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Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. et Énerg., 59, 3, p. 279–289, Bucarest,

Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. et Énerg., 59, 3, p. 279–289, Bucarest, 2014 OPTIMISATION DES PERFORMANCES D’UN SYSTÈME DE POMPAGE PHOTOVOLTAÏQUE PAR NEURO FLOUE ET LE CONTRÔLE DIRECT DU COUPLE AMRANI MOHAMED NADER1 , DIB ABDERRAHMANE1, ALEM SAID2 Mots-clé: Énergie solaire, Maximum power point tracking (MPPT), Neuro flou, Contrôle direct du couple, Motopompe. L’énergie solaire est une source d’énergie par excellence, non polluante et prometteuse, elle s’acclimate à merveille avec plusieurs systèmes. Dans le cadre de l’exploitation de l’énergie solaire, les systèmes de pompage photovoltaïque sont les plus appliqués. Dans ce papier, nous exposons une stratégie d’optimisation des performances d’un système de pompage photovoltaïque. Dans ce contexte, nous avons opté pour une méthode de commande MPPT basée sur la neuro-flou. Afin d’améliorer les performances du moteur asynchrone, nous utilisons la notion de contrôle direct du couple (DTC) et régulateur PID. Le modèle du système proposé est réalisé par MATLAB / Simulink. 1. INTRODUCTION Le soleil est une source d’énergie propre, non polluante et renouvelable permettant de produire l’électricité. La production d’électricité dans les systèmes solaires est basée sur des cellules solaires où les photons sont absorbés par un semi- conducteur converti directement en énergie électrique [1]. La caractéristique électrique puissance/tension d’un générateur photovoltaïque (GPV) représente la variation de la puissance en fonction de la tension aux bornes du GPV. Dans cette caractéristique, le GPV contient un point de fonctionnement optimal généralement appelé point de puissance maximale et se trouve dans une zone non linéaire. Pour améliorer le rendement du système photovoltaïque (PV), la mise en place d’un suiveur de point de puissance optimale est nécessaire. Il existe plusieurs méthodes pour l’obtention du maximum de puissance du générateur photovoltaïque [2−4], Les méthodes les plus courantes sont: perturber et observer (P & O) [5], l’incrémentation de la conductance [2], la comparaison à trois points, méthodes de court-circuit [6], la tension en circuit ouvert [7] et les 1 Université Larbi Ben M’hidi, Faculté des sciences et de la Technologie, Algérie, E-mail: amranimednader@yahoo.fr 2 Université M’Hamed Bougara Boumerdes, Laboratoire de Mécanique des solides et des systèmes (LMSS), Algérie Amrani Mohamed Nader, Dib Abderrahmane, Alem Said 2 280 méthodes à contre réaction de puissance [8]. Durant la journée, la densité solaire n ’est pas uniforme, et la plus part de ces algorithmes ne parviennent pas à suivre le point de puissance maximale régulièrement. Pour cette raison les méthodes basées sur «l’intelligence artificielle» sont utilisées. Parmi ces méthodes, les auteurs [9−11] ont proposés l’algorithme MPPT à base de réseaux neurones artificiels. L’auteur [11] a proposé les algorithmes génétiques et dans [12–14] ils ont utilisés la logique floue pour obtenir le point de puissance optimale. Dans cet article, le contrôle adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) est employé. Les installations solaires photovoltaïques permettent de remplacer les énergies fossiles ou nucléaires dans plusieurs domaines par excellence. Le domaine d’application le plus important des installations PV est le pompage photovoltaïque. Dans cette catégorie, plusieurs auteurs sont intéressés par l’amélioration des performances des systèmes de pompage photovoltaïque. Les premières études dans ce type de systèmes basés sur les moteurs à courant continue (MCC), dans [15] l’auteur focalise sur les caractéristiques du MCC alimenté par des cellules solaires. Dans [16] l’auteur analyse le démarrage d’un système de pompage photovoltaïque alimenté par des modules solaires avec et sans régulateur MPPT. Dans [17] l’auteur étudie le fonctionnement d’une MCC avec un convertisseur élévateur “Boost” et un régulateur MPPT. Dans [18, 19] les auteurs ont étudié l’optimisation du système de pompage photovoltaïque. Dans [20] l’auteur étudie le fonctionnement d’un MCC avec un convertisseur de type “Cuck” et un régulateur MPPT. L’auteur [21] a proposé un système de pompage pour l’alimentation domestique de 300 personnes dans une zone éloignée au Kuwait. Les auteurs dans [22] ont montrés que l’utilisation du moteur asynchrone améliore les performances des systèmes de pompage photovoltaïque. Grâce à leurs résultats les recherches dans ce domaine sont basées sur les éléments suivants; générateur photovoltaïque, étage d’adaptation, onduleur et moteur à induction (MI). Dans [23] les auteurs ont étudiés le cas d’un système de pompage