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L’électrification intelligente au service de la transition énergétique

Smart electrification towards energy transition

Publié le 11 juin 2015
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16 juin 2015
14H - 16H
Brésil

Soutenance de thèse Tiago Staudt

La thèse de T. Staudt a été réalisée en co-tutelle entre L'Université de Grenoble Alpes et l'Universite Federale de Santa-Catarina (Bresil) dans le cadre du LIA-Maxwell

Attention cette thèse sera soutenue au Bresil et le jury cote français y assistera par visio-conference à partir de la salle D040
Nous pouvons donc accueillir pendant la soutenance et les questions une quinzaine de personnes en plus des membres du jury

Titre de la thèse

Modelisation, conception et optimisation des machines à reluctance à double alimentation sans balais

Resume

Cette thèse traite de la modélisation, conception, optimisation ainsi que de la validation expérimentale d’une machine à reluctance variable à double alimentation (BDFRM-Brushless Doubly-Fed Reluctance Machine) destinée aux Eoliennes.

La BDFRM est notamment considérée comme une alternative viable à la Machine Asynchrone à Double Alimentation (MASDA) dans les systèmes Eoliens à vitesse variable.

Elle maintient les avantages de cout de la MASDA tout en permettant l’utilisation d’un convertisseur de puissance réduit ainsi que la diminution des coûts d’entretien en raison de son fonctionnement sans balais. Une revue de la littérature fait apparaitre un manque de recherches concernant la définition de procédures de conception pour rendre cette machine plus populaire en général, et dans l’Eolien en particulier.

L’objectif principal de cette thèse est de contribuer à la maîtrise du processus de conception optimale de la BDFRM en proposant une approche méthodologique basée sur différents niveaux de modélisation et sur l’optimisation. Elle examine comment l’optimisation pourrait être appliquée à toutes les étapes de développement avec des objectifs distincts à évaluer. Plus précisément, elle se focalise sur la définition du problème d’optimisation sous contraintes et sur sa solution itérative en utilisant un algorithme déterministe couplé à des modèles semi-analytiques de differents niveaux.

Membres du jury

M. Renato CARLSON : Professeur, UFSC - GRUCAD, Florianópolis, Président

M. Georges BARAKAT : Professeur, Université du Havre - GREAH, Le Havre, Rapporteur

M. Silvio Ikuyo NABETA : Professeur, USP - Escola Politécnica, São Paulo, Rapporteur

M. Laurent KRÄHENBÜHL : Directeur de recherches, École Centrale de Lyon, Ampère, Lyon, Examinateur

M. Ivan CHABU : Professeur, USP - Escola Politécnica, São Paulo, Examinateur

M. Xavier BRUNOTTE : Docteur Ingénieur, Vesta System, Grenoble, Examinateur

M. Frédéric WURTZ : Directeur de recherches, Univ. Grenoble Alpes, G2Elab, Grenoble, Directeur de thèse

M. Nelson Jhoe BATISTELA : Professeur, UFSC, GRUCAD, Florianópolis, Directeur de thèse


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mise à jour le 11 juin 2015

Université Grenoble Alpes