École Privée d’Ingénierie du Niger — L’école du nouveau monde

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Filière : Master Professionnel en Génie Électrique et Énergies Renouvelables (GEEL)

  • PV Avancé : Dimensionnement & Performance

    Le cours PVA1301 — PV Avancé : Dimensionnement & Performance (4 crédits ; CM 22 h, TD 8 h, TP 14 h, TPE 36 h ; charge totale 80 h) prépare l’ingénieur GEEL à concevoir, optimiser et exploiter des centrales photovoltaïques de grande puissance (supérieures à 1 MWc) en zone sahélienne. Il approfondit la physique du module (modèle à deux diodes, mismatch, mécanismes de dégradation), la ressource solaire (bases de données, modèles de transposition, incertitudes P50/P90), la conception électrique complète d’une centrale (strings, câblage DC/AC, onduleurs, transformateurs, trackers) et l’analyse de performance en exploitation (PR, disponibilité, détection d’anomalies, maintenance). Le contexte nigérien — forte irradiation, températures de cellule élevées, poussière et harmattan — est au cœur de tous les exemples.

    Objectifs d’apprentissage

    • Modéliser les pertes systèmes PV à l’échelle d’une centrale de grande puissance (> 1 MWc).
    • Réaliser une étude de site complète (ombrage 3D, albédo, encrassement) avec PVsyst avancé.
    • Dimensionner et optimiser l’architecture électrique d’une centrale PV (câblage DC/AC, transformateurs).
    • Analyser les performances d’une centrale PV en exploitation et identifier les dégradations.

    Prérequis

    Énergie Photovoltaïque (EPV3401) ; Dimensionnement Systèmes EnR (DEN6301). Maîtrise de base de PVsyst, d’un tableur et de Python.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Physique Avancée des Modules PV
    2. Leçon 2 — Ressource Solaire et Gisement
    3. Leçon 3 — Architecture et Dimensionnement
    4. Leçon 4 — Monitoring et Maintenance Avancée

    Travaux pratiques

    • TP1 : Modélisation des pertes système sur PVsyst — centrale PV 2 MWc en zone sahélienne (leçon 3).
    • TP2 : Étude d’ombrage 3D sur site réel au Niger — analyse des zones de perte (leçon 2).
    • TP3 : Analyse de données de production réelles — diagnostic par comparaison de courbes I-V (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Contrôle continu + examen terminal : CC 40 % (comptes rendus des trois TP, TD, quiz), ET 60 % (épreuve écrite avec étude de cas de dimensionnement). Nature : mixte (M).

    Bibliographie

    • Luque, A. & Hegedus, S. (dir.), Handbook of Photovoltaic Science and Engineering, Wiley.
    • PVsyst SA, PVsyst User Manual v7 (pvsyst.com).
    • IEC 62446-1 : Systèmes photovoltaïques — Exigences pour les essais, la documentation et la maintenance — Partie 1 : systèmes connectés au réseau.
    • Duffie, J. A. & Beckman, W. A., Solar Engineering of Thermal Processes, Wiley (complément : rayonnement et transposition).
    • IEC 61724-1 : Performance des systèmes PV — Surveillance (complément pour les KPI).

  • Smart Grid et Gestion de l’Énergie

    Le cours SGE1202 — Smart Grid et Gestion de l’Énergie (3 crédits ; CM 18 h, TD 6 h, TP 6 h, TPE 30 h ; charge totale 60 h) prolonge les enseignements de Licence sur les réseaux intelligents et l’IoT. Il forme l’ingénieur GEEL à concevoir la « couche numérique » d’un réseau électrique : comptage évolué, supervision de la distribution, gestion des ressources distribuées, et surtout systèmes de gestion de l’énergie (EMS) capables d’optimiser en temps réel un mini-réseau PV + stockage + groupe diesel, cas typique de l’électrification rurale au Niger. Les méthodes d’optimisation (MILP, commande prédictive, apprentissage par renforcement) sont mises en œuvre en Python sur des données sahéliennes, et le cours se termine par une analyse critique de la situation en Afrique de l’Ouest (WAPP, comptage NIGELEC, mini-réseaux).

