contribution à l'optimisation de la puissance dans un système photovoltaïque par un algorithme intelligent.

Abstract

La conception, l'optimisation et la réalisation des systèmes photovoltaïques demeure toujours des problèmes d'actualités. Le problème majeur auquel se penchent les chercheurs est lié à la chaîne de conversion électrique, qui présente beaucoup de pertes lors d'une utilisation mal adaptée. Afin de palier à ce problème, plusieurs approches ont été abordées pour élaborer des algorithmes optimisés qui servent à garantir l'optimisation des performances de ces derniers. Les approches basées sur l'intelligence artificielle tel que les commandes à base de Réseaux de Neurones, Algorithmes Génétiques, Logique Floue, Neurone Floue,.... ont été développées et sont de plus en plus utilisées au dépend des approches classiques. Cependant la difficulté actuelle est de trouver celle qui fournit le meilleur rendement par rapport aux exigences du marché, qui exige de plus en plus de solutions efficaces. Dans le contexte de notre travail, nous proposons une nouvelle commande ou ce projet est centré sur une contribution à l'élaboration d'une plateforme de simulations et tests pour les différentes commandes MPPT sous différentes conditions climatiques, différents modèles de panneaux photovoltaïques ainsi que les différentes topologies existantes. En effet, le besoin d'une telle plateforme est motivé par le fait que la plupart des plateformes de simulations existantes ne sont pas gratuites, de plus, ces dernières ne sont pas destinées aux test des commandes MPPT (Poursuit de point du puissance maximale ). La plateforme permettra aux concepteurs de tester, valider et comparer les performances des commandes MPPT afin d'optimiser au maximum les performances des systèmes photovoltaïque. Mots clés : Photovoltaïque, GPV, MPPT, MPP, P&O, métaheuristique, BAT, simulation, Matlab/Simulink, Qt.