SIMULATION D’UNE COMMANDE PAR LES RESEAUX DE NEURONES D’UN SYSTEME PHOTOVOLTAÏQUE AVEC OMBRAGE
| dc.contributor.author | Lemouchi Issam- Benachi Ameur | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-22T09:25:17Z | |
| dc.date.available | 2024-09-22T09:25:17Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | La puissance de sortie d'un GPV dépend d'un certain nombre de paramètres parmi lesquels l'intensité du rayonnement solaire, la température des cellules, etc. En raison des caractéristiques électriques fortement non linéaires des cellules PV et de leurs associations, le rendement des systèmes PV peut être amélioré par des solutions à base des techniques MPPT. Il existe des méthodes MPPT conventionnelles souvent utilisées, à savoir la méthode de perturbation et d'observation (P&O) et la méthode de conductance incrémentale (IncCond) et les méthodes dites avancées, telle que la MPPT floue. Ce mémoire présente une étude comparative entre ces différentes techniques MPPT afin d'analyser, simuler, et évaluer le système global d'alimentation PV sous des conditions de fonctionnement variables. Pour ce faire les modèles mathématiques des composants du système PV (GPV, convertisseur DC/DC, charge) ont été développés. Les résultats de simulation, obtenus à l'aide de l'outil Matlab Simulink, ont prouvé en général que les performances du contrôleur MPPT flou sont bien meilleures que ceux du contrôleur MPPT conventionnel. Mots clés : | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/6698 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | SIMULATION D’UNE COMMANDE PAR LES RESEAUX DE NEURONES D’UN SYSTEME PHOTOVOLTAÏQUE AVEC OMBRAGE | |
| dc.type | Thesis |