Résumé:
L’intégration des systèmes de production d’énergie décentralisée, à base des ressources photovoltaïque et éolienne, dans le réseau électrique a suscité un grand intérêt ces dernières années. Néanmoins, le caractère intermittent et fluctuant de la génération d’énergie d’origine renouvelable influe négativement sur la stabilité et la fiabilité du réseau électrique. Le concept de micro-réseau, qui regroupe des sources d’énergie distribuées avec des systèmes de stockage d’énergie et des charges de consommation, s’est révélé comme une solution prometteuse à ce problème. Par ailleurs, l’interface d’électronique de puissance joue un rôle primordial dans ce type de système de génération car, elle permet d’incorporer des algorithmes de commande/contrôle en vue de garantir la supervision intelligente et optimale du flux énergétique.
Dans cette thèse, différentes structures de systèmes de génération PV hybrides sont étudiées. Des stratégies de commande et de supervision à base des techniques de l’intelligence artificielle, à savoir la logique floue et les réseaux de neurones artificiels, sont appliquées dans l’objectif d’optimiser le rendement énergétique et d’améliorer la qualité d’énergie sous différentes conditions de fonctionnement. Les simulations effectuées dans l’environnement Matlab/Simulink ont montré l’efficacité des schémas de commande proposés.
