Commande Robuste des systèmes éoliens et Stratégie de Management Intelligente

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Toubkal : Le Catalogue National des Thèses et Mémoires

Commande Robuste des systèmes éoliens et Stratégie de Management Intelligente

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dc.contributor.author Belamfedel Alaoui Khawla
dc.description.collaborator Aarab, Abdellah (Président)
dc.description.collaborator Boumhidi, Ismaïl (Directeur de la thèse)
dc.description.collaborator El Akchioui, Nabil (Rapporteur)
dc.description.collaborator Boufounas, El Mahjoub (Rapporteur)
dc.description.collaborator El Ougli, Abdelghani (Rapporteur)
dc.description.collaborator El Bakkali, Chakib (Examinateur)
dc.description.collaborator Lagrat, Ismaïl (Examinateur)
dc.description.collaborator Chaïbi, Noreddine (Examinateur)
dc.date.accessioned 2021-10-26T17:31:17Z
dc.date.available 2021-10-26T17:31:17Z
dc.date.issued 2021-07-03
dc.identifier.uri http://toubkal.imist.ma/handle/123456789/14727
dc.description.abstract Cette thèse se focalise sur la modélisation et la commande robuste des systèmes éoliens, deux modèles ont été introduits ; une éolienne basée sur la machine asynchrone à double alimentation et une éolienne basée sur la machine synchrone à aimant permanent. Plusieurs techniques ont été appliquées, d’abord, on s’est intéressé à la modélisation de la MADA associée à la turbine, puis on a passé à commander le système par mode glissant standard et mode glissant intégral sans "Reaching Phase" en présence des perturbations afin d’optimiser la qualité de l’énergie produite par l’éolienne, la stabilité est assurée par la méthode de Lyapunov. Ensuite, une autre modélisation d’éolienne basée sur la MSAP est présentée, dédiée aux petites communautés isolées, la deuxième technique concerne la mise en œuvre d’une nouvelle combinaison de la commande par mode glissant avec un système neuro-flou permettant de poursuivre le point de puissance maximale et d’assurer une tension continue à la sortie d’un redresseur à hystérésis connecté à une charge continue. Enfin, une troisième technique consiste à développer une stratégie de management intelligente de l’allocation électrique basée sur une version modifiée de l’algorithme génétique. Cette optimisation a été appliquée à une maison résidentielle qui s’alimente uniquement de l’énergie produite d’un système hybride éolien-photovoltaïque. Dont on a procédé à un audit énergétique, une classification spécifique, un profil horaire de la consommation électrique quotidienne et finalement une étude d’optimisation à l’aide de l’algorithme génétique selon différents scénarios énergétiques afin de satisfaire les besoins domestiques du consommateur. Les résultats de simulation du modèle éolien associé à la génératrice sont faite sur l’environnement Matlab, qui nous a permis de simuler le comportement des systèmes et des approches de commande et d’optimisation étudiés. Les résultats obtenus ont confirmé les performances des commandes proposées en termes d’efficacité, de convergence vers les références, de stabilité et de robustesse vis à vis les perturbations. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Sidi Mohamed Ben Abdellah, Faculté des Sciences - Dhar El Mahraz -, Fès fr_FR
dc.relation.ispartofseries 150/2021;
dc.subject Physique fr_FR
dc.subject Génie électrique fr_FR
dc.subject Commande par mode glissant fr_FR
dc.subject Commande par mode glissant intégral fr_FR
dc.subject Système éolien fr_FR
dc.subject Machine synchrone à aimant permanent fr_FR
dc.subject Machine asynchrone à double alimentation fr_FR
dc.subject Système hybride fr_FR
dc.subject Réseau neuro-flous fr_FR
dc.subject Algorithme génétique fr_FR
dc.title Commande Robuste des systèmes éoliens et Stratégie de Management Intelligente fr_FR
dc.description.laboratoire Informatique, Signaux, Automatique et Cognitivisme (LISAC), (LAB.) fr_FR

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