Commande avancée de convertisseurs de puissance : application aux réseaux électriques embarqués

Dans les dernières années, le respect de l’environnement est devenu une des grandes préoccupations des clients du secteur automobile. Les constructeurs cherchent à réduire les émissions carbones de ses produits et les véhicules hybrides ou purement électriques apparaissent comme une alternative viable aux véhicules thermiques. Un des éléments importants de la réussite de la commercialisation des véhicules électriques est la recharge de la batterie qui peut être effectuée par différents moyens, avec des chargeurs embarqués/débarqués, à domicile ou sur la voie-publique. Dans ce domaine un système de charge performant doit notamment être robuste vis-à-vis des contraintes extérieures( perturbations réseaux, impédances de ligne, charges de plusieurs véhicules en même temps), avoir un bon rendement entre la puissance puisée à la prise et celle délivrée à la batterie, maitriser les courants harmoniques rejetés sur le réseau électrique (respect des différentes contraintes réglementaires liées aux perturbations émises). Pour répondre à ces exigences les travaux de cette thèse proposent des commandes innovantes des convertisseurs de puissance contenus dans les chargeurs électriques. Dans un premier temps, la modélisation des convertisseurs de puissance est réalisée en moyenne à la période de commutation et en moyenne généralisée pour d´écrire le processus de génération des harmoniques des courants et tensions des convertisseurs. Des lois de commande non-linéaire fondées sur la théorie de stabilité au sens de Lyapunov sont proposées de fac¸on à induire un comportement en boucle fermée satisfaisant les exigences souhaitées pour les convertisseurs de puissance. La partie commande est complétée par une partie d’observation nécessaire pour l’estimation des signaux non-mesurés et pour l’extraction harmonique. Enfin dans la dernière partie de la thèse, les différentes stratégies de commande sont validées par rapport aux exigences via une co-simulation en reproduisant l’architecture de logiciel model in the loop utilisée dans l’industrie