(untitled) (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2024)
Les sources d’énergie renouvelables jouent un rôle crucial dans la satisfaction des futurs besoins énergétiques du monde. Le système électrique actuel est basé sur un convertisseur électronique de puissance, avec plusieurs charges non linéaires et des générations ponctuelles de sources d’énergie renouvelables, ce qui entraîne de nombreux problèmes de qualité de l’énergie. La plupart des recherches existantes ont analysé les simulations MATLAB et ont présenté un niveau de distorsion harmonique totale (THD) élevé. Ce travail de recherche a proposé une technique de contrôle de réseau neuronal artificiel (ANN) pour un système de conversion d’énergie éolienne (WECS) basé sur un générateur à induction à double alimentation (DFIG). Pour réduire les phénomènes de broutage pendant l’arrangement d’excitation, un contrôleur avancé fonctionne pour une modification adaptative du gain de puissance irrégulier, préservant même la force du schéma en boucle fermée. Le contrôleur PI proposé améliore la fiabilité et suit la tension maximale provenant du redresseur à modulation de largeur d’impulsion. Au primaire, la modélisation de la DFIG a été présentée. Ensuite, à l’aide du contrôleur ANN proposé, l’amplitude du rotor a été réglée pour reconnaître le contrôle vectoriel de la puissance active et réactive. Le convertisseur a pour objectif de s’activer à un facteur de puissance unitaire et de fournir des courants d’entrée avec un contenu harmonique adéquat. L’interface entre le convertisseur électronique de puissance et le DFIG extrait le potentiel de puissance le plus réel. Le modèle matériel prototype proposé et les résultats de simulation sont vérifiés.