    Objectifs d’apprentissage

    • Concevoir l’architecture d’un système de gestion de l’énergie (EMS) pour micro-réseau intelligent.
    • Implémenter des algorithmes d’optimisation en temps réel pour l’équilibrage offre-demande.
    • Maîtriser les technologies de communication AMI et les protocoles standards des smart grids.
    • Analyser les modèles de marché de l’énergie et les mécanismes d’agrégation de flexibilité.

    Prérequis

    Réseaux Intelligents — Licence S5 (SGR5302) ; IoT et Réseaux de Capteurs (IOT5202). Des bases de Python (listes, boucles, fonctions) et de programmation linéaire sont recommandées.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Architecture Smart Grid
    2. Leçon 2 — Systèmes de Gestion de l’Énergie (EMS/BEMS)
    3. Leçon 3 — Optimisation de la Gestion d’Énergie
    4. Leçon 4 — Smart Grid en Afrique de l’Ouest

    Travaux pratiques

    • TP guidé (leçon 2) : stratégie de peak shaving et d’arbitrage tarifaire pour un atelier PV + BESS, simulation horaire sous Python/tableur.
    • TP guidé (leçon 3) : optimisation MILP de l’EMS d’un mini-réseau 500 kWc PV + 1 MWh BESS + groupe diesel (PuLP/CBC), puis variante par Q-learning.

    Modalités d’évaluation

    Contrôle continu + examen terminal : CC 40 % (comptes rendus de TP, TD notés, quiz en ligne), ET 60 % (épreuve écrite de synthèse). Nature : mixte (M).

    Bibliographie

    • Farhangi, H. (dir.), The Path of the Smart Grid, IEEE Press.
    • Kassakian, J. G. & Schmalensee, R. (dir.), The Future of the Electric Grid, MIT Press.
    • Momoh, J., Smart Grid: Fundamentals of Design and Analysis, Wiley-IEEE Press (complément).
    • Sutton, R. S. & Barto, A. G., Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press (complément, chapitre Q-learning).

  • Réseaux Électriques Avancés & Qualité

    Ce cours de Master 1 (semestre 1) forme aux méthodes d’étude des réseaux électriques modernes, marqués par l’arrivée massive des sources renouvelables à interface électronique. Il couvre le calcul des réseaux (load flow, courts-circuits, analyse modale), la stabilité de tension et transitoire avec EnR (inertie virtuelle, onduleurs grid-forming), la qualité de l’énergie (harmoniques, déséquilibre, flicker, filtrage) et les protections HTA/HTB (différentielles, distance, coordination, IEC 61850). Les exemples s’appuient sur le contexte nigérien : départs HTA 20/33 kV NIGELEC, lignes 132 kV, centrales PV raccordées aux réseaux régionaux, ateliers et bâtiments de Niamey.

    Objectifs d’apprentissage

    • Analyser la stabilité statique et dynamique des réseaux électriques avec forte pénétration EnR.
    • Maîtriser les méthodes de calcul des réseaux : Load Flow, court-circuit, analyse modale.
    • Appliquer les normes de qualité de l’énergie (EN 50160) et diagnostiquer les perturbations.
    • Concevoir les protections différentielles et de distance pour réseaux HTA et HTB.

    Prérequis

    Réseaux Électriques & Distribution (RED3201) ; Signaux & Systèmes Linéaires 2 (SSL4301).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Calcul Avancé des Réseaux
    2. Leçon 2 — Stabilité des Réseaux avec EnR
    3. Leçon 3 — Qualité de l’Énergie Électrique
    4. Leçon 4 — Protections des Réseaux

    Travaux pratiques

    • TP1 : Load Flow sur réseau HTA Niger (outil Python pandapower) (leçon 1).
    • TP2 : Simulation d’un court-circuit triphasé et sélectivité des protections (leçon 4).
    • TP3 : Analyse de qualité réseau sur données réelles (analyseur Fluke 435) (leçon 3).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 22 h, TD 8 h, TP 10 h, TPE 40 h, soit 80 h de charge totale (CTT) — 4 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (TP, TD, quiz) et examen terminal 60 % ; nature mixte.

    Bibliographie

    • Glover, Sarma & Overbye, Power System Analysis and Design, Cengage.
    • Kundur, Power System Stability and Control, McGraw-Hill.
    • Arrillaga & Watson, Power System Harmonics, Wiley (complément).
    • Horowitz & Phadke, Power System Relaying, Wiley (complément).

  • Modélisation & Simulation Avancée

    Ce cours de Master 1 (semestre 1), à forte dominante pratique, donne à l’ingénieur GEEL les outils de modélisation et de simulation nécessaires aux études de systèmes énergétiques : représentation d’état, bond graphs et modèles moyens des convertisseurs ; co-simulation et Hardware-in-the-Loop ; études de réseaux de distribution avec pandapower et OpenDSS ; simulation stochastique (Monte-Carlo, sensibilité, fiabilité, P50/P90) ; optimisation méta-heuristique et multi-objectif assistée par modèles de substitution. Les applications portent sur des cas nigériens : départs HTA NIGELEC, centrales PV autour de Niamey, mini-réseaux hybrides ruraux.

    Objectifs d’apprentissage

    • Modéliser des systèmes énergétiques complexes par la méthode des espaces d’état et des bond graphs.
    • Réaliser des co-simulations entre MATLAB/Simulink, PLECS et Python pour des études système.
    • Mettre en œuvre la simulation Monte-Carlo pour l’analyse de sensibilité des systèmes EnR.
    • Développer des modèles de substitution (surrogate models) pour l’optimisation des systèmes haute puissance.

    Prérequis

    Simulation & Modélisation MATLAB S4 (SIM4102) ; Mathématiques Appliquées Laplace/Fourier (MAL4101).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Modélisation Avancée
    2. Leçon 2 — Co-simulation et Outils Avancés
    3. Leçon 3 — Simulation Stochastique
    4. Leçon 4 — Optimisation et Conception

    Travaux pratiques

    Le syllabus prévoit 14 h de TP (sans liste détaillée) ; ils sont organisés en un TP guidé par module :

    • Modélisation moyenne vs commutation d’un boost (leçon 1).
    • Scripts pandapower et OpenDSS sur un départ HTA 20 kV (exercices de la leçon 2).
    • Calcul P50/P90 par Monte-Carlo et indices de Sobol (leçon 3).
    • Optimisation multi-objectif d’un système hybride PV + éolien + BESS avec NSGA-II (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 14 h, TD 6 h, TP 14 h, TPE 26 h, soit 60 h de charge totale (CTT) — 3 crédits. Évaluation : contrôle continu 100 % (pas d’examen terminal), nature TP (pratique) : comptes rendus de TP, scripts et modèles rendus, mini-projet de synthèse.

    Bibliographie

    • MathWorks, Simulink Modeling Guide (mathworks.com).
    • Kundur, Power System Stability and Control, McGraw-Hill.
    • Erickson & Maksimović, Fundamentals of Power Electronics, Springer (complément, modèles moyens).
    • Saltelli et al., Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley (complément).
    • Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, Wiley (complément).

  • Commande Avancée des Convertisseurs

    Ce cours de Master 1 (semestre 1) traite des lois de commande modernes appliquées aux convertisseurs statiques des systèmes d’énergies renouvelables : régulateurs numériques (RST) implantés sur DSP, algorithmes MPPT avancés pour les champs PV soumis à l’ombrage et à la poussière, commande robuste par mode glissant et commande prédictive à ensemble fini. Chaque méthode est posée mathématiquement, appliquée à un cas concret (boost PV, onduleur raccordé au réseau NIGELEC 230/400 V – 50 Hz, mini-réseau solaire) puis validée en simulation et en Hardware-in-the-Loop.

    Objectifs d’apprentissage

    • Concevoir des régulateurs numériques avancés (RST, prédictif, robuste) pour les convertisseurs de puissance.
    • Implémenter des algorithmes MPPT de 2e génération sur processeurs DSP/FPGA.
    • Maîtriser la commande par mode glissant et la commande prédictive (MPC) appliquées aux onduleurs.
    • Valider les stratégies de commande par simulation Hardware-in-the-Loop (HIL).

