Commande robuste intelligente d'un système photovoltaîque : Application au pompage.

Abstract

L’objectif des travaux présentés dans cette thèse est d’apporter une contribution à l’étude d’un système photovoltaïque fonctionnant à sa puissance maximale. Le cas étudié, dans cette thèse, concerne la commande d’une chaine de pompage photovoltaïque. Dans ce sens, et pour que le système photovoltaïque fonctionne à sa puissance maximale, il doit comporter un étage d’adaptation associé à un algorithme MPPT. Le système de pompage photovoltaïque est un system non linéaire soumis à des variations paramétriques et des perturbations externes. La technique par mode glissant (MG) est préférée pour cette classe de systèmes. Cependant, la présence des fortes incertitudes rend le gain de glissement plus élevé, ce qui provoque le phénomène de réticence ou « chattering ». Pour remédier à ce problème nous avons proposé de combiner les modes glissants avec des techniques d’estimation issues de l’intelligence artificielle (réseaux de neurones, réseaux d’ondelettes et réseaux d’ondelette floue, Moindres carrés Support Vector Machine). Dans la même optique, une étude est menée sur l’algorithme de recherche de la puissance maximale (MPPT) pouvant offrir des temps de réponse suffisamment rapides. Dans ce contexte, une commande MPPT (Inc-Con) améliorée par un réseau de neurones à complexité réduite, est proposée, assurant un compromis entre précision, simplicité et rapidité.