" Commande MPPT optimale à base d’intelligence Artificielle d’un système photovoltaïque"

Abstract

"Photovoltaic (PV) energy is increasingly gaining its place among alternative energy sources, but solar panels, despite the development of manufacturing technologies, suffer from a fairly low energy conversion efficiency, this efficiency can still be lower if the photovoltaic generator (PVG) does not operate around a point called: maximum power point MPP. Tracking this point, which changes position with climatic conditions, is a very important step in the design of a PV system. In this thesis we will simulate, optimize and realize a photovoltaic system operating with a booster. This study covers the implementation of different maximum power point algorithms such as Perturbation and Observation (P&O) Algorithm, Incremental Conductance (InC), Fuzzy Logic and PSO-PID and Neural Network. Therefore, we will start with the simulation and modeling of the photovoltaic cell and the boost converter according to the mathematical model. Next, we detailed several MPPT algorithms controlling our converter. "" تكتسب الطاقة الكهروضوئية (PV) مكانتها بشكل متزايد بين مصادر الطاقة البديلة ، لكن الألواح الشمسية ، على الرغم من تطور تقنيات التصنيع ، تعاني من كفاءة تحويل طاقة منخفضة إلى حد ما ، يمكن أن تظل هذه الكفاءة أقل إذا لم يكن المولد الكهروضوئي ((PVG لا تعمل حول نقطة تسمى: نقطة الطاقة القصوى MPP. يعد تتبع هذه النقطة ، التي تغير الموقع مع الظروف المناخية ، خطوة مهمة للغاية في تصميم نظام الكهروضوئية. في هذه الأطروحة سنقوم بمحاكاة وتحسين وتحقيق نظام كهروضوئي يعمل بمحول. تغطي هذه الدراسة تنفيذ مختلف خوارزميات نقطة الطاقة القصوى مثل خوارزمية الاضطراب والملاحظة (P&O) ، ناقلة متزايدة (InC) ، والمنطق الضبابي و PSO-PID والشبكة العصبية. لذلك ، سنبدأ بمحاكاة ونمذجة الخلية الكهروضوئية ومحول رافع للتوتر وفقًا للنموذج الرياضي. بعد ذلك ، قمنا بتفصيل العديد من خوارزميات MPPT التي تتحكم في محولنا."