    Prérequis

    Signaux & Systèmes Linéaires 2 (SSL4301) ; Commande des Machines Électriques (CME4303).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Commande Numérique Avancée des Convertisseurs
    2. Leçon 2 — MPPT Avancé pour Systèmes PV
    3. Leçon 3 — Commande par Mode Glissant (SMC)
    4. Leçon 4 — Commande Prédictive (MPC)

    Travaux pratiques

    • TP1 : MPPT par logique floue sur simulateur MATLAB/Simulink (leçon 2).
    • TP2 : Commande SMC d’un hacheur boost PV — validation HIL sur dSPACE (leçon 3).
    • TP3 : FCS-MPC d’un onduleur triphasé — comparaison avec PI vectoriel (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 18 h, TD 8 h, TP 6 h, TPE 28 h, soit 60 h de charge totale (CTT) — 3 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (comptes rendus de TP, TD, quiz) et examen terminal 60 % ; nature mixte.

    Bibliographie

    • Franklin, Powell & Emami-Naeini, Feedback Control of Dynamic Systems, Pearson.
    • Rodriguez & Cortes, Predictive Control of Power Converters and Electrical Drives, IEEE Press / Wiley.
    • Utkin, Guldner & Shi, Sliding Mode Control in Electro-Mechanical Systems, CRC Press (complément).
    • Landau & Zito, Digital Control Systems, Springer (complément sur le RST).

  • Électronique de Puissance Avancée

    Ce cours de Master 1 (semestre 1) approfondit l’électronique de puissance au service des systèmes d’énergies renouvelables. Il part de la physique des composants à grand gap (SiC, GaN), qui permettent aujourd’hui des convertisseurs à rendement supérieur à 97-99 %, pour aller jusqu’aux topologies utilisées dans les centrales PV, les systèmes de stockage par batteries et les liaisons HVDC. Les études de cas sont ancrées dans le contexte nigérien : températures ambiantes de 45 °C, poussière d’harmattan, réseau NIGELEC 230/400 V – 20/33 kV, centrales et mini-réseaux solaires.

    Objectifs d’apprentissage

    • Analyser et concevoir des convertisseurs de puissance haute performance (rendement > 97 %) pour les systèmes EnR.
    • Maîtriser la MLI multi-niveaux et les topologies avancées (NPC, Flying Capacitor, MMC).
    • Modéliser les phénomènes de commutation à haute fréquence et dimensionner les circuits d’amortissement.
    • Évaluer et optimiser les pertes dans les composants SiC et GaN pour la prochaine génération de convertisseurs.

    Prérequis

    Électronique de Puissance — Licence S2 (ELP2202) ; Physique des Semi-conducteurs (PSC1101).

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Composants de Puissance de 3e Génération
    2. Leçon 2 — Topologies Avancées AC/DC
    3. Leçon 3 — Onduleurs Multi-niveaux
    4. Leçon 4 — Convertisseurs pour les EnR

    Travaux pratiques

    • TP1 : Caractérisation SiC MOSFET — mesures de commutation Double-Pulse Test (leçon 1).
    • TP2 : Conception et simulation d’un onduleur NPC 3 niveaux sous PLECS (leçon 3).
    • TP3 : Optimisation d’un convertisseur boost PV 50 kWc — bilan de pertes complet (leçon 4).

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : CM 22 h, TD 8 h, TP 10 h, TPE 40 h, soit 80 h de charge totale (CTT) — 4 crédits. Évaluation CC + ET : contrôle continu 40 % (comptes rendus de TP, TD notés, quiz en ligne) et examen terminal 60 % ; nature mixte (écrit et pratique).

    Bibliographie

    • Mohan, Undeland & Robbins, Power Electronics: Converters, Applications and Design, Wiley.
    • Holmes & Lipo, Pulse Width Modulation for Power Converters, IEEE Press.
    • Bose, Power Electronics and AC Drives, Prentice Hall.
    • Erickson & Maksimović, Fundamentals of Power Electronics, Springer (complément).
    • B. J. Baliga, Fundamentals of Power Semiconductor Devices, Springer (complément sur les composants).