photovoltaïque basé sur un MI. Dans [24] l’auteur a analysé les performances dynamiques d’un moteur synchrone à aimant permanents contrôlé par une boucle du courant hystérésis, L’auteur [25] étudie l’optimisation des performances du moteur asynchrone associé à un générateur photovoltaïque (GPV). La commande vectorielle est introduite pour améliorer les performances des MI alimenté par le GPV étudié dans [26]. L’auteur dans [27] étudie les performances d’un système de pompage PV composé par; GPV, onduleur ZSI et moteur BLCD avec pompe centrifuge. L’auteur [28] utilise un algorithme d’optimisation multi étape pour améliorer les performances de couplage directe entre le GPV et le système motopompe. Dans [29] l’auteur base son étude sur la maximisation de débits de la pompe par l’intermédiaire de la commande de la machine à induction. L'auteur [30] a réalisé un système de pompage photovoltaïque avec un régulateur de tension constante (CVC) pour suivre le point de puissance maximale. 3 Optimisation d’un système de pompage photovoltaïque 281 La thématique principale de cette étude est basée sur deux principes: • Une technique de contrôle intelligent basée sur l’ANFIS pour suivre le point de puissance maximale du contrôleur du GPV, afin d’améliorer l’efficacité de conversion d’énergie. • Une technique de contrôle par DTC pour améliorer les performances du couple et par régulateur PID pour contrôler la vitesse du MI. 2. MPPT À BASE D’ANFIS ANFIS, proposé par «Jang» en 1993, est un ensemble flou mis en œuvre dans le cadre des réseaux adaptatifs. Le modèle ANFIS fait son apprentissage par la méthode «hybride» qui est basée sur le principe rétro propagation [31] et la méthode des moindres carrés. Le contrôleur ANFIS proposé dans ce travail a deux entrées: l’erreur et la variation de l’erreur, et une seule sortie qui s’appelle la variation du rapport cyclique. Les variables d’entrée de ce système sont déterminés par les expressions ; ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 − − − − = t V t V t P t P t E , (1) ( ) ( ) ( ) Δ 1 , E t E t E t = − − (2) où: E(t) est erreur à l’instant (t); E(t – 1) est l’erreur à l’instant (t – 1); ΔE(t) est la variation de l’erreur à l’instant (t); P(t) est la puissance du GPV à l’instant (t); V(t) est la tension du GPV à l’instant (t – 1); P(t – 1) est la puissance du GPV à l’instant (t – 1); V(t – 1) est la tension du GPV à l’instant (t – 1). Le but de l’utilisation d’ANFIS est d’améliorer les performances des méthodes classiques et de générer un signal de commande variable pour suivre le point de puissance maximale quel que soit les conditions d’irradiation solaire. L’organigramme suivant représente l’algorithme proposé, ou dD est le rapport cyclique. La variable d’entré E(t) permettant de déterminer la position du point de puissance optimale dans la courbe puissance tension. Amrani Mohamed Nader, Dib Abderrahmane, Alem Said 4 282 Fig. 1 — L’algorithme de la commande MPPT. La variable d’entrée ΔE(t) permettant de déterminer le sens de direction : – si ΔE(t) > 0 alors on augmente le rapport cyclique dD; – si ΔE(t) < 0 alors on diminue le rapport cyclique dD. 3. LA COMMANDE DTC Le contrôle direct du couple est une technique de commande moderne proposée par «M. Depenbrock» et «I. Takahashi» [32] pour éliminer les inconvénients des méthodes classiques telles que la commande scalaire et la commande vectorielle. Le principe de contrôle direct du couple est basé sur la commutation des interrupteurs de l’onduleur permettant de choisir le vecteur de tension dans lequel le flux et le couple suivent leur référence [32]. Le flux statorique ψs et le couple électromagnétique T sont calculés à partir des équations suivantes ( ) 0 αs αs s αs Ψ d t V R i t = − ∫ (3) ( ) 0 s βs βs βs Ψ d t V R i t = − ∫ (4) ( ) ( ) 2 2 s αs βs Ψ Ψ Ψ = + (5) 5 Optimisation d’un système de pompage photovoltaïque 283 T = p[ψαs iβs – ψβs iαs], (6) où p le nombre de paire de pôles, Rs est la résistance statorique, iαs, iβs sont les composantes du courant statorique suivant les axes α et β respectivement, Vαs, Vβs les composantes de la tension suivant les axes α et β respectivement. Les valeurs des grandeurs de contrôle sont estimées et comparées à leur valeur de référence. Les résultats obtenus représentent la valeur d’entrée des correcteurs à hystérésis. Il y a deux blocs à hystérésis; correcteur de couple et correcteur de flux. Le numéro du secteur du flux et la sortie des correcteurs à hystérésis représentent les entrées du tableau de commande. Il se présente sous la forme suivante, ou SФ est le module de flux après le bloc d’hystérésis, ST est l’erreur de couple après le uploads/Management/ optimisation-des-performances-d-x27-un-systeme-de-pompage-photovoltaique-par-neuro-floue-et-le-controle-direct-du-couple.pdf