Commande Robuste des systèmes éoliens et Stratégie de Management Intelligente

dc.contributor.authorBelamfedel Alaoui Khawla
dc.date.accessioned2021-10-26T17:31:17Z
dc.date.accessioned2026-01-26T12:36:19Z
dc.date.available2021-10-26T17:31:17Z
dc.date.issued2021-07-03
dc.description.abstractCette 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.description.collaboratorAarab, Abdellah (Président)
dc.description.collaboratorBoumhidi, Ismaïl (Directeur de la thèse)
dc.description.collaboratorEl Akchioui, Nabil (Rapporteur)
dc.description.collaboratorBoufounas, El Mahjoub (Rapporteur)
dc.description.collaboratorEl Ougli, Abdelghani (Rapporteur)
dc.description.collaboratorEl Bakkali, Chakib (Examinateur)
dc.description.collaboratorLagrat, Ismaïl (Examinateur)
dc.description.collaboratorChaïbi, Noreddine (Examinateur)
dc.description.laboratoireInformatique, Signaux, Automatique et Cognitivisme (LISAC), (LAB.)fr_FR
dc.identifier.urihttps://toubkalpreprod.imist.ma/handle/123456789/14727
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Sidi Mohamed Ben Abdellah, Faculté des Sciences - Dhar El Mahraz -, Fèsfr_FR
dc.relation.ispartofseries150/2021;
dc.subjectPhysiquefr_FR
dc.subjectGénie électriquefr_FR
dc.subjectCommande par mode glissantfr_FR
dc.subjectCommande par mode glissant intégralfr_FR
dc.subjectSystème éolienfr_FR
dc.subjectMachine synchrone à aimant permanentfr_FR
dc.subjectMachine asynchrone à double alimentationfr_FR
dc.subjectSystème hybridefr_FR
dc.subjectRéseau neuro-flousfr_FR
dc.subjectAlgorithme génétiquefr_FR
dc.titleCommande Robuste des systèmes éoliens et Stratégie de Management Intelligentefr_FR

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