrieur des ces
ensembles, lutilisation des lois dadaptation (III.29) (III.30)
sont
suffisantes. Autrement (si les vecteurs des paramtres sont sur
la limite des ensembles de
contraintes, mais se dirigent vers lextrieur de ces ensembles)
on utilise lalgorithme de
projection pour modifier les lois dadaptation (III.39) et
(III.30) de manire ce que les
vecteurs de paramtres demeurent dans les ensembles de
contraintes. Les lois dadaptation
modifies sont dfinies par :
( ) ( )
( )
1
21 1
( ) ( ) 0
( )( ) ( ) 0
T T Tc f f f f c f
fT
f fT T T Tc c f f c f
f
e Pb x si M ou M et e Pb x
xe Pb x e Pb si M et e Pb x
< = = = >
(III.32)
( ) ( )
( )
2
22 2
( ) ( ) 0
( )( ) , ( ) 0
T T Tc c g g g g c g c
gT
g gT T T Tc c c c g g c g c
g
e Pb x u si M ou M et e Pb x u
xe Pb x u e Pb u si M et e Pb x u
< = = = >
(III.33)
Thorme 1 :
Considrons le systme non linaire (III.3), soumis laction de la
commande cu ,
dont la dynamique f et g est approxime par f et g donnes par les
systmes flous (III.14)
et (III.15) respectivement, avec les vecteurs paramtre f et g
ajustes par les lois adaptatives modifies (III.32) et (III.33).
Alors, la loi de commande dfinie par (III.9)
garantit la stabilit du systme (III.3) en boucle ferme, et
vrifie les proprits suivantes :
1- les vecteurs de paramtres ajusts f et g sont borns et
vrifient : f fM et
g gM pour tout 0t .
2- ( ) ( )2 20 0
t t
e d a b w d + (III.34)
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
32
Pour tout 0t , o a et b sont des constantes, et w est lerreur
dapproximation minimale dfinie par (III.17).
3- Si w dans (III.31) est carre sommable (squared
integrable),c'est--dire
( ) 20
w d
< , alors ( )lim 0t e t = . Remarque :
Dans le dveloppement ci-dessous il nest pas fait recours aucun
terme superviseur
et les rsultats de la stabilit asymptotique sont fournis en
utilisant la thorie de Lyapunov.
Dmonstration :
Pour dmonter que f fM , considrons la fonction candidate
suivante :
1V2
Tf f f = (III.35)
Do
V Tf f f = (III.36) Si la premire ligne de (III.32) est vraie,
(III.36) devient :
V ( ) 0T Tf c fe Pb x = (III.37) Si la deuxime ligne de (III.32)
est vraie, lorsque f fM = , on obtient :
2
21 1
( )V ( ) 0
Tf fT T T
f c f c
f
xe Pb x e Pb
= = (III.38)
De (III.37) et (III.38), on peut conclure que : V 0f . On assure
donc que f fM pour tout 0t , est toujours vrifie. On utilise le mme
raisonnement pour vrifier g gM pour tout 0t . Pour complter la
dmonstration et tablir la convergence asymptotique de la
trajectoire
d'erreur, nous avons besoin de montrer que ( ) 0e t quant t . En
utilisant l'quation (III.28), et les lois dadaptations (III.32) et
(III.33), il vient :
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
33
21
22
1V2
( )
( )
T Tc
T Tf f fT
c
f
T Tg g gT
c c
g
e Q e e Pb w
xI e Pb
xI e Pb u
= +
+
+
(III.39)
Si les premires lignes de (III.32) et (III.33) sont vraies,
alors 1 0I = et 2 0I = , on obtient 1V2
T Tce Q e e Pb w + , et si les deuximes lignes de (III.32) et
(III.33) sont vraies, alors
1 1I = , 2 1I = , et (III.39) devient :
2
2
1V2
( )
( )
T Tc
T Tf f fT
c
f
T Tg g gT
c c
g
e Q e e Pb w
xe Pb
xe Pb u
= +
+
+
(III.40)
Quand f fM = ,puisque *f fM , on a :
( )( )
*
2 2 2* *
2 2
0
TTf f f f f
f f f f
= =
(III.41)
Do :
2
( )0
T Tf f fT
c
f
xe Pb
(III.42)
De la mme manire on peut dmontrer que :
2
( )0
T Tg g gT
c c
g
xe Pb u
(III.43)
A partir de lanalyse ci-dessus, (III.40) devient :
1V2
T Tce Q e e Pb w + (III.44)
Qui peut tre simplifie :
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
34
2 22 2min
22min
1 1 1V2 2 2
1 12 2
Q Tc c c
Qc
e e e Pb w Pb w Pb w
e Pb w
+ + +
(III.45)
O minQ et la valeur propre minimale de Q . Par intgration des
deux cots de (III.45) et en supposant que min 1Q > , aprs
quelques simples manipulations, nous pouvons obtenir :
( ) ( ) ( ) ( )22 20 0min min
2 1V 0 V1 1
t t
cQ Q
e d t Pb w d + + (III.46) En dfinissant :
( ) ( )min
2 V 0 V1Q
a = + (III.47)
2
min
11 cQ
b Pb= (III.48)
o a et b sont des constantes, l'quation (III.46) devient
(III.34):
( ) ( )2 20 0
t t
e d a b w d + (III.49) A partir de (III.34), si 2w L , nous
avons 2e L et e L , parce que nous avons
dmontr que toutes les variables dans le cot droit de (III.22)
sont bornes. Par consquent
lutilisation du lemme de Barbalat [94], si 2e L L et e L , nous
avons ( )lim 0t e t = . III.3. Stabilisateur adaptatif flou
synergtique dun systme de puissance
Dans cette section, la procdure de conception dun stabilisateur
adaptatif flou
synergtique pour un systme de puissance est explique dans le
travail que nous avons men
et qui a fait l'objet d'une publication [95].
