Commande MPPT par réseaux de neurones d’un générateur TEG

Abstract

Les énergies renouvelables sont considérées comme le facteur majeur du développement durable en raison de leur abondance dans la nature et de la quantité d'énergie qu'elles fournissent, sans épuiser les ressources naturelles, pour répondre aux besoins de la génération actuelle et sans perdre les droits des générations futures et pour préserver la nature, et parmi toutes les sources d'énergie renouvelables, le solaire est considéré comme la source la plus importante et la plus prometteuse, Mais le problème le plus important de cette énergie est la faible efficacité, pour cette raison tout l'effort des scientifiques et des chercheurs se concentre sur ce point et sur deux axes, le premier concerne les matériaux utilisés et le second, qui nous concerne, se réfère au contrôle, dans ce contexte les algorithmes considérés comme l'élément le plus important des systèmes de contrôle pour la stabilité en toutes circonstances. Dans ce travail, nous avons implémenté l'algorithme "perturb and observe" et le "neural network control" sur un système composé d'un panneau photovoltaïque, d'un TEG et d'un " boost converter", pour suivre le point de puissance maximale "MPPT" et comparer les performances des algorithmes en termes de vitesse, d'efficacité, de stabilité et de robustesse.