Design and intelligent control of a high-gain standalone photovoltaic conversion system

Le Doyen de la Faculté des Sciences et Techniques de Béni Mellal porte à la connaissance du public que Monsieur BYAR Mohcine, soutiendra une thèse de Doctorat intitulée : « Design and intelligent control of a high-gain standalone photovoltaic conversion system».

La soutenance publique aura lieu le Mercredi 25 Novembre 2026 à 10h30 à la Salle Polyvalente, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, devant le jury composé de :

• Monsieur AITLAFKIH Mustapha : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Président ;

• Monsieur EL BARBRI Noureddine : Professeur, Ecole Nationale des Sciences Appliquées, Université Sultan Moulay Slimane, Khouribga, Rapporteur ;

• Monsieur BENAMI Abdellah : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Moulay Ismail, Errachidia, Rapporteur ;

• Monsieur NEJMI Ali : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur Hassan RAYHANE : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Examinateur ;

• Monsieur Abdennabi BRAHMI : Maître de Conférence Habilité, Faculté des Sciences et Techniques, Université Moulay Ismail, Errachidia, Co-directeur de thèse ;

• Monsieur Abdelouahed ABOUNADA : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Directeur de thèse .

Résumé:

Ce travail de thèse porte sur la modélisation coordonnée, la commande, la co-simulation et la validation d’une architecture de conversion d’énergie photovoltaïque à intelligence embarquée, dédiée aux systèmes d’entraînement électrique autonomes alimentés par générateur PV, avec application au pompage solaire. L’architecture proposée repose sur l’association d’un convertisseur élévateur à fort gain sans transformateur (HGBC), d’une stratégie MPPT hybride combinant réseau de neurones artificiels et optimisation par essaim de particules (ANN–PSO), d’un onduleur multiniveaux quinze niveaux à structure réduite en interrupteurs avec modulation PD–SPWM, et d’un estimateur de vitesse sans capteur mécanique fondé sur un observateur à modes glissants couplé à une couche de correction neuronale.

Un cadre de modélisation dynamique unifié est mis en œuvre sur une plateforme de co-simulation MATLAB/OrCAD, permettant de reproduire fidèlement les interactions électriques et de commande entre le générateur PV, le HGBC, le bus continu, l’onduleur multiniveaux et le moteur asynchrone sous des conditions d’éclairement variable. Le

HGBC assure la régulation de la tension de bus continu en mode de conduction continue, garantissant un transfert d’énergie stable lors des transitoires d’éclairement avec

des écarts de tension bien maîtrisés et une dynamique de recouvrement rapide. En régime établi, l’ondulation résiduelle est cantonnée aux fréquences de découpage, sans modulation d’enveloppe détectable aux fréquences fondamentales. L’onduleur quinze niveaux présente un faible taux de distorsion harmonique sur la plage normalisée en conditions nominales, et l’estimateur SMO–ANN proposé démontre une reconstruction précise de la vitesse rotorique avec des écarts contenus dans des limites acceptables au regard de la vitesse nominale.

La validation expérimentale du prototype HGBC confirme la cohérence entre les caractéristiques de gain en tension et les réponses dynamiques simulées. L’architecture proposée démontre un comportement dynamique borné, une maîtrise des performances harmoniques et une aptitude au fonctionnement autonome robuste dans la plage d’opération considérée.

Mots clés : Systèmes photovoltaïques, Convertisseur DC–DC à fort gain, MPPT hybride, RNA–PSO, Onduleur multiniveaux, Commande sans capteur, Moteur asynchrone,

Pompage hydraulique.