Abstract:
Dans ce travail, nous avons en premier lieu proposé une nouvelle classification des contrôleurs MPPT selon les critères et les méthodes envisagées par le concepteur. Puis, de nouveaux contrôleurs basé sur les méthodes Bio Inspirés (MBI), plus précisément l’algorithme de colonie de fourmis (ACO_MPPT) et l’algorithme de chauve-souris (BSO_MPPT) sont proposés. En premier, les différentes étapes de conception des deux contrôleurs proposés ACO_NPU_MPPT et BSO_MPPT sont développées. Afin d’évaluer les performances des deux contrôleurs en terme de vitesse de convergence, précision, stabilité et robustesse,des tests sont élaborés sous variations de température et d’éclairement(rapide, lente) et tenant compte de l’ombrage partiel. De plus, afin de démontrer la supériorité et la robustesse des contrôleurs proposés, les résultats obtenus
sont analysés et comparés avec les contrôleurs (P&O_MPPT) des Méthodes Conventionnelles, et (ANN_MPPT, FLC_MPPT, ANFIS_MPPT, FL_GA_MPPT) des méthodes d’Intelligence Artificielles. Les résultats obtenus montrent que les contrôleurs proposés donnent de meilleures performances sous variation des conditions atmosphériques. De plus, sous un ombrage partiel, ils peuvent suivre le GMPP facilement. En second lieu, une implémentation hardware des contrôleurs Bio Inspirés sur circuits FPGA est réalisée en adoptant le concept de l’approche de conception basée sur la synthèse de haut niveau. Aussi, afin de faciliter le prototypage rapide des contrôleurs MPPT, deux plateformes sont proposées, la première, dédiée pour le développement et l’évaluation des performances des contrôleurs MPPT au travers de tests et simulations. La seconde quant à elle est conçue pour le prototypage rapide d’IP_MPPT.
