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dc.contributor.authorMAMMAD, MERYEM-
dc.contributor.authorKADRI, RANIA-
dc.date.accessioned2021-09-19T10:53:20Z-
dc.date.available2021-09-19T10:53:20Z-
dc.date.issued2021-06-30-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/16933-
dc.description.abstractCes dernières années, l’utilisation croissante des dispositifs à base d’électronique de puissance a entraîné de plus en plus de perturbations au niveau des réseaux électriques. Ces perturbations sont la cause principale de la dégradation du niveau de la qualité de l’énergie électrique. L’objectif de ce mémoire est l’étude théorique et la simulation numérique des systèmes de filtres actifs de puissance parallèle utilisant différentes stratégies de commande basées sur des contrôleurs conventionnels et intelligents pour réduire les harmoniques de courant et compenser l’énergie réactif. Aujourd’hui, les contrôleurs intelligents basés sur les réseaux de neurones artificiels et la logique floue sont de plus en plus utilisés pour les contrôles des systèmes électriques de puissance, leurs avantages sont une mise en uvre facile, ne né cessitent pas de modèle mathématique complexe et ont des performances améliorées par rapport aux commandes conventionnels. Notre étude a été focalisé sur le FAPP dédié à la compensation des harmoniques de courant et l’énergie réactif pour les réseaux électrique a 3 fils et à 4 fils en utilisant différentes stratégies de commande classique et intelligente. Les modèles de simulations ont été développés en utilisant le logiciel MATLAB-Simulink et le Toolbox SimPowerSystem. Les résultats de simulation obtenus montrent l’efficacité des modèles proposés en particulier ceux à base des contrôleurs intelligents pour la com pensation des harmoniques courant et l’énergie réactifen_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectFiltre actif de puissance parallèle, réseau de neurone, logique floueen_US
dc.subjectcommande intelligente.en_US
dc.titleÉtude et simulation d’un filtre actif de puissance parallèle utilisant une commande intelligenteen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en GEE

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