Abstract:
Pour ce mémoire, nous avons utilisé une commande non linéaire basée sur la logique
floue pour contrôler un système de pompage photovoltaïque.
Dans le premier chapitre, nous avons présenté des généralités sur l’énergie photovoltaïque
et les systèmes de pompage utilisant cette dernière comme source d’énergie et les différents
types existant, tout on définit chaque élément de cette chaine. Nous avons aussi décrit les
paramètres qui influent sur le fonctionnement de ces systèmes à la fin de ce chapitre nous avons
porté notre choix sur le système à étudier et les composants qui le constitue.
Le deuxième chapitre traite de la modélisation des différentes composantes du système
de pompage photovoltaïque. Nous avons commencé par simuler un panneau photovoltaïque (à
une diode) pour différentes conditions d'ensoleillement et de température, afin de tracer les
différentes caractéristiques correspondantes.
Le troisième chapitre porte sur l'optimisation et le dimensionnement du système de
pompage photovoltaïque. Nous avons présenté une méthode de dimensionnement permettant
d'assurer un bon fonctionnement de la chaîne et de répondre à la demande en eau. Nous avons
également souligné l'importance d'une commande MPPT pour amener les générateurs
photovoltaïques à fonctionner à leur point de fonctionnement optimal, et présenté quelques
méthodes différentes, notre choix est basé sur l’algorithme de MPPT P&O. Enfin, nous avons
présenté une commande vectorielle à flux rotorique orienté pour améliorer les performances
dynamiques de la machine synchrone.
L’objectif du quatrième chapitre est la commande du système de pompage
photovoltaïque, en appliquant comme MPPT un contrôleur flou pour l’optimisation de la
puissance photovoltaïque. Une commande vectorielle est appliquée sur la machine asynchrone
afin de contrôler sa vitesse de rotation. Les résultats obtenus confirment les performances
souhaitées. Nous avons présenté des résultats de simulation pour différents ensoleillement et
températures.
Comme perspective, il serait intéressant de faire l’optimisation de l’énergie
photovoltaïque en utilisant d’autres techniques, comme la méthode du gradient, les réseaux de
neurones, les algorithmes génétiques, etc. Une validation par moyens expérimentaux du
système de pompage photovoltaïque étudié est souhaitable.