"Amélioration le rendement d’un système photovoltaïque autonome par la commande MPPT neuronale"

dc.contributor.authorعبد الكريم, قرفي
dc.contributor.authorحمزة, غرايسة
dc.contributor.authorهشام, برشاوة
dc.date.accessioned2021-06-10T10:20:22Z
dc.date.available2021-06-10T10:20:22Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionمذكرة ماستر تخصص commande electriqueen_US
dc.description.abstract"L’énergie solaire photovoltaïque est l’une des énergies renouvelables les plus utilisées. Elle consiste à convertir directement le rayonnement électromagnétique en électricité grâce à l'effet photovoltaïque. Les panneaux photovoltaïques (PV) ont la capacité de transformer les photons en électrons. L’énergie sous forme de courant continu est ainsi directement utilisable. En raison des caractéristiques électriques fortement non linéaires des cellules PV et de leurs associations, le rendement des systèmes PV peut être amélioré par des solutions utilisant les techniques de recherche du point de puissance maximale (dites techniques MPPT). Il existe des techniques MPPT conventionnelles souvent utilisées, à savoir la méthode de la MPPT floue et les techniques avancées, telle que la méthode MPPT basée sur la théorie de réseau de neurones artificiel (ANN). Ce travail s’intéresse à l’étude et comparaison des différentes techniques de poursuite du point de puissance maximale (MPPT) des générateurs photovoltaïques (logique floue, réseaux de neurones artificiel). Des simulations effectuées sous MATLAB et SIMULINK par l’utilisation des techniques logique, réseau de neurones artificielle sous différents conditions météorologiques ont permis de dire que les résultats obtenus par le contrôleur MPPT Neuronal sont meilleurs que celle du contrôleur MPPT floue." "تعد الطاقة الكهروضوئية الشمسية واحدة من أكثر الطاقات المتجددة استخدا ًما. وهو يتألف من التحويل المباشر للإشعاع الكهرومغناطيسي إلى كهرباء بفضل التأثير الكهروضوئي. تتمتع الألواح الكهروضوئية ) (PVبالقدرة على تحويل الفوتونات إلى إلكترونات. وبالتالي ، فإن الطاقة في شكل تيار مباشر قابلة للاستخدام مباشرة. نظ ًرا للخصائص الكهربائية غير الخطية القوية للخلايا الكهروضوئية وارتباطاتها ، يمكن تحسين كفاءة الأنظمة الكهروضوئية عن طريق الحلول باستخدام تقنيات إيجاد أقصى نقطة للطاقة (ما يسمى بتقنيات.( MPPT هناك تقنيات MPPTالتقليدية التي يتم استخدامها غالبًا ، وهي طريقة MPPTالضبابية والتقنيات المتقدمة ، مثل طريقة MPPTالقائمة على نظرية الشبكة العصبية الاصطناعية ). (ANNيهتم هذا العمل بدراسة ومقارنة التقنيات المختلفة لتتبع الحد الأقصى للطاقة ) (MPPTللمولدات الكهروضوئية (المنطق الضبابي ، الشبكات العصبية الاصطناعية.) عمليات المحاكاة التي تم إجراؤها باستخدام MATLABو SIMULINKباستخدام تقنيات منطقية ، سمحت الشبكة العصبية الاصطناعية في ظل ظروف جوية مختلفة بالقول إن النتائج التي تم الحصول عليها بواسطة وحدة التحكم Neural MPPTأفضل من تلك الخاصة بجهاز التحكم MPPTالضبابي"en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/9153
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of El-Oueden_US
dc.relation.ispartofseries621.31/082;
dc.subjectPV, MPPT. réseau de neurones artificielle , logique floue.en_US
dc.subject، MPPT ، PVشبكة عصبية اصطناعية ، منطق ضبابيen_US
dc.title"Amélioration le rendement d’un système photovoltaïque autonome par la commande MPPT neuronale"en_US
dc.typeMasteren_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
621.31-082.pdf
Size:
3.37 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
مذكرة ماستر تخصص commande electrique

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: