Maximum power point trackers (MPPT) pour un système PV par des méthodes classiques et des méthodes intelligentes

Abstract

En ce qui concerne le développement industriel, économique et écologique, l'énergie solaire photovoltaïque représente actuellement une excellente option pour remplacer les énergies fossiles polluantes.Le présent travail traite une étude de modélisation et commande d’un système photovoltaïque fonctionnant à sa puissance maximale et énergétiquement autonome. Pour que ce système fonctionne à sa puissance maximale, un étage d’adaptation a été associé à différents algorithmes MPPT (classiques et intelligentes) ; les méthodes GMPPT. Nous avons abordé les trois techniques les plus populaire pour la poursuite de point de fonctionnement a puissance maximale ; allant de la méthode conventionnelle la plus utilisée P&O aux méthodes bio-inspirées ; la Méthode de la Particule Swarm par le PSO et la méthode d’optimisation du loup gris (Grey Wolf Optimization GWO).Une étude détaillée de ces diverses méthodes a été présenté. Des simulations des différentes parties du système sont développées sous environnement Matlab/Simulink, permettant ainsi la validation et la comparaison entre les différents comportements des méthodes.Les résultats sont satisfaisants et indiquent une robustesse de ces méthodes lors de changements brusques des conditions climatiques. L’efficacité des méthodes GMPPT à poursuivre le point maximum global sous les conditions météorologiques statiques, ariables et partiellement ombragées a été validée.