Soutenance de thèse : Lakhdar MAMOURI
Équipe : EM3
Date & heure : mardi 19 décembre 2023 à 14h30 à l'amphithéâtre de l'IPCMS, Campus de Cronenbourg, 23 Rue du Loess, 67200 Strasbourg
Titre : « Architecture Mixte pour le Suivi du Point de Puissance Maximal d’un Système de Récupération d’Énergie Piézoélectrique »
Résumé :
Avec l'essor de l'Internet des Objets (IoT), nous observons une prolifération croissante d'objets interconnectés dans notre quotidien. Cependant, ces dispositifs électroniques sont confrontés à une contrainte majeure : l'alimentation en énergie. Les batteries conventionnelles, limitées en capacité de stockage, à la durée de vie restreinte et nécessitant des recharges fréquentes, ont un impact direct sur l'environnement et les ressources naturelles. Dans cette optique, la récupération d'énergie environnementale émerge comme une solution prometteuse. Parmi les diverses sources d'énergie disponibles, l'énergie vibratoire, captée par des modules piézoélectriques, se révèle particulièrement intéressante. Malgré les défis liés à la nature du signal alternatif généré par cette source, la méthode piézoélectrique offre une intégration aisée et des avantages significatifs.
Cette thèse se concentre sur le développement d'algorithmes de suivi du point de puissance maximale (MPPT) spécifiquement adaptés aux systèmes de récupération d'énergie piézoélectriques. Ces algorithmes visent à optimiser la conversion de l'énergie vibratoire en énergie électrique pour alimenter efficacement les dispositifs électroniques. Ils prennent en compte les fluctuations des sources vibratoires pour garantir une alimentation autonome et efficace.
Dans cette perspective, un modèle optimisé du système a été conçu pour analyser son comportement. Ce modèle a considérablement réduit les ressources de simulation requises, permettant des simulations autrefois longues à être réalisées rapidement sur des appareils plus accessibles. En outre, cette thèse a proposé une version optimisée de l'approche Fractional Open Circuit Voltage (FOCV), réduisant le nombre de composants par rapport aux méthodes existantes. Les résultats expérimentaux ont confirmé la fidélité de ce modèle par rapport aux résultats réels du système. Cette thèse a également introduit un algorithme alternatif, l'Adaptive Fractional Open Circuit Voltage (AFOCV). Cette approche présente une efficacité remarquable même avec des tensions faibles, contribuant ainsi considérablement à l'amélioration globale des performances des systèmes de récupération d'énergie piézoélectrique.
Jury :
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