Modélisation Et Commande D'un Système De Conversion D'énergie Éolienne À Base D'une Mada
Résumé: L'énergie éolienne est une source abordable, efficace et abondante d'électricité. Le développement de la technologie éolienne à vitesse variable et à fréquence constante est devenu un domaine d'intérêt majeur aujourd'hui. Ce travail est une contribution à l'étude de la génération de ce type d'énergie. Dans ce travail, une étude analytique complète d’une chaîne de conversion d'énergie éolienne est présentée (dans la première zone de fonctionnement où l'angle de calage des pales est nul). Le système est basé sur une machine asynchrone à double alimentation (MADA) et relié au réseau de fréquence constante. Une commande vectorielle basée sur l’orientation du flux statorique de la machine est appliquée pour contrôler indépendamment les puissances active et réactive entre le stator et le réseau. Le contrôleur proposé génère les tensions de référence rotoriques nécessaires pour garantir leurs valeurs souhaitées. L’ensemble du système éolien et sa commande ont été modélisés et simulés en utilisant le logiciel Matlab. Des études comparatives ont été réalisées entre les commandes à base des régulateurs utilisés à cet effet (PI classique, flou et PI adaptatif par la logique floue) pour évaluer leurs performances en régimes dynamique et statique. Les machines électriques, notamment les machines à induction, possèdent une dynamique non linéaire. Pour cela, la commande de ces machines par des contrôleurs conventionnels n’est pas toujours efficace. Ceci justifie l’utilisation de la logique floue. Les résultats montrent que, la commande PI adaptative proposée permet d'obtenir des performances de contrôle nettement améliorées, surtout par rapport à la commande PI conventionnelle. Pour capter le maximum de puissance dans une turbine éolienne, un algorithme de commande (MPPT) doit être utilisé pour optimiser la conversion d’énergie. A cause de différent facteurs, la commande MPPT floue peu constitué l'une des solutions les plus attractives pour arriver à cette optimisation
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