Commande Robuste intelligente d’une éolienne à vitesse variable

Abstract

Cette thèse contribue à l’élaboration d’une famille de lois de commande intelligentes et robustes par modes glissants, permettant de commander et d’optimiser l’extraction de l’énergie pour les éoliennes à vitesse variable. Nous avons développé dans cette thèse, une commande adaptative robuste à vent faible pour le système éolien à vitesse variable. Nous avons utilisé les réseaux de neurones pour l’estimation des fonctions incertains, ce qui a permet une bonne description du système et alors favorise l’ajout d’une commande par modes glissants avec un gain acceptable, tout en évitant les problèmes de réticence et de divergence causés par la présence d’incertitudes larges. L’étude de stabilité est assurée par le critère de Lyapunov et les résultats de simulations, ont montré l’efficacité de la commande proposée. A fin d’améliorer le temps de réponse et d’assurer un fonctionnement optimale, nous avons développé deux lois de commande optimales et robustes pour le même système en se basant d’une part sur l’algorithme évolutionnaire d’essaime de particules pour assurer l’optimisation et sur la combinaison des réseaux de neurones ave la logique floue pour améliorer la rapidité et la robustesse. Les résultats de simulations, ont permet de valider l’efficacité des commandes proposées.