Amélioration de la qualité d’énergie des systèmes électriques par l’application de l’intelligence artificielle

Abstract

Cette thèse consiste à l’exploitation des moyens modernes, à base de l’électronique de puissance et de l’intelligence artificielle afin d’amélioration de facteur de puissance et taux de distorsion THD à l’entrée d’un convertisseur statique, d’une autre façon dépollution harmonique du réseau de distribution de l’énergie électrique. Elle est causée principalement par les charges non linéaires, prélevant sur le réseau des courants non sinusoïdaux. Les convertisseurs statiques, surtout les redresseurs à diodes ou à thyristors, sont de nature non linéaire et représentent la principale source d’injection de courants harmoniques. Ce travail apporte une contribution à la commande du correcteur de facteur de puissance à absorption de courant sinusoïdal APFC et le filtre actif parallèle. En effet, différentes stratégies de commande ont été développées tel que la commande floue, commande par réseaux neuronales et la commande neurone floue adaptative, simulées et validées sur un banc d’essai expérimental dont le but commun est d’obtenir un réglage performant de la tension du bus continu et un prélèvement de courant sinusoïdal. Ces stratégies sont combinées avec un contrôle du courant par hystérésis. La simulation de ces méthodes a été mise en oeuvre à l’aide du logiciel Matlab/Simulink et l’implantation en temps réel a été élaborée grâce à une carte contrôleur à base dSPACE1103.