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dc.contributor.authorMAAMIR, Madiha-
dc.date.accessioned2023-04-18T08:48:16Z-
dc.date.available2023-04-18T08:48:16Z-
dc.date.issued2020-11-18-
dc.identifier.urihttp://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/24575-
dc.description.abstractDans la présente cette thèse, une contribution à l’étude et à la supervision d’un système d’énergie renouvelables hybride, dédié au pilotage d’un ascenseur est proposée. Le système comprend un générateur photovoltaïque comme source principale, doté d’un système de stockage de batteries et des super condensateurs (SC), le tout étant connecté à un réseau de distribution externe qui permet l'appoint ou l'évacuation de l'énergie, afin d’alimenter un moteur synchrone à aimant permanent (PMSM), déplaçant la cage de l’ascenseur. L’objectif principal de cette recherche consiste à concevoir deux stratégies de gestion d’énergie, l’une est basé sur l’algorithme intelligent par réseaux de neurone et l'autre basé sur la séparation de fréquence garantissent au système de passer intelligemment entre les différents modes de fonctionnement, en fonction de la demande de la charge et la disponibilité de la source solaire. Ces stratégies ont pour objectif de diriger la composante basse fréquence de la puissance résultante vers la batterie et sa composante haute fréquence vers le SC afin de préserver la durée de vie de la batterie. Par ailleurs, des approches de commande ont été envisagées pour le contrôle des différents sous-systèmes. Le générateur photovoltaïque délivre en permanence son maximum, via une MPPT par logique floue. De plus, pour le système d’entraînement, une commande prédictive (MPC) est utilisée pour le suivi des courants statoriques de l’MSAP permet de récupérer l’énergie durant certaines phases de fonctionnement. Pour tester l'efficacité des algorithmes proposés, les résultats de simulation obtenus avec un profil de charge donnée sont présentés et commentés. Les résultats obtenus montrent la faisabilité du système de contrôle proposé. De ce fait le gestionnaire par RN fonctionne différemment pour gérer la distribution d'énergie entre les différentes sources et la charge, plus intelligemment, par rapport au gestionnaire par séparation fréquentielle conventionnelen_US
dc.description.sponsorshipUniversité Mohamed Khider - Biskraen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Mohamed Khider - Biskraen_US
dc.subject,PV generator, supercapacitor, fuzzy logic, neural networksen_US
dc.subjectHybrid systemen_US
dc.subjectenergy storage,en_US
dc.subjectEnergy managementen_US
dc.titleTechniques de supervision d’énergie d’un système d’entrainement Electrique hybride.en_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département de Génie Electrique

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