Étude comparative des algorithmes d'optimisation des algorithmes MPPT

Abstract

This thesis presents a comparative study of optimization algorithms applied to Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques in photovoltaic systems. With the growing global energy demand and environmental concerns associated with fossil fuels, solar photovoltaic energy has emerged as a sustainable and promising solution. However, the efficiency of PV systems is highly affected by variations in solar irradiance and temperature, which necessitates the use of MPPT algorithms to maximize power extraction. This work analyzes and compares several methods, including conventional approaches such as Perturb and Observe (P&O) and Incremental Conductance, as well as advanced techniques based on artificial intelligence and optimization algorithms like Particle Swarm Optimization (PSO). The study focuses on key performance criteria such as convergence speed, tracking accuracy of the maximum power point, stability, and energy efficiency. Simulations are conducted under different environmental conditions to evaluate the performance of each algorithm. The results help identify the most efficient and suitable methods for modern photovoltaic applications, contributing to improved solar system performance and providing practical recommendations for MPPT implementation --------------------------------------------------------------- تتناول هذه المذكرة دراسة مقارنة لخوارزميات التحسين المطبقة على تقنيات تتبع نقطة القدرة العظمى (MPPT) في الأنظمة الكهروضوئية. في ظل التزايد المستمر في الطلب العالمي على الطاقة والتحديات البيئية المرتبطة بالطاقات الأحفورية، تبرز الطاقة الشمسية الكهروضوئية كحل مستدام وواعد. غير أن مردودية هذه الأنظمة تتأثر بشكل كبير بتغيرات الإشعاع الشمسي ودرجة الحرارة، مما يستدعي استخدام خوارزميات MPPT لتعظيم القدرة المستخرجة. يهدف هذا العمل إلى تحليل ومقارنة عدة طرق، منها الطرق التقليدية مثل الاضطراب والملاحظة (P&O) والتوصيلية التفاضلية، إضافة إلى تقنيات متقدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التحسين مثل تحسين سرب الجسيمات (PSO). تركز الدراسة على معايير أداء أساسية تشمل سرعة التقارب، دقة التتبع، الاستقرار، والكفاءة الطاقوية. كما تم إجراء محاكاة تحت ظروف مناخية مختلفة لتقييم أداء كل خوارزمية. وقد أظهرت النتائج إمكانية تحديد أفضل الطرق وأكثرها ملاءمة للتطبيقات الكهروضوئية الحديثة، مما يساهم في تحسين أداء الأنظمة الشمسية وتقديم توصيات عملية لاختيار وتطبيق تقنيات MPPT. ------------------------------------------------------------------------------- Ce mémoire porte sur une étude comparative des algorithmes d’optimisation appliqués aux techniques de poursuite du point de puissance maximale (MPPT) dans les systèmes photovoltaïques. Face à la croissance de la demande énergétique mondiale et aux enjeux environnementaux liés aux énergies fossiles, l’énergie solaire photovoltaïque s’impose comme une solution durable et prometteuse. Toutefois, le rendement des systèmes PV reste fortement influencé par les variations d’irradiation et de température, ce qui nécessite l’utilisation d’algorithmes MPPT pour maximiser l’extraction de puissance. Ce travail analyse et compare plusieurs méthodes, notamment les approches classiques telles que Perturb and Observe (P&O) et Incremental Conductance, ainsi que des techniques avancées basées sur l’intelligence artificielle et les algorithmes d’optimisation comme Particle Swarm Optimization (PSO). L’étude se concentre sur des critères de performance essentiels tels que la rapidité de convergence, la précision de suivi du point de puissance maximale, la stabilité et l’efficacité énergétique. Des simulations sont réalisées dans différentes conditions climatiques afin d’évaluer le comportement de chaque algorithme. Les résultats obtenus permettent d’identifier les méthodes les plus performantes et adaptées aux applications photovoltaïques modernes, contribuant ainsi à l’amélioration du rendement des systèmes solaires et à la proposition de recommandations pratiques pour leur implémentation.