Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Biskra - Mohamed Khider
Affiliation
Département de Génie Electrique
Auteur
Barka, Noureddine
Directeur de thèse
BEN ATTOUS Djilani (Professeur)
Filière
Génie Electrique
Diplôme
Doctorat
Titre
Etude et optimisation d’un système de production photovoltaïque connectés au réseau autonome pour une meilleure exploitation de l’énergie solaire.
Mots clés
Gestion d’Energie ;Panneaux Photovoltaïques; MPPT; Réseaux Electrique; Elément du Stockage; Connexions; Modélisation; Optimisation; Intelligence Artificielle; Méthodes Méta-Heuristiques.
Résumé
L’énergie solaire photovoltaïque constitue parmi les énergies renouvelables celle qui possède le plus large potentiel de développement. le générateur photovoltaïque peut fonctionner dans une gamme de tension et courant de sortie mais il ne peut délivrer une puissance maximale que pour des valeurs particulières V,I.En effet la caractéristique I(V) dépend de la température et de l’éclairement solaire. Ces variations climatiques entraine la fluctuation du point de puissance maximale.A cause de cette fluctuation, on intercale entre la source et le récepteurs des convertisseurs statiques commandés permettent de poursuive le point de puissance maximale.Ces commandes sont connues sous le nom de MPPT (Maximum Power Point Tracking). L’adaptation du niveau de tension entre un générateur photovoltaïque et une charge vise à transférer le maximum de puissance maximale. Pour améliorer les performances du contrôle et la poursuite du point de puissance maximum nous proposons différents régulateurs basé sur les intelligence artificielle et les méthodes méta-heuristiques. Nous nous sommes intéressés au régulateur classique pour l’amélioration et l’optimisation des performances de contrôle d’un système photovoltaïque et à l’impact de son remplacement par d’autres régulateurs basés sur les techniques de l’intelligence artificielle tels que les régulateurs flous, le neuro-flous et les méthodes évolutionnaires (AG : Algorithme Génétique, PSO: Particle Swarm Optimization), les quelles surpassent les limites des techniques classiques et possèdent des caractéristiques essentielles pour l’amélioration des performances de la commande proposée. Les résultats de simulations par Matlab/simulink et des tests de robustesse sont présentés.
Statut
Validé