Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11357| Titre: | Commande robuste d’une turbo-éolienne associée à une MADA |
| Auteur(s): | LABDAI, Sami Hemici, Boualem, Directeur de thèse Nezli, Lazhari, Directeur de thèse Chrifi-Alaoui, Larbi, Directeur de thèse |
| Mots-clés: | Energie éolienne Génératrice asynchrone à double alimentation Commande Backstepping Commande adaptative Réseaux de neurones Commande Backstepping adaptative neuronale |
| Date de publication: | 2023 |
| Résumé: | Cette thèse traite la modélisation et la commande d’un système de conversion d’énergie éolienne à base d’une génératrice asynchrone à double alimentation (GADA) connectée directement au réseau électrique via le stator et elle est pilotée par son rotor par deux convertisseurs triphasés à MLI. J’ai commencé notre étude par un état de l’art sur les systèmes d’énergie éolienne. Ensuite, pour fournir le maximum de puissance produite au réseau électrique la stratégie de commande MPPT a été appliquée. Les résultats de simulation attestent que la puissance mécanique extraite du système turbo-éolien a augmenté d’environ de 23% par rapport à celui du système éolien tripales. Dans la deuxième partie de ce travail, j’ai présenté deux types de contrôle indépendant de la puissance active et réactive de la GADA : la commande vectorielle directe et indirecte, basées sur des régulateurs classiques PI. Cependant, ce dernier contrôleur est sensibles aux perturbations et moins robustes vis-à-vis des variations paramétriques. Pour remédier ces problèmes, le contrôle des puissances active et réactive par le Backstepping a été appliqué à la GADA. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de cette stratégie de commande en termes de robustesse. Néanmoins, la commande par Backstepping a un inconvénient majeur, ce qui est sa robustesse faces aux perturbations. Pour résoudre ce problème, la stratégie de contrôle hybride a été proposée. Cette stratégie est basée sur la combinaison entre les réseaux de neurones, et la commande Backstepping adaptative. Les résultats de simulations présentées à la fin de ce travail montrent l’efficacité de la commande proposée notamment sur la qualité de l'énergie fournie. |
| Description: | Thèse de doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2023 |
| URI/URL: | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11357 |
| Collection(s) : | Département Automatique |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Thèse.2023.aut.LABDAI.Sami.pdf | D002623 | 15.22 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.