MAKHLOUFI, SALIM (2013) CONTRIBUTION A L’OPTIMISATION DES INSTALLATIONS PHOTOVOLTAIQUES PAR DES COMMANDES INTELLIGENTES. Doctoral thesis, Université de Batna 2.
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Abstract
Les systèmes photovoltaïques présentent des caractéristiques fortement non linéaires, leur production d'énergie dépend des conditions climatiques qui sont hautement aléatoires. Tout cela rend la conception d'un système photovoltaïque optimisé difficile. Les systèmes photovoltaïques connectés aux réseaux, et grâce à l'amélioration du rendement des panneaux photovoltaïques, promettent d'être l'avenir du photovoltaïque. Cependant, la connexion au réseau d'un générateur externe comme le générateur photovoltaïque impose quelques défis techniques à surmonter. Dans ce travail nous avons essayé d'apporter une contribution dans ce sens en utilisant des techniques intelligentes tel que la logique floue type-1 et type-2 et les réseaux de neurones. Après une présentation des différentes topologies des systèmes photovoltaïques connectés au réseau, la modélisation et la commande classique des différentes composantes du système choisi ont été abordées. Le système a été simulé, sous des conditions normales et en présence de perturbations au niveau du réseau, dans l'environnement Matlab/SIMULINK. Pour l'optimisation du fonctionnement du générateur photovoltaïque, un MPPT à base de la logique floue type-1 a été étudié, celui-ci donne des résultats nettement meilleur qu'un MPPT classique. Un générateur de connexions basé sur les réseaux de neurones a été proposé. Comparé à trois autres générateurs classiques, le générateur de connexion proposé donne les meilleurs résultats. La détermination du rapport de dimensionnement optimum entre le générateur photovoltaïque et l'onduleur, pour une installation photovoltaïque connectée au réseau, et ce pour quatre villes algériennes, a été déterminé en utilisant un optimisateur à base de la logique floue type-2.
Item Type: | Thesis (Doctoral) |
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Uncontrolled Keywords: | Photovoltaïque, Connecté au réseau, Onduleur, Commandes intelligentes, MPPT, PLL, Logique floue, Réseaux de neurones |
Subjects: | Technologie > Electronique |
Divisions: | Faculté de technologie > Département d'électronique |
Date Deposited: | 25 Apr 2017 12:54 |
Last Modified: | 25 Apr 2017 12:54 |
URI: | http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1083 |
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