Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université Blida1- Saad Dahlab
Affiliation
Département Electronique
Auteur
AMROUCHE, Badia
Directeur de thèse
GUESSOUM Abderezak (Professeur)
Co-directeur
BELHAMEL Maiouf (Professeur)
Filière
Electronique
Diplôme
Doctorat
Titre
CONTRIBUTION AU DEVELOPPEMENT D’UNE NOUVELLE METHODE MPPT BASEE SUR LES CONCEPTS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LES SYSTEMES PHOTOVOLTAÏQUES
Mots clés
Générateur photovoltaïque, point de puissance maximale, poursuite du point de puissance maximale (MPPT), réseaux de neurones artificiels (RNA
Résumé
L’optimisation de l’énergie dans une chaine de conversion photovoltaïque reste encore un sujet d’étude. La poursuite du point de puissance maximale est considérée comme étant la solution la plus pertinente permettant d’assurer l’extraction de la puissance maximale que peut fournir un générateur photovoltaïque, éléments clé, de tout système PV. Plusieurs méthodes de poursuite du point de puissance maximale (MPPT) ont été développées et présentées. Plusieurs d’entre elles ont fait leurs preuves expérimentalement. La littérature propose une grande quantité de solutions sur l’algorithme de contrôle MPPT. Le problème est abordé dans sa globalité dans cette thèse. Une analyse du fonctionnement de modules PV est présentée visant à comprendre les propriétés du point de puissance maximale, analyse rendue possible grâce à une riche base de données expérimentale décrivant le fonctionnement de 4 modules de technologies différentes. Les réseaux de neurones artificiels offrent plusieurs possibilités et solutions aux problèmes liés à la modélisation, l’identification et la commande. Dans ce travail, trois configurations différentes pour algorithmes MPPT neuronaux ont été proposées. Les résultats de poursuite ainsi que les rendements en puissance et en énergie sont calculés et comparés avec ceux des algorithmes MPPT les plus utilisés
Réponse CS
soutenu
Statut
Validé