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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

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