Design, contrôle et tests des performances en temps réel d’un convertisseur quasi-Z-source à courant continu pour un système photovoltaïque autonome

Résumé

Alors que les énergies renouvelables sont de plus en plus intégrées aux réseaux électriques, des études sont réalisées afin d'améliorer la rentabilité et l'efficacité des systèmes de transformation de l'énergie. Diminuer les coûts de production et maximiser la consommation de ressources renouvelables sont des défis mondiaux. En termes de coût de mise en œuvre, l'énergie photovoltaïque (PV) est une forme énergétique prometteuse. Dans ce contexte et dans le cadre de mon projet, un convertisseur élévateur à CC nommé Quasi-Z-Source (QZS) pour intégrer cette source stochastique de manière sûre et rentable est proposé. De plus, une étude approfondie et un modèle mathématique d'un convertisseur QZS sont présentés. Le développement et le test d'une technique de contrôle basée sur l'intelligence artificielle (IA) sont exposés afin d’optimiser l’énergie générée par les panneaux photovoltaïques (PV) dans la présence de différentes conditions météorologiques. Il est montré comment la technique MPPT basée sur l'IA est sélectionnée par rapport à d'autres techniques telles que la technique basée sur Perturber et Observer (P&O). Un système entier, y compris le contrôle, est testé en utilisant une plateforme de tests conçus au laboratoire. Selon les résultats obtenus, les éléments proposés de la configuration complète sont correctement configurés, contrôlés et conçus.

Date	18 déc. 2023
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Ambrish Chandra (Directeur(-trice)) & Miloud Rezkallah (Codirecteur(-trice))