Résumé :
L'électricité photovoltaïque est perçue comme une importante source d'énergie
renouvelable. Le champ photovoltaïque est une source de puissance instable, dont le point
de puissance crête dépend de la température et de l'irradiation. Le suiveur du point de
puissance maximale est alors nécessaire pour une efficacité optimale.
A cet effet, dans le présent travail l'optimisation par le méthodes heuristiques (Essaims
Particulaires (OEP) et l’Algorithmes Génétiques(AG) )est proposée pour détecter le point
de puissance maximale pour un panneau photovoltaïque, ils sont utilisés pour générer la
puissance maximale sous différentes conditions de fonctionnement. Un système
photovoltaïque est composé d'un module solaire avec OEP -MPP et AG-MPP. Il est
modélisé et simulé. Les résultats de simulation montrent que l'efficacité du ces méthodes
heuristiques (OEP et AG) est de tirer le maximum d'énergie avec un temps de réponse
rapide lors des variations dans les conditions de travail.
Mots clés : système photovoltaïque ,MPPT, Perturbation et Observation(P&O),
Optimisation par Essaim Particulaires (OEP), Algorithme Génétique(AG).
Abstract :
Photovoltaic electricity is seen as an important source of renewable energy. The
photovoltaic array is an unstable source of power since the peak power point depends on
the temperature and the irradiation level. A maximum peak power point tracking is then
necessary for maximum efficiency.
In this work, a Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA) is
proposed for maximum power point tracker for photovoltaic panel, are used to generate the
optimal MPP, such that solar panel maximum power is generated under different operating
conditions. A photovoltaic system including a solar panel technique PSO-MPP tracker and
GA-MPP tracker is modeled and simulated, it has been carried out which has shown the
effectiveness of PSO and GA to draw much energy and fast response against change in
working conditions.
Key words: photovoltaic system , Particle Swarm Optimization (PSO), MPPT, Perturbation
and Observation, Genetic Algorithm (GA).
:
PSOGA
.