Optimisation de deux systèmes de génération renouvelable (photovoltaïque et éolienne) connectés au réseau

Pour un développement écologique et économique, les sources d'énergie renouvelable (photovoltaïque et éolienne) constituent actuellement une bonne alternative. Le présent travail traite une étude de modélisation et d’optimisation d’un système de conversion photovoltaïque-éolien connecté au réseau. La première partie de cette thèse dresse un état de l'art de différentes topologies pour les deux types de conversion d'énergie. La seconde partie est consacrée à la production d'électricité sur un réseau grâce à une machine asynchrone à double alimentation. L'originalité de cette machine, utilisée dans un système éolien, est de pouvoir contrôler l'échange de puissance entre le stator et le réseau en agissant sur les signaux rotoriques via un convertisseur bidirectionnel. Dans cette optique une commande vectorielle en puissance active et réactive statoriques est mise en œuvre. Cette commande est élaborée et testée en synthétisant trois types de régulateurs robustes: mode glissant d'ordre un, d'ordre supérieur et adaptative à modèle de référence. Les performances du dispositif sont analysées et comparées en termes de suivi de consigne, robustesse, et rejet de perturbations. De plus en supposant la caractéristique de la turbine inconnue, la recherche du point de puissance maximale est effectuée en utilisant un algorithme MPPT basé sur la théorie de la logique floue. La réalisation d'un banc d'essai de 1kW, dans un environnement d'une carte dSPACE1104 au laboratoire LGEB, a permit de valider la troisième technique proposée. La troisième partie, traite la production optimale d'électricité, par une topologie de conversion d'énergie photovoltaïque. Un seul étage de conversion joue un double rôle: d'une part une optimisation de la source primaire, sans régulation de la tension du bus continu via un algorithme MPPT à Incrément de conductance modifié. D'autre part un contrôle vectoriel de la puissance active et réactive par une commande de courant à hystérésis est mis en œuvre. Cette étude est vérifiée par des tests de simulation, dont les résultats sont satisfaisants

Enhancing PV Systems with Intelligent MPPT and Improved control strategy of Z-Source Inverter

The Improved Z-Source Inverter (IZSI) has gained attention in the photovoltaic industry for its ability to boost PV voltage with a single-stage topology, simplifying system design and reducing costs. However, research on integrating IZSI into PV systems, particularly regarding the Maximum Power Point Tracker (MPPT) and IZSI control strategy, is limited. This study proposes an Intelligent Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) algorithm as an MPPT method for PV systems under constant and varying irradiance conditions. The IPSO algorithm is compared to the FPA, CSA, and traditional MPPT algorithm (PSO), and the results demonstrate that IPSO outperforms all algorithms in terms of speed, efficiency, and convergence in finding the Maximum Power Point (MPP). Two methods, Simple Boost Control (SBC) and Maximum Constant Boost Control with Third Harmonic Injection (THIMCBC), are employed to control IZSI. Simulation results using MATLAB-Simulink show that both strategies successfully find and track the MPP, but THIMCBC exhibits superior voltage-boosting performance compared to SBC. Overall, the proposed IZSI topology with the IPSO MPPT method and THIMCBC IZSI control strategy offers several advantages, including improved voltage boost ability, reduced z-source capacitor voltage stress, inherent inrush current limitation, and cost-effectiveness. These advantages make the proposed system a promising solution for photovoltaic systems

Implementation of MRAC controller of a DFIG based variable speed grid connected wind turbine

International audienceThis paper presents the design and the implementation of a model reference adaptive control of the active and reactive power regulation of a grid connected wind turbine based on a doubly fed induction generator. This regulation is achieved below the synchronous speed, by means of a maximum power-point tracking algorithm. The experiment was conducted on a 1 kW didactic wound rotor induction machine in association with a wind turbine emulator. This implementation is realized using a dSPACE 1104 single-board control and acquisition interface. The obtained results show a permanent track of the available maximum wind power, under a chosen wind speed profile. Furthermore the proposed controller exhibits a smooth regulation of the stator active and reactive power amounts exchanged between the machine and the grid

Optimal energy control of a PV-fuel cell hybrid system

International audienceThis paper deals with a real time implementation of a fuzzy logic-based power management of a small scale generation hybrid power system. The system consists of a photovoltaic array and a fuel cell stack, supported by a single-phase grid that supplies a stand-alone AC load. The proposed supervisory algorithm guaranties the system to switch smart between two operation modes, according to the load demand, the gas level and the PV availability. Obviously, the PV side DC–DC converter is controlled to track permanently the maximum power point by using a fuzzy logic MPPT method; whereas, the fuel cell stack and the grid converters are tuned to cover the remaining power, or alternatively, injecting the exceeding power to the utility. Besides, to feed the AC load with a pure sine wave, a Back stepping algorithm is proposed to control the front-end single-phase inverter. To test the effectiveness of the proposed algorithms, experimental results obtained with a given load profile are presented and commented