Implémentation d'algorithmes basés sur les réseaux de neurones et la logique floue sur circuit FPGA pour le suivi du point de puissance maximale dans les générateurs photovoltaïques

Laugueh, Yawovi Kofson Arnold (2024). Implémentation d'algorithmes basés sur les réseaux de neurones et la logique floue sur circuit FPGA pour le suivi du point de puissance maximale dans les générateurs photovoltaïques. Mémoire. Rimouski, Université du Québec à Rimouski, Département de mathématiques, informatique et génie, 132 p.

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Résumé

RÉSUMÉ : Le principal objectif dans ce travail est de développer des contrôleurs de suivi du point de puissance maximale (MPPT) en utilisant les techniques basées sur les réseaux de neurones artificiels (ANN) et la logique floue (FL) avec l’outil de programmation Xilinx System Generator en vue de leur implémentation matérielle sur un circuit FPGA (Field Programmable Gate Array). Ces deux techniques ont été développées pour corriger les problèmes d’oscillations rencontrées autour du point de puissance maximale avec les techniques classiques à savoir la technique de perturbation et observation (P&O) et la technique de la conductance incrémentale (INC). Une chaine de conversion photovoltaïque a été développée dans l’environnement Matlab/Simulink comprenant un générateur photovoltaïque, un circuit convertisseur hacheur survolteur DC-DC et une charge. La partie commande qui est le contrôleur du suivi du point de puissance maximal, a été développée sous l’environnement Xilinx System Generator avec les deux techniques (ANN et FL) tout en se basant sur la technique conventionnelle de perturbation et observation. L’environnement de programmation graphique, Xilinx System Generator, permet également de faire la cosimulation logicielle/matérielle sur une carte FPGA. L’implémentation est faite en utilisant la carte de développement Nexys-4 de la famille Artix-7 de Digilent à travers une cosimulation logicielle/matérielle sous différentes conditions environnementales. La rationalisation des ressources, l’accroissement des performances des contrôleurs MPPT et la minimisation du coût de réalisation sont également abordés lors du développement et de l’implémentation des contrôleurs MPPT sur la carte Cmod A7 caractérisée par son coût très abordable et sa faible consommation. Avec les avantages en termes de rapidité, de flexibilité, de traitement parallèle qu’offrent les circuits FPGA, ce travail démontre également l’apport des circuits FPGA dans les applications de suivi du point de puissance maximale dans les générateurs photovoltaïques. -- Mot(s) clé(s) en français : MPPT, Perturbation et Observation, Réseaux de neurones, Logique floue, FPGA, Système photovoltaïque. --
ABSTRACT : The main objective of this work is to develop maximum power point tracking (MPPT) controllers using techniques based on artificial neural networks (ANN) and fuzzy logic (FL) with the Xilinx System Generator programming tool, with a view to their hardware implementation on a Field Programmable Gate Array (FPGA) circuit. These two techniques have been developed to correct the oscillation problems encountered around the maximum power point with conventional techniques, namely the perturbation and observation (P&O) technique and the incremental conductance (INC) technique. A photovoltaic conversion chain has been developed in the Matlab/Simulink environment, comprising a photovoltaic generator, a DC-DC boost chopper converter circuit and a load. The control part, which is the Maximum Power Point Tracking controller, was developed in Xilinx System Generator environment using both ANN and FL techniques, while relying on the conventional perturbation and observation technique. The graphical programming environment, Xilinx System Generator, also allows for software/hardware co-simulation on an FPGA board. The implementation is carried out using the Nexys-4 development board from Digilent’s Artix-7 family, through hardware software co-simulation under different environmental conditions. Resource rationalization, MPPT controller performance enhancement and realization cost minimization are also addressed during the development and implementation of MPPT controllers on the Cmod A7 board, characterized by its very affordable cost and low power consumption. With the advantages in terms of speed, flexibility and parallel processing offered by FPGA circuits, this work also demonstrates the contribution of FPGA circuits to maximum power point tracking applications in photovoltaic generators. -- Mot(s) clé(s) en anglais : MPPT, Perturbation and Observation, Neural networks, Fuzzy logic, FPGA, Photovoltaic system.

Type de document :	Thèse ou mémoire de l'UQAR (Mémoire)
Directeur(trice) de mémoire/thèse :	Bahoura, Mohammed
Information complémentaire :	Mémoire présenté dans le cadre du programme de maîtrise en ingénierie en vue de l'obtention du grade de maître ès sciences appliquées (M. Sc. A.).
Mots-clés :	Systèmes photovoltaïques; Réseaux logiques programmables par l'utilisateur; Poursuite (Ingénierie); Réseaux neuronaux (informatique); Logique floue; Simulation par ordinateur; FPGA; Point de puissance maximale; MPP; MPPT.
Départements et unités départementales :	Département de mathématiques, informatique et génie > Génie
Date de dépôt :	09 avr. 2025 19:42
Dernière modification :	09 avr. 2025 19:42
URI :	https://semaphore.uqar.ca/id/eprint/3269