Etude et Commande Adaptative par les Techniques Intelligentes Des Systèmes Non linéaires Application aux Systèmes Photovoltaïques

ZAGHBA, Layachi (2017) Etude et Commande Adaptative par les Techniques Intelligentes Des Systèmes Non linéaires Application aux Systèmes Photovoltaïques. Doctoral thesis, Université Mohamed Khider – Biskra.

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Abstract

Ce travail porte sur l’optimisation de la chaîne de conversion d’une installation photovoltaïque (PV) raccordée au réseau de distribution d’électricité testée dans les conditions du milieu saharien (région de Ghardaïa). L’objectif est l’étude et l’évaluation de l’effet des conditions météorologiques sur la performance du système ainsi que l’extraction des puissances maximales fournies par le générateur photovoltaïque, afin d'obtenir un bon rendement en utilisant des lois de commande basées sur des techniques intelligentes telles que les réseaux de neurones, neuro-floue, le mode glissant floue et P&O-PI optimisé par la technique PSO, ainsi que l’injection de cette puissance dans un réseau de distribution via un système de conversion à deux étages .Ce travail concerne également l’optimisation des systèmes photovoltaïques connectés au réseau obtenues par un système de poursuite du soleil à deux axes. L’objectif est l’amélioration du gain en énergie électrique de la poursuite solaire à deux axes du panneau solaire par rapport au système fixe. Nous avons montré l'importance de leur utilisation en terme de puissance générée qui apporte un gain en énergie significatif de l’ordre de 30% par rapport à un plan fixe, notamment aux heures de la journée les moins ensoleillées.

Item Type: Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords: Photovoltaïque, Suiveur solaire, réseau électrique, Onduleur, Hacheur, Commandes intelligentes, MPPT, Réseaux de neurones, Neuro-Floue, mode glissant-floue, PSO
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculté des Sciences et de la technologie > Département de Génie Electrique
Depositing User: BFST
Date Deposited: 11 Apr 2019 13:30
Last Modified: 11 Apr 2019 13:30
URI: http://thesis.univ-biskra.dz/id/eprint/3901

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