| Titre : |
Commande robuste d’une turbo-éolienne associée à une MADA |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Sami Labdai, Auteur ; Hemici, Boualem, Directeur de thèse ; Nezli, Lazhari, Directeur de thèse ; Larbi Chrifi-Alaoui, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2023 |
| Importance : |
1 fichier PDF (14.9Mo) |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Thèse de doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2023 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Energie éolienne
Génératrice asynchrone à double alimentation
Commande Backstepping
Commande adaptative
Réseaux de neurones
Commande Backstepping adaptative neuronale |
| Résumé : |
Cette thèse traite la modélisation et la commande d’un système de conversion d’énergie
éolienne à base d’une génératrice asynchrone à double alimentation (GADA) connectée
directement au réseau électrique via le stator et elle est pilotée par son rotor par deux
convertisseurs triphasés à MLI. J’ai commencé notre étude par un état de l’art sur les systèmes
d’énergie éolienne. Ensuite, pour fournir le maximum de puissance produite au réseau
électrique la stratégie de commande MPPT a été appliquée. Les résultats de simulation attestent
que la puissance mécanique extraite du système turbo-éolien a augmenté d’environ de 23% par
rapport à celui du système éolien tripales. Dans la deuxième partie de ce travail, j’ai présenté
deux types de contrôle indépendant de la puissance active et réactive de la GADA : la
commande vectorielle directe et indirecte, basées sur des régulateurs classiques PI. Cependant,
ce dernier contrôleur est sensibles aux perturbations et moins robustes vis-à-vis des variations
paramétriques. Pour remédier ces problèmes, le contrôle des puissances active et réactive par le
Backstepping a été appliqué à la GADA. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de cette
stratégie de commande en termes de robustesse. Néanmoins, la commande par Backstepping a
un inconvénient majeur, ce qui est sa robustesse faces aux perturbations. Pour résoudre ce
problème, la stratégie de contrôle hybride a été proposée. Cette stratégie est basée sur la
combinaison entre les réseaux de neurones, et la commande Backstepping adaptative. Les
résultats de simulations présentées à la fin de ce travail montrent l’efficacité de la commande
proposée notamment sur la qualité de l'énergie fournie. |
Commande robuste d’une turbo-éolienne associée à une MADA [document électronique] / Sami Labdai, Auteur ; Hemici, Boualem, Directeur de thèse ; Nezli, Lazhari, Directeur de thèse ; Larbi Chrifi-Alaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2023 . - 1 fichier PDF (14.9Mo). Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Thèse de doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2023 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Energie éolienne
Génératrice asynchrone à double alimentation
Commande Backstepping
Commande adaptative
Réseaux de neurones
Commande Backstepping adaptative neuronale |
| Résumé : |
Cette thèse traite la modélisation et la commande d’un système de conversion d’énergie
éolienne à base d’une génératrice asynchrone à double alimentation (GADA) connectée
directement au réseau électrique via le stator et elle est pilotée par son rotor par deux
convertisseurs triphasés à MLI. J’ai commencé notre étude par un état de l’art sur les systèmes
d’énergie éolienne. Ensuite, pour fournir le maximum de puissance produite au réseau
électrique la stratégie de commande MPPT a été appliquée. Les résultats de simulation attestent
que la puissance mécanique extraite du système turbo-éolien a augmenté d’environ de 23% par
rapport à celui du système éolien tripales. Dans la deuxième partie de ce travail, j’ai présenté
deux types de contrôle indépendant de la puissance active et réactive de la GADA : la
commande vectorielle directe et indirecte, basées sur des régulateurs classiques PI. Cependant,
ce dernier contrôleur est sensibles aux perturbations et moins robustes vis-à-vis des variations
paramétriques. Pour remédier ces problèmes, le contrôle des puissances active et réactive par le
Backstepping a été appliqué à la GADA. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de cette
stratégie de commande en termes de robustesse. Néanmoins, la commande par Backstepping a
un inconvénient majeur, ce qui est sa robustesse faces aux perturbations. Pour résoudre ce
problème, la stratégie de contrôle hybride a été proposée. Cette stratégie est basée sur la
combinaison entre les réseaux de neurones, et la commande Backstepping adaptative. Les
résultats de simulations présentées à la fin de ce travail montrent l’efficacité de la commande
proposée notamment sur la qualité de l'énergie fournie. |
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