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Commande robuste par la logique floue et les réseaux de neurones artificiels de la GADA : étude comparative

Y. Djeriri 1 and Z. Boudjema 2

1 Laboratoire ICEPS, Intelligent Control & Electrical Power Systems, Département Electrotechnique, Faculté de Génie Electrique, Université Djillali Liabès, B.P. 98, Sidi Bel-Abbès, Algérie.
2 Département Electrotechnique, Faculté de Technologie, Université Hassiba Benbouali, Chlef, Algérie.

Abstract

This paper presents the control of the doubly fed induction machine in generating mode (DFIG) using Artificial Intelligence (AI) techniques, used in a variable speed wind energy conversion system. In this work, we are particularly interested in the application of indirect vector control by stator field orientation of DFIG, based on artificial intelligence controllers, such as fuzzy logic and neural networks. The latter surpass the limits of conventional techniques and possess essential characteristics for improving the robustness of the vector control. Matlab/Simulink simulation results are presented to compare the performance of the two controllers in the control of DFIG.

Résumé

Cet article présente la commande de la machine asynchrone à double alimentation en mode génératrice (GADA) par des techniques de l’Intelligence Artificielle (IA), utilisée dans un système de conversion d’énergie éolienne à vitesse variable. Donc dans ce travail, on s’intéresse particulièrement à l’application de la commande vectorielle indirecte par orientation du flux statorique à la GADA, basée sur les régulateurs de l’intelligence artificielle, tels que la logique floue et les réseaux de neurones. Ces derniers surpassent les limites des techniques classiques et possèdent des caractéristiques essentielles pour l’amélioration de la robustesse de la commande vectorielle. Des résultats de simulation sous Matlab/Simulink sontdonnés afin de comparer les performances des deux régulateurs dans le contrôle de la GADA.

Keywords

Energie éolienne – Génératrice Asynchrone à Double Alimentation – Commande vectorielle –Intelligence artificielle – Logique floue – Réseaux de neurones.

Commande robuste par la logique floue et les réseaux de neurones artificiels de la GADA : étude comparative
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