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Optimisation des systèmes à énergies renouvelables par les algorithmes intelligents / Chekired, Fathya
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Titre : Optimisation des systèmes à énergies renouvelables par les algorithmes intelligents Type de document : texte imprimé Auteurs : Chekired, Fathya, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2014 Importance : 144 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Thèse de Doctorat : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2014
Bibliogr. f. 133 - 144Langues : Français (fre) Mots-clés : Système photovoltaïque
Techniques MPPT intelligentes
Implémentation en tempsréel
FPGAIndex. décimale : D002314 Résumé : Dans ce travail, différentes techniques intelligentes sont étudiées pour la commande de la poursuite du point de puissance maximale (MPPT) dans un système photovoltaïque autonome et implémentées sur un circuit FPGA.
Les techniques concernées sont les réseaux de neurones artificiels (ANN), la logique floue (FL), le système hybride intelligent neuro-flou (ANFIS) et la logique floue optimisée par les algorithmes génétiques (GA-FL).
Initialement, une simulation complète du système photovoltaïque doté des commandes MPPT utilisant l'environnement MATLAB/Simulink est donnée.
Deuxièmement, les différentes étapes d’implémentation de ces commandes sur un circuit FPGA sont présentées.
Ensuite, les commandes sont testées par une simulation en temps réel en utilisant un circuit FP GA-Virtex 5.
Enfin, une étude comparative a été réalisée pour démontrer les performances des commandes MPPT développées en termes de rendement, précision, rapidité, flexibilité, consommation d'énergie et simplicité d’implémentation.
Les résultats obtenus montrent de bonnes performances des commandes développées sous plusieurs conditions météorologiques.
Toutefois, la commande GA-FL est la plus performante.
En outre, la possibilité d’implémenter ces commandes sur FPGA a été démontrée.Optimisation des systèmes à énergies renouvelables par les algorithmes intelligents [texte imprimé] / Chekired, Fathya, Auteur ; Larbes, Chérif, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2014 . - 144 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Thèse de Doctorat : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2014
Bibliogr. f. 133 - 144
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Système photovoltaïque
Techniques MPPT intelligentes
Implémentation en tempsréel
FPGAIndex. décimale : D002314 Résumé : Dans ce travail, différentes techniques intelligentes sont étudiées pour la commande de la poursuite du point de puissance maximale (MPPT) dans un système photovoltaïque autonome et implémentées sur un circuit FPGA.
Les techniques concernées sont les réseaux de neurones artificiels (ANN), la logique floue (FL), le système hybride intelligent neuro-flou (ANFIS) et la logique floue optimisée par les algorithmes génétiques (GA-FL).
Initialement, une simulation complète du système photovoltaïque doté des commandes MPPT utilisant l'environnement MATLAB/Simulink est donnée.
Deuxièmement, les différentes étapes d’implémentation de ces commandes sur un circuit FPGA sont présentées.
Ensuite, les commandes sont testées par une simulation en temps réel en utilisant un circuit FP GA-Virtex 5.
Enfin, une étude comparative a été réalisée pour démontrer les performances des commandes MPPT développées en termes de rendement, précision, rapidité, flexibilité, consommation d'énergie et simplicité d’implémentation.
Les résultats obtenus montrent de bonnes performances des commandes développées sous plusieurs conditions météorologiques.
Toutefois, la commande GA-FL est la plus performante.
En outre, la possibilité d’implémenter ces commandes sur FPGA a été démontrée.Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire D002314B D002314 Papier + ressource électronique Bibliothèque Annexe Thèse de Doctorat Disponible Electronique Consultation sur place/Téléchargeable D002314A D002314 Papier + ressource électronique Bibliothèque centrale Thèse de Doctorat Disponible Electronique Consultation sur place/Téléchargeable Documents numériques
CHEKIRED.Fathia.pdfURL