Contribution au développement d'une nouvelle méthode MPPT basée sur les concepts de l'intelligence artificielle pour les systèmes photovoltaïques

Abstract

L.optimisation de l.energie dans une chaine de conversion photovoltaique reste encore un sujet d.etude. La poursuite du point de puissance maximale est considerée comme etant la solution la plus pertinente permettant d.assurer l.extraction de la puissance maximale que peut fournir un generateur photovoltaique, elements cle, de tout systeme PV. Plusieurs methodes de poursuite du point de puissance maximale (MPPT) ont ete developpees et presentees. Plusieurs d.entre elles ont fait leurs preuves experimentalement. La litterature propose une grande quantite de solutions sur l.algorithme de controle MPPT. Le probleme est aborde dans sa globalite dans cette these. Une analyse du fonctionnement de modules PV est presentee visant a comprendre les proprietes du point de puissance maximale, analyse rendue possible grace a une riche base de donnees experimentale decrivant le fonctionnement de 4 modules de technologies differentes. Les reseaux de neurones artificiels offrent plusieurs possibilites et solutions aux problemes lies a la modelisation, l.identification et la commande. Dans ce travail, trois configurations differentes pour algorithmes MPPT neuronaux ont ete proposees. Les resultats de poursuite ainsi que les rendements en puissance et en energie sont calcules et compares avec ceux des algorithmes MPPT les plus utilises. ãáÎÕ