Browsing by Author "Triki, Yacine"

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    Contribution à l'optimisation des systèmes hybrides de production d'énergies renouvelables
    (UNIVERSITE MOULOUD MAMMERI TIZI-OUZOU, 2020-12-09) Triki, Yacine
    Cette thèse traite de l’optimisation de la commande des systèmes hybrides à sources d’énergies renouvelables. Initialement, deux nouveaux algorithmes de poursuite du point de puissance maximale(MPPT) d’un système photovoltaïque (PV) sont développés. Ces algorithmes sont basés sur la courbe caractéristique courant-tension d’un panneau PV et exploitent le neurone linéaire adaptatif (ADALINE).Pour prouver leur efficacité, une validation expérimentale suivant la norme prEN 50530 est mise en œuvre.Par la suite, la modélisation et la commande d’un système éolien de petite puissance sont présentées. La stratégie de contrôle est constituée d’une commande MPPT de la turbine et d’une commande vectorielle de la génératrice. Des tests en simulation sont menés où un fonctionnement correct et un rendement maximal du système éolien sont atteints. L’étude et la commande d’un système de stockage d’énergie sont également mises en œuvre. La technique de régulation en cascade est adoptée pour la commande de ce système.Le système de stockage a assuré avec succès le transfert bidirectionnel de l’énergie et la régulation de la tension du bus continu. Ensuite, une commande direct-quadrature d’un onduleur monophasé à modulation de largeur d’impulsion (MLI) isolé du réseau est proposée où une nouvelle méthode de génération de signal orthogonal est élaborée. Une commande directe de puissance prédictive à base du flux virtuel(FV) d’un onduleur triphasé à MLI connecté au réseau est aussi développée. Dans cette commande,un nouvel estimateur de FV basé sur un filtre neuronal adaptatif est proposé. Plusieurs simulations et expérimentations sont effectuées où les commandes proposées se sont révélées être plus performantes comparées aux méthodes conventionnelles. Finalement, un système hybride PV/éolien/batteries est mis en œuvre et ensuite testé par simulation. L’interaction entre les différents sous-systèmes constituant ce système hybride est d’abord analysée. A la fin, une stratégie de gestion de l’énergie dans le système hybride est proposée et validée.