Commande MPPT et contrôle d’un système photovoltaïque en tenant compte des défauts : détection et localisation

Abstract

La technologie des panneaux photovoltaïques a prouvé son grand potentiel en tant que source importante d’énergie renouvelable, ce qui est confirmé par la tendance nationale et mondiale à utiliser cette source et à étendre sa diffusion dans de nombreuses applications industrielles et quotidiennes. Afin d’améliorer l’efficacité énergétique produite par les panneaux photovoltaïques, plusieurs techniques et méthodes ont été utilisées, la plus importante étant le contrôle MPPT qui permet de suivre le point de puissance maximale. Dans cette thèse, une technique MPPT avancée basée sur deux stratégies combinées mode glissant-logique floue a été présentée. Cependant, de nombreux facteurs peuvent conduire à la défaillance des systèmes photovoltaïques et à la détérioration de leur efficacité au cours de leur fonctionnement. Il faut donc trouver des méthodes pour diagnostiquer et identifier ces défauts et étudier leur impact sur les performances du système. Certains défauts ont été traités dans ce travail de recherche, à savoir : l’ombrage partiel, le courtcircuit, le circuit ouvert, résistance série et celui de la résistance parallèle. Dans les études précédentes, de nombreuses méthodes ont été utilisées pour diagnostiquer et détecter les défauts d’un système photovoltaïque. Dans cette thèse, on s’intéresse particulièrement à la maximisation de l’énergie produite par un système photovoltaïque, tout en détectant et en identifiant les défauts de ce système. Les défauts sont diagnostiqués et identifiés à l’aide de deux méthodes intelligentes qui sont : le réseau de neurones artificiels et le neuro-flou.