Contrôle de Tension d’un Système Photovoltaïque Connecté à un Réseau Local par Réseau de Neurones

Abstract

Dans ce travail, une étude de connexion d’un système photovoltaïque à un réseau électrique local (domestique) de 220V/380V via un convertisseur CC/CA a été faite. Pour une optimisation idéale de l’énergie délivrée par le générateur PV, la technique de poursuite de la puissance maximale du générateur, MPPT est utilisée par l’intervention des réseaux de neurones. Le réseau de neurones par rétro- propagation de l’erreur à été proposé, avec une couche d’entrée, une couche cachée et une couche de sortie formée d’un seul neurone. Comme dans les conditions de fonctionnement réel, notre système est fortement non linéaire et est influencé principalement par deux paramètres : l’éclairement et la température, mais on s'est limité seulement par la variation de l'éclairement. Pour affirmer la nécessité de cette disposition, un premier model à une entrée à un neurone (Eclairement) a été utilisé, ce dernier répond idéalement à toute variation d’éclairement mais son efficacité est perdue s’il y a une variation de température. La configuration du système PV utilisé, qui est constitue d’un générateur PV, un convertisseur CC/CA lié au réseau est une forme de base qui nous a permis de mettre en évidence l’efficacité de la commande proposée. Cela nous insiste de développer cette variante à une forme plus complexe, contenant par exemple, des charges et des batteries d’accumulateur. Les travaux de recherche ont montré l’efficacité des techniques basées sur l’intelligence artificielle surtout dans tel cas comme celui des systèmes PV qui sont caractérisés par une forte non- linéarité.يتضمن هذا العمل دراسة ربط النظام الكهروضوئي بالشبكة تم تصنيع الكهرباء المحلية (المنزلية) بقدرة 220 فولت/380 فولت عبر محول DC/AC. لواحدة التحسين المثالي للطاقة التي يوفرها المولد الكهروضوئي، تقنية الاستمرار في أقصى قوة للمولد، يتم استخدام MPPT من خلال تدخل شبكات الخلايا العصبية. تم اقتراح الشبكة العصبية عن طريق الانتشار العكسي للخطأ، مع طبقة طبقة الإدخال وطبقة مخفية وطبقة إخراج تتكون من خلية عصبية واحدة. كما هو الحال في ظروف التشغيل الفعلية، فإن نظامنا غير فعال بشدة خطي ويتأثر بشكل رئيسي بمعلمتين: الإضاءة ودرجة الحرارة، لكننا اقتصرنا فقط على الاختلاف في الإضاءة. وللتأكيد على ضرورة هذا الترتيب تم وضع نموذج أول بمدخل أ تم استخدام الخلايا العصبية (الإضاءة)، وهذا الأخير يستجيب بشكل مثالي لأي اختلاف في الإضاءة ولكن فعاليته تضيع إذا كان هناك اختلاف في درجة الحرارة. تكوين النظام الكهروضوئي المستخدم، والذي يتكون من مولد كهروضوئي، أ يعد محول DC/AC المرتبط بالشبكة نموذجًا أساسيًا سمح لنا بالتنفيذ يوضح فعالية الأمر المقترح. وهذا يحثنا على تطوير هذا البديل ل شكل أكثر تعقيدًا، يحتوي على سبيل المثال على شحنات وبطاريات مركمة. وقد أظهرت الأبحاث فعالية التقنيات القائمة على الذكاء اصطناعية خاصة في مثل هذه الحالات مثل الأنظمة الكهروضوئية التي تتميز بالقوة غير الخطية.