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dc.contributor.authorLABDAI, Sami-
dc.contributor.otherHemici, Boualem, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherNezli, Lazhari, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherChrifi-Alaoui, Larbi, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2025-12-03T10:42:07Z-
dc.date.available2025-12-03T10:42:07Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.otherT000476-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11357-
dc.descriptionThèse de doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2023fr_FR
dc.description.abstractCette 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.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectEnergie éoliennefr_FR
dc.subjectGénératrice asynchrone à double alimentationfr_FR
dc.subjectCommande Backsteppingfr_FR
dc.subjectCommande adaptativefr_FR
dc.subjectRéseaux de neuronesfr_FR
dc.subjectCommande Backstepping adaptative neuronalefr_FR
dc.titleCommande robuste d’une turbo-éolienne associée à une MADAfr_FR
dc.typeWorking Paperfr_FR
Collection(s) :Département Automatique

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