Commande neuronale intelligente d’une éolienne à base d’une GSAP soumise à des incertitudes et des perturbations externes

Abstract

L’objectif de notre étude est de développer la commande vectorielle d’une génératrice synchrone à aimants permanents (GSAP) associée à une éolienne, en y ajoutant une commande intelligente à réseaux de neurones artificiels (RNAs). La commande vectorielle, qui assure le découplage entre le flux et le couple de la machine, utilise généralement, en raison de leur simplicité, des régulateurs de type PI ; néanmoins leur efficacité diminue en présence des incertitudes structurées (changements paramétriques) et non structurées (erreurs de modélisation), entrainant ainsi une baisse de l’efficacité de la commande. Pour résoudre ces problèmes, une commande intelligente par RNAs est appliquée, permettant d’assurer une meilleure performance de la commande vectorielle de la GSAP, en obtenant un plus haut degré d’efficacité ainsi qu’une une meilleure robustesse.