Contribution à la modélisation et à la simulation des dispositifs photovoltaïques par méthodes évolutionnaires

Abstract

L’extraction des paramètres électriques des dispositifs photovoltaïques est une opération crucial quant à leurs modélisation, simulation et optimisation. Plusieurs modèles ont été établis pour prédire leur comportement et depuis les années 1960s un grand nombre de méthodes ont été proposé pour en extraire les paramètres. Depuis deux décennies, les méthodes métaheuristiques, et principalement les méthodes évolutionnaires (EAs), se sont imposées dans le domaine grâce à leurs avantages uniques dont la non nécessite de point initial, l’estimation simultanée de tous les paramètres et l’habilité d’échapper aux minimums locaux. Dans cette thèse, on démontre tout d’abord la supériorité des EAs puis on étudie l’effet de l’opérateur de croisement sur les algorithmes génétiques pour estimer les paramètres d’une cellule solaire dans un environnement bruité. L’étude, faite en fonction de la taille de la population, du nombre de génération et du niveau du bruit, montre que les GAs avec l’opérateur de fusion rivalise avec les EAs les plus efficaces. Les GAs sont ensuite appliquer à deux modules solaires pour étudier l’effet de la température et de l’illumination sur les paramètres estimés. L’étude montre que la variation en fonction de la température suit la théorie pour les illuminations fortes. Pour la variation en fonction de l’illumination, les comportements n’ont pas été prédits auparavant.