Dans la présente cette thèse, une contribution à l’étude et à la supervision d’un système
d’énergie renouvelables hybride, dédié au pilotage d’un ascenseur est proposée. Le système
comprend un générateur photovoltaïque comme source principale, doté d’un système de
stockage de batteries et des super condensateurs (SC), le tout étant connecté à un réseau de
distribution externe qui permet l'appoint ou l'évacuation de l'énergie, afin d’alimenter un
moteur synchrone à aimant permanent (PMSM), déplaçant la cage de l’ascenseur. L’objectif
principal de cette recherche consiste à concevoir deux stratégies de gestion d’énergie, l’une
est basé sur l’algorithme intelligent par réseaux de neurone et l'autre basé sur la séparation de
fréquence garantissent au système de passer intelligemment entre les différents modes de
fonctionnement, en fonction de la demande de la charge et la disponibilité de la source solaire.
Ces stratégies ont pour objectif de diriger la composante basse fréquence de la
puissance résultante vers la batterie et sa composante haute fréquence vers le SC afin de
préserver la durée de vie de la batterie. Par ailleurs, des approches de commande ont été
envisagées pour le contrôle des différents sous-systèmes. Le générateur photovoltaïque
délivre en permanence son maximum, via une MPPT par logique floue. De plus, pour le
système d’entraînement, une commande prédictive (MPC) est utilisée pour le suivi des
courants statoriques de l’MSAP permet de récupérer l’énergie durant certaines phases de
fonctionnement.
Pour tester l'efficacité des algorithmes proposés, les résultats de simulation obtenus avec
un profil de charge donnée sont présentés et commentés. Les résultats obtenus montrent la
faisabilité du système de contrôle proposé. De ce fait le gestionnaire par RN fonctionne
différemment pour gérer la distribution d'énergie entre les différentes sources et la charge,
plus intelligemment, par rapport au gestionnaire par séparation fréquentielle conventionne
