Optimisation De Commandes Mppt
Download Optimisation De Commandes Mppt PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Optimisation De Commandes Mppt book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Optimisation de commandes MPPT
Si l'on souhaite que l'énergie photovoltaïque occupe une part plus importante dans le mix énergique de la production électrique des réseaux, elle se doit de représenter une alternative crédible aux autres sources d'électricité. Pour cela, Le LAAS s'emploie à améliorer et optimiser le transfert d'énergie entre le module photovoltaïque et sa charge, en ajoutant un étage d'adaptation. Dans le cadre de ce mémoire, un convertisseur DC/DC de type élévateur, et sa loi de commande MPPT (Maximum Power Point Tracker) ont été étudié en vue d'optimiser le fonctionnement et améliorer le rendement. La commande utilisée permet d'extraire le maximum de puissance que peut délivrer le module en chaque instant. Le rendement ainsi que le temps de réponse des différentes commandes testées et développées diffèrent (ici de type Perturb and Observe et fraction du VOC). Une optimisation de commande existante a été développée dans le but d'améliorer ces deux points (simulée et implémentée). Les éléments constituant la chaine de conversion photovoltaïque et la commande ont été modélisés en VHDL-AMS. Le système expérimental repose sur un prototype intégrant convertisseur DC/DC et microcontrôleur, où sont implantées les lois de commandes MPPT. Un comparatif de cinq lois de contrôles a également été réalisé, en simulation puis expérimentalement, pour déterminer leurs performances.
Smart Computing and Control Renewable Energy Systems
This essential book bridges the gap between cutting-edge artificial intelligence and the dynamic world of renewable energy systems. Embark on a journey to the forefront of sustainable energy innovation with this groundbreaking collection of research papers and expert insights. Designed for curious minds and industry leaders alike, this comprehensive resource offers: - A deep dive into the latest advancements in smart computing for sustainable energy. - Exploration of AI-driven techniques revolutionizing energy efficiency and management. - Real-world applications showcasing the transformative power of intelligent systems in renewables. - Insights into futuristic energy infrastructures powered by artificial intelligence. - A perfect blend of theoretical foundations and practical implementations. To a seasoned researcher pushing the boundaries of knowledge, a graduate student aspiring to make a mark, or an industry professional staying ahead of the curve, this book is a gateway to the future of energy. Discover how machine learning is reshaping solar forecasting, uncover the potential of autonomous systems in energy storage, and explore the role of AI in crafting smarter, more sustainable cities. From predictive maintenance that ensures uninterrupted power to intelligent control systems optimizing energy generation, this book covers it all. Don't just witness the renewable energy revolution—be part of it. This book equips readers with the knowledge and inspiration to drive innovation in this critical field. It is more than a collection of papers; it is a roadmap to a sustainable future where smart computing and renewable energy converge. Prepare to challenge your assumptions, expand your expertise, and contribute to a greener tomorrow. Order your copy today and position yourself at the vanguard of the smart energy movement!
Etude en Automatique
Author: Lafi Alnufaie
language: fr
Publisher: Presses Academiques Francophones
Release Date: 2014-05-30
Ce travail traite de la commande MPPT et optimisation d'un systeme photovoltaique pour un site isole. Ainsi, nous avons propose un algorithme par logique floue permettant la poursuite du point de puissance maximal afin de remedier aux inconvenients des methodes classiques. Ensuite, nous nous sommes interesses a l'optimisation de la structure de l'installation. En effet, dans les installations classiques, dans le cas de defaillance d'un panneaux, tout le bloc serie devient nutilisable, ce qui reduit considerablement les capacites de production de l'installation. Pour resoudre ce probleme, nous avons propose un superviseur permettant la reconfiguration automatique de l'installation de telle sorte que seul le panneaux defaillant est mis hors connexion. Par ailleurs, pour gerer le flux de puissance et pour repondre a la demande de l'utilisateur, nous avons developpe un superviseur par logique floue. Ainsi, le surplus de production est stocke systematiquement dans la batterie pour l'utiliser ensuite en cas ou la demande depasse la production. De plus, la structure proposee permet de ne solliciter la batterie en cas de besoin de ce qui permet de prolonger considerablement sa duree de vie