Modélisation, commande et optimisation d’un système Eolien - Berrada Youssef (Université Sidi Mohamed Ben Abdellah, Faculté des Sciences - Dhar El Mahraz-, Fès, 2018)
Les éoliennes sont actuellement devenues une alternative acceptable pour la production d'électricité, en raison des avantages environnementaux et économiques. Il reste encore beaucoup de recherches à faire pour améliorer le comportement des machines éoliennes et les rendre plus rentables et plus fiables. Le travail présenté dans cette thèse porte sur la modélisation, la commande et l’optimisation de l’énergie d’une éolienne horizontale à vitesse variable. La complexité de ses différentes parties, tels que le comportement aérodynamique, la chaine de transmission et la génératrice sont analysées et modélisées. Ensuite, à base de ces modèles mathématiques obtenus, des stratégies de commande ont été développées en prenant compte des aspects dynamiques de l'éolienne. Ce qui permet de résoudre les problèmes associés aux effets des incertitudes et des perturbations externes généralement liées aux comportements stochastiques du vent. L’objectif principal des systèmes de commande est d’extraire le maximum possible de puissance aérodynamique selon le vent disponible, tout en minimisant les efforts de commande ainsi que les charges aérodynamiques subies par l’éolienne. La conception de systèmes de commande est basée essentiellement sur les principaux outils intelligents, à savoir les réseaux neuronaux, les algorithmes génétiques et la logique floue, ainsi que sur les approches de contrôle par les modes glissants et les fréquences finies. La validation des résultats de simulation est effectuée à l’aide de logiciel MATLAB, ce qui nous a permis de mettre en valeur les performances des systèmes de commande proposés en termes de convergence, de précision et de stabilité.
Keywords: Génie électrique; Physique; Eolienne horizontale à vitesse variable; Optimisation d’énergie éolienne; Commande en couple; Commande en pitch; Mode glissant; Fréquence finie; Réseau de neurone; Algorithme génétique; Logique floue