La synthse synergtique stabilisant le systme de puissance
commence par dfinir une
macro-variable donne par l'quation suivante :
1 2k x x = + (III.50) O k un constant permette la combinaison
linaire entre les entres de contrleur et doit satisfaire l'quation
diffrentielle homogne suivante :
0 0T T + = > (III.51) On peut avoir :
1 2
( ) ( )Tk x xK x f x g x u
= += + +
(III.52)
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
35
On considre sans perte de gnralits que, [ ]0 TK k= et en
substituant l'quation (III.52) dans l'quation (III.51), nous
obtenons :
( ) ( )TK x f x g x uT+ + = (III.53)
Donc, la loi de commande synergtique est donne par l'quation
(III.54)
1 ( )( )
Tu K x f xg x T
= (III.54)
Si les fonctions ( )f x et ( )g x sont parfaitement connues, la
loi de commande (III.54) du systme (III.3) peut tre facilement
implante. Ces fonctions tant gnralement inconnues, le
but est alors de les approximer par des systmes flous sous la
forme dquations (III.14) et
(III.15). La loi de commande (III.54) devient alors:
* 1 ( | ) ( | )
Tf
g
u K x f xg x T
= (III.55)
La tche suivante consiste remplacer f et g par la formule
spcifique des systmes
flous de la forme (III.14) et (III.15) respectivement, et de
dvelopper les lois dadaptation
pour ajuster les paramtres dans le but d'assurer la convergence
du systme en boucle ferme.
Tout dabord, on dfinit :
arg min sup ( / ) ( )f fzf f
f x f x
= (III.56)
arg min sup ( / ) ( )g gzg g
g x g x
= (III.57)
O f
et g
sont des ensembles de contraintes pour f
et g
respectivement, spcifis par lexpert. Ces ensembles sont dfinis
comme :
{ }:f f f fM = (III.58) { }:g g g gM = (III.59)
Avec fM et gM sont des constantes positives spcifies par
lexpert.
On dfinit lerreur dapproximation minimale par :
( ) * ( ) ( / ) ( ) ( / )f gw f x f x g x g x u = + (III.60)
f et g sont respectivement les paramtres optimaux de f et g ,
i.e., les valeurs des paramtres f et h minimisant l'erreur
dapproximation w .
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
36
Lquation (III.59) de la macro-variable peut tre rcrite comme
:
( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( )
( ) ( )( )( ) ( ) ( ) ( )
* * *
*
*
*
( ) / /
1 ( ) ( / ) /
( / ) ( / ) / /
1
Tg h
f g
f f g g
T T T Tf f g g
K x f x g x u g x u g x u
f x f x g x g x uT
f x f x g x g x u
w x x uT
= + + + = + + + = + +
(III.61)
O ( )x est la fonction floue de base de la forme (III.16), et on
dfinit les erreurs destimation paramtrique f et h comme suit :
f f f = (III.62)
g g g = (III.63)
Donc on peut rcrire l'quation (III.61) sous la forme :
( ) ( ) *1 T Tf gw x x uT = + + (III.64) Maintenant, on considre
la fonction de Lyapunov suivante :
2
1 2
1 1 1V2
T Tf f g gr r
= + + (III.65) O, 1r et 2r sont des constantes positives, La
drive de V par rapport au temps est donne
par :
( ) ( )( ) ( )
( )( ) ( )( )
1 2
*
1 2
*
1 2
* 21 2
1 2
1 1
1 1 1
1 1 1
1 1 1
T Tf f g g
T T T Tf g f f g g
T T T Tf g f f g g
T Tf f g g
Vr r
x x u wT r r
x x u wr r T
r x r x u wr r T
= + + = + + + +
= + + + + = + + + +
(III.66)
Nous utilisons f f = et g g = , lquation (III.66) devient :
( )( ) ( )( )2 *1 21 2
1 1 1T Tf f g gV w r x r x uT r r
= + + (III.67)
Si on choisit les lois dadaptation suivantes :
( )1f r x = (III.68) ( ) *2h r x u = (III.69)
-
Chapitre III Conception d'un Stabilisateur Adaptatif Flou et
Adaptatif Flou Synergtique
37
partir des qua