Two-rate prescribed-performance adaptive non-linear integral backstepping control with AECO–DBO-based parameter optimization for renewable energy grid integration
Cet article propose une stratégie de commande robuste par rétroaction par étapes (backstepping) non linéaire, adaptative, à performance prescrite à deux taux, optimisée via un algorithme hybride Adaptive Eagle–Cat et Dung Beetle, qui surpasse significativement les contrôleurs classiques PI et super-twisting sliding mode dans la régulation de la tension du bus DC et la suppression des harmoniques pour les systèmes photovoltaïques-batteries raccordés au réseau sous diverses perturbations et incertitudes.
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Le réseau électrique moderne est un équilibre délicat. Il repose sur un flux d'énergie constant et régulier pour maintenir l'éclairage et le fonctionnement des machines, mais les sources qui l'alimentent deviennent de plus en plus imprévisibles. L'énergie solaire, par exemple, est abondante et propre, mais elle est à la merci de la météo ; les nuages passent, le soleil se couche et l'intensité de la lumière varie tout au long de la journée. Pour rendre l'énergie solaire fiable, les ingénieurs la connectent à des systèmes de stockage par batterie. Ces batteries agissent comme un tampon, absorbant l'excès de puissance lorsque le soleil brille et la restituant lorsque la lumière faiblit. Cependant, la connexion de ces sources fluctuantes à un réseau rigide et stable crée un problème de contrôle complexe. Le point où les panneaux solaires, les batteries et le réseau se rejoignent est une jonction à haute tension appelée lien CC (DC link). Si la tension à cette jonction varie trop, l'ensemble du système peut devenir instable, provoquant des problèmes de qualité de l'énergie ou même une coupure. Maintenir cette tension stable est le principal défi des chercheurs qui tentent d'intégrer les énergies renouvelables dans notre vie quotidienne.
Dans une étude récente, les chercheurs Ghada A. Abdel Aziz et Mohamed M. El-Sotouhy ont abordé ce défi en concevant un nouveau système de contrôle hautement sophistiqué pour une installation solaire et de batterie connectée au réseau. Leur objectif était de créer un « cerveau » pour le système capable de réagir instantanément aux changements de luminosité solaire et de niveaux de batterie, tout en maintenant une tension parfaitement stable. Ils ont développé une stratégie de contrôle qu'ils appellent un contrôleur de backstepping intégral non linéaire adaptatif à performance prescrite à deux vitesses. Bien que le nom soit complexe, le concept repose sur la division du problème en parties gérables. Le système utilise deux vitesses de réaction différentes : une pour gérer les changements rapides et instantanés du courant électrique, et une autre pour gérer les changements plus lents des paramètres internes du système. Il emploie également une règle de « performance prescrite », qui agit comme une enveloppe de sécurité, garantissant que toute erreur de tension reste à l'intérieur d'une limite strictement définie et décroissante. Cela empêche le système de s'écarter trop loin de sa cible, quel que soit le chaos de l'environnement.
Pour que ce contrôleur fonctionne à son niveau optimal, les chercheurs avaient besoin de trouver les réglages parfaits pour ses cinq boutons de réglage internes. Par le passé, les ingénieurs auraient pu deviner ces réglages ou utiliser des méthodes basiques par tâtonnements, ce qui menait souvent à des performances sous-optimales. Au lieu de cela, cette équipe a créé une méthode d'optimisation hybride qui combine deux algorithmes de recherche inspirés de la nature. Un algorithme imite les comportements de chasse et de recherche des aigles et des chats, tandis que l'autre est basé sur les habitudes uniques de roulement et de recherche de nourriture des bousiers. En fusionnant ces deux approches, le système peut explorer une vaste gamme de possibilités pour trouver les réglages idéaux sans rester bloqué dans des impasses locales. Les chercheurs ont testé ce nouveau contrôleur hybride contre deux méthodes traditionnelles : un contrôleur proportionnel-intégral standard, courant dans l'industrie, et un contrôleur de mode de glissement super-torsion (super-twisting sliding mode), connu pour sa robustesse mais souvent critiqué pour causer du bruit électrique.
Les résultats de leurs tests ont été frappants. Les chercheurs ont réalisé des simulations approfondies et des expériences en temps réel à l'aide d'un simulateur numérique haute vitesse pour imiter les conditions du monde réel. Ils ont soumis le système à des changements rapides de l'irradiance solaire, à des variations des niveaux de charge de la batterie et à des changements soudains de la charge électrique. Dans chaque scénario, le nouveau contrôleur hybride a surpassé les méthodes traditionnelles. Lorsque l'irradiance solaire changeait, le contrôleur standard produisait une distorsion harmonique totale — une mesure de la façon dont l'onde électrique est « sale » ou déformée — de 69,055 %, tandis que le contrôleur de mode de glissement atteignait 57,068 %. En revanche, le nouveau système maintenait cette distorsion à un niveau remarquablement bas de 4,503 %. Des résultats similaires sont apparus lorsque les chercheurs ont introduit des incertitudes dans les paramètres internes des panneaux solaires ou modifié la demande de puissance de la charge. Sous les variations de charge, les contrôleurs traditionnels ont montré des niveaux de distorsion de 64,856 % et 25,976 %, alors que le nouveau système maintenait un signal propre avec seulement 3,949 % de distorsion.
L'étude confirme que cette nouvelle approche offre un bond en avant significatif dans la gestion des systèmes d'énergie renouvelable. En utilisant une stratégie de contrôle qui s'adapte aux conditions changeantes en temps réel et qui est affinée par un algorithme de recherche hybride, le système peut maintenir une tension stable même lorsque le soleil scintille ou que la batterie se charge et se décharge rapidement. Les chercheurs ont démontré que leur méthode ne se contente pas de stabiliser la tension, mais réduit également de manière drastique le bruit électrique qui peut endommager les équipements ou perturber le réseau. Bien que l'étude se soit concentrée sur des scénarios spécifiques tels que les changements solaires et les variations de charge, les auteurs notent que les travaux futurs devront explorer des situations encore plus complexes, telles que les changements simultanés de température et de lumière ou l'ombrage partiel des panneaux. Pour l'instant, cependant, les conclusions ouvrent une voie claire vers une intégration plus fiable et efficace de l'énergie solaire dans le réseau énergétique mondial, prouvant qu'avec la bonne logique de contrôle, la variabilité de la nature peut être domptée pour servir le réseau.
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