Les systèmes des énergies renouvelables (SER) jouent un rôle important dans la promotion de l’augmentation de la demande de l’électricité. En outre, le fonctionnement propre et non polluant de ces systèmes assure une meilleure protection à l’environnement, dont l’énergie électrique produite à partir de ressources des énergies renouvelables limite l’utilisation de ressources primaires fossiles et réduisant l’émission de gaz à effet de serre. Cependant, le raccordement des systèmes des énergies renouvelables au réseau de distribution peut avoir quelques impacts sur les réseaux électriques, en effet la puissance délivrée par SER est intermittente. Pour remédier au problème de gestion de la puissance, la source de l’énergie renouvelable nécessite des batteries pour stoker de l’électricité, jusqu’à ce qu’elle soit utilisée, et impose un étage d’adaptation comprenant un ou plusieurs convertisseurs statiques (régulateurs de charge) contrôlés par des stratégies de poursuite en temps réel du point de fonctionnement à puissance maximale dite “MPPT” (Maximum Power Point Tracking). Actuellement, de nombreuses techniques ont été proposées pour surmonter le problème de la poursuite du point de puissance maximale (problème de maximisation de puissance). Ces techniques utilisent des valeurs approximatives qui ne garantissent pas la poursuite du point de puissance maximale, peuvent être très complexes, lentes et peuvent devenir instables si le point de fonctionnement du SER se déplace brusquement. Ainsi, le SER doté par les régulateurs de charge forment un système non linéaire, complexe et incertain qui nécessite une commande adaptative non linéaire et intelligente. Dans ce travail, on va développer une méthode intelligente et innovante, combinant des techniques intelligentes (floue adaptative, approximation floue et floue synergétique) ayant pour objet la poursuite du point de puissance maximale, l’amélioration des réponses obtenues avec les algorithmes classiques déjà développés, adaptatives à la variation des conditions climatiques mêmes dans le cas les plus défavorables, ainsi qu’apte à l’implémentation pratique.
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