Modélisation et optimisation d'un système hybride photovoltaïque/éolien à l'aide des techniques de l'intelligence artificielle

Abstract

Cette thèse traite la modélisation, le contrôle et l’optimisation d’un système de production d’énergie hybride, ce système est composé d’un générateur photovoltaïque, une éolienne et un système de stockage (une batterie de type plomb-acide).Le système de conversion éolien, à vitesse du vent variable, est constitué d’une machine asynchrone à double alimentation. Une stratégie de contrôle a été appliquée à la turbine pour extraire la puissance maximale du vent (MPPT). Les puissances active et réactive statorique ont été contrôlées par deux contrôleurs flou et neuronale. Ce type de contrôle, permet à la fois de contrôler le courant rotorique et d’assurer la protection de la MADA par les limitations des courants. Trois techniques d’extraction de la puissance maximale du système étudié ont été ont été mises en oeuvre (P&O, Conductance Incrémentale et par logique floue) Un dimensionnement optimisé du système a été réalisé en utilisant des techniques de l’intelligence artificielle afin de rentabiliser le procédé étudié. Les résultats obtenus, montrent la validité, l’efficacité et la robustesse des différentes techniques développées.