| Titre : |
Implémentation software de l’algorithme bio-inspiré SOA pour la commande MPPT |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Djihane Bougandoura, Auteur ; Hadjer Boudjenih, Auteur ; Chérif Larbes, Directeur de thèse ; Sabrina Titri, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2020 |
| Importance : |
1 fichier PDF () M |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f. 99 - 103 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Système photovoltaïque
Poursuite du point de puissance maximale MPPT
Algorithmes bio-inspirés
Algorithme d'optimisation des mouettes |
| Index. décimale : |
PN01620 |
| Résumé : |
Afin d'améliorer la puissance fournie par les systèmes photovoltaïques, il est nécessaire de suivre le point de puissance maximale. La puissance extraite des systèmes photovoltaïques est affectée par la température, l’irradiation et l'ombrage partiel. Les panneaux photovoltaïques pourraient être partiellement ombragés ce qui conduit à l’apparition de plusieurs maximums dans la courbe P-V : un maximum global et une ou plusieurs valeurs maximales locales. Les méthodes MPPT conventionnelles sont incapables de suivre le point de puissance maximale globale, elles sont donc inefficaces lorsque l’ombrage partiel se produit. Dans ce travail, on propose un contrôleur MPPT basé sur méthode métaheuristique d’optimisation : Seagull Optimization Algorithm (Algorithme d'Optimisation des Mouettes). Afin d’évaluer les performances du contrôleur en termes de vitesse de convergence, précision, stabilité et robustesse, des tests sont élaborés sous variations de température et d’éclairement. Et pour démontrer la supériorité du contrôleur proposés, les résultats obtenus sont analysés et comparés avec (P&O_MPPT) une méthode conventionnelle, et (PSO_MPPT)) une méthode bio-inspirée. Les résultats obtenus montrent que le contrôleur proposé donne de meilleures performances sous variation des conditions atmosphériques. |
Implémentation software de l’algorithme bio-inspiré SOA pour la commande MPPT [document électronique] / Djihane Bougandoura, Auteur ; Hadjer Boudjenih, Auteur ; Chérif Larbes, Directeur de thèse ; Sabrina Titri, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2020 . - 1 fichier PDF () M : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f. 99 - 103 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Système photovoltaïque
Poursuite du point de puissance maximale MPPT
Algorithmes bio-inspirés
Algorithme d'optimisation des mouettes |
| Index. décimale : |
PN01620 |
| Résumé : |
Afin d'améliorer la puissance fournie par les systèmes photovoltaïques, il est nécessaire de suivre le point de puissance maximale. La puissance extraite des systèmes photovoltaïques est affectée par la température, l’irradiation et l'ombrage partiel. Les panneaux photovoltaïques pourraient être partiellement ombragés ce qui conduit à l’apparition de plusieurs maximums dans la courbe P-V : un maximum global et une ou plusieurs valeurs maximales locales. Les méthodes MPPT conventionnelles sont incapables de suivre le point de puissance maximale globale, elles sont donc inefficaces lorsque l’ombrage partiel se produit. Dans ce travail, on propose un contrôleur MPPT basé sur méthode métaheuristique d’optimisation : Seagull Optimization Algorithm (Algorithme d'Optimisation des Mouettes). Afin d’évaluer les performances du contrôleur en termes de vitesse de convergence, précision, stabilité et robustesse, des tests sont élaborés sous variations de température et d’éclairement. Et pour démontrer la supériorité du contrôleur proposés, les résultats obtenus sont analysés et comparés avec (P&O_MPPT) une méthode conventionnelle, et (PSO_MPPT)) une méthode bio-inspirée. Les résultats obtenus montrent que le contrôleur proposé donne de meilleures performances sous variation des conditions atmosphériques. |
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