Browsing by Author "Betta, Salah Eddine."

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    Conception de Systèmes Photovoltaïques pour les Stations de Recharge des Véhicules Électriques.
    (University of Eloued جامعة الوادي, 2025) Dada ,Nabil Ramadane.Betta ,Salah Eddine.Khellou ,Yasser; Betta, Salah Eddine.; Khellou ,Yasser.
    This research designs and optimizes photovoltaic (PV) systems for electric vehicle (EV) charging stations, focusing on sustainability and energy efficiency. Conducted in Oued Souf, Algeria, a region with high solar potential, the study integrates solar panels, lithium-ion batteries, supercapacitors, and advanced energy management systems (EMS) using MATLAB/Simulink. Techniques like Maximum Power Point Tracking (MPPT) with Artificial Neural Networks (ANN) and Fractional-Order Proportional-Integral (FOPI) controllers enhance performance, while Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimization (GWO) minimize power oscillations and improve energy extraction. Simulation results show the system achieves 92% energy efficiency, handling peak power demands of 8 kW and current surges of 150 A. It reduces CO₂ emissions by 643.86 tons annually, supporting environmental sustainability. Supercapacitors ensure rapid response to energy fluctuations, while lithium-ion batteries provide stable storage, enabling reliable charging under variable solar conditions. The study demonstrates the feasibility of PV-powered EV charging stations in sun-rich regions, offering insights for future deployment. By reducing fossil fuel reliance and enhancing grid resilience, the system supports the global transition to electric mobility and aligns with climate goals. This research highlights the potential of renewable energy in transportation, paving the way for sustainable EV infrastructure.Cette recherche conçoit et optimise des systèmes photovoltaïques (PV) pour les stations de recharge de véhicules électriques (VE), en mettant l'accent sur la durabilité et l'efficacité énergétique. Menée à Oued Souf, en Algérie, une région à fort potentiel solaire, l'étude intègre des panneaux solaires, des batteries lithium-ion, des supercondensateurs et des systèmes de gestion de l'énergie (EMS) avancés à l'aide de MATLAB/Simulink. Des techniques comme le suivi du point de puissance maximale (MPPT) avec des réseaux de neurones artificiels (ANN) et des contrôleurs proportionnels-intégraux d'ordre fractionnaire (FOPI) améliorent les performances, tandis que l'optimisation par essaim de particules (PSO) et l'optimisation par meute de loups (GWO) minimisent les oscillations de puissance et améliorent l'extraction d'énergie. Les résultats de simulation montrent que le système atteint une efficacité énergétique de 92 %, gérant des pics de demande de puissance de 8 kW et des surtensions de courant de 150 A. Il réduit les émissions de CO₂ de 643,86 tonnes par an, soutenant la durabilité.