AMELIORATION DE LA COMMANDE D’UN SYSTEME EOLIEN A BASE D’UNE MACHINE MADA UTILISANT LES TECHNIQUES INTELLIGENTES

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dc.contributor.authorSaid, AZZOUZ
dc.date.accessioned2019-11-21T08:57:01Z
dc.date.available2019-11-21T08:57:01Z
dc.date.issued2019-11-06
dc.description.abstractDans les éoliennes à vitesse variable l'amélioration du rendement énergétique nécessite des techniques de contrôle sophistiqués et robustes, pour surmonter diverses contraintes et afin d'obtenir une conversion optimale de l'énergie aérodynamique. Dans ce cadre, cette thèse présente une contribution à l’étude et à la commande d'un système éolien à base de la machine MADA. Dans cette thèse, nous avons présenté un état de l'art sur l’énergie éolienne et les systèmes de conversion utilisés en suite nous avons modélisé la chaîne de conversion éolienne qui a été adoptée à partir de l’étude théorique. Une première étude montre les performances et les limites d'utilisation de la commande vectorielle. L'objectif est d'appliquer cette commande pour contrôler l’échange des puissances active et réactive générées par la machine asynchrone avec le réseau en agissant sur les signaux rotoriques via un convertisseur bidirectionnel. Les lois de contrôle utilisant PI classiques donnent de bons résultats dans le cas de systèmes linéaires à paramètres constant. Mais Pour les systèmes non linéaires, ces lois de contrôle conventionnelles peuvent être insuffisantes. Pour cela, nous devons utiliser des lois de contrôle insensibles aux perturbations et aux cas non linéaires. La commande par mode glissant est par sa nature une commande non linéaire constituent une bonne solution à ces problèmes liés au contrôle conventionnel. Cette technique trouve sa plus forte justification aux problèmes d'incertitudes du modèle par l'utilisation d'une loi de commande non linéaire. les techniques de l’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés dans des domaines d'application très variés. Nous avons proposé de les étudier dans le cadre de la commande de la turbine éolienne. Plus particulièrement, nous utilisons les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques afin d'extraire le maximum de puissance disponible, ainsi, de contrôler l'échange des puissances active et réactive de générateur avec le réseau. Enfin, les résultats de simulations numériques obtenus montrent l'intérêt croissant des techniques avancées dans les systèmes éoliennes.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/18860
dc.publisherUniversité de M'silaen_US
dc.subjectMachine Asynchrone à Double Alimentation – Commande Vectorielle – MPPT – Commande par Mode Glissant – Réseaux de Neurones Artificiels – MPPT-Algorithmes Génétiquesen_US
dc.titleAMELIORATION DE LA COMMANDE D’UN SYSTEME EOLIEN A BASE D’UNE MACHINE MADA UTILISANT LES TECHNIQUES INTELLIGENTESen_US
dc.typeArticleen_US

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