Browsing by Author "BOUKOFFA, KAMEL"

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    Etude et Classification de Défauts dans les Systèmes Energétiques : cas Système Photovoltaïque
    (Université du 20 Août 1955 Skikda, 2024-02-01) BOUKOFFA, KAMEL; Abdelhamid, Kaabache
    La combinaison de plusieurs sources d’énergie renouvelables et non renouvelables pour former un système énergétique multi- sources rend l’étude de surveillance et diagnostic des défauts très difficile. Pour que l’étude de diagnostic soit plus facile, nous suggérons l’étude de chaque source d’énergie indépendamment des autres sources. Notre travail de thèse consiste à étudier l’influence des défauts sur le comportement d’un système photovoltaïque. Donc La détection et l’identification de certains types de défauts dans les systèmes PV est souvent difficile, car on ne peut pas distinguer le bruit provenant des facteurs externes et de l’influence de certains défauts sur les grandeurs générées par les systèmes PV. Jusqu’à ce jour, les travaux scientifiques se sont d’avantage concentrés sur la détection et l'identification des défauts affectant un système PV, ces travaux sont portés sur l’application des techniques différentes sophistiquées et non sophistiquées. Donc la possibilité d’obtenir des informations significatives aux défauts nécessite le développement des techniques plus avancées. L’objectif de notre travail vise à présenter dans sa première partie une technique de traitement de signal basée sur l’analyse des résidus structurés, cette approche a été appliqué pour diagnostiquer les trois modes de fonctionnement du générateur photovoltaïque ; mode sain, phénomène d’ombrage et le défaut résistif. L’évaluation de l’approche proposée, montre l’efficacité et la précision d’identification de cette méthode. Dans la deuxième partie du travail nous avons présenté une autre technique basée sur la méthode SEA, dont on a calculé les indicateurs de diagnostic dans la première étape, présenter l’algorithme de la méthode en deuxième étape et dans la troisième étape une classification de ces indicateurs a été faite selon leurs degré de criticité en trois grande catégories. Les résultats obtenus montrent aussi l’efficacité de cette technique et la possibilité d’augmenter d’avantage la performance de détection et l’identification des défauts dans le système PV