Neural networks for predictive control of the mechanism of orientation of a wind turbine.

Abstract

Dans cet article, nous nous intéressons à l'étude du contrôle de l'orientation d'un aérogénérateur comme moyen d'optimisation de son rendement. L'approche proposée se base sur la commande prédictive neurale qui se justifie par le caractère aléatoire du vent d'une part, et d'autre part par la capacité d'approximateur universel de fonctions non linéaires des réseaux de neurones. Cette approche a été mise en oeuvre par simulation, en implémentant sous le logiciel Matlab, une structure de commande permettant d'optimiser le rendement d'un aérogénérateur. L'évaluation des performances obtenues semble prometteuse dans le cadre de la modélisation et de l'optimisation d'un site éolien.
In this paper, we are interested in the study of the control of orientation of a wind turbine like means of optimization of his output/input ratio (efficiency). The approach suggested is based on the neural predictive control which is justified by the randomness of the wind on the one hand, and on the other hand by the capacity of universal approximator of
nonlinear functions of the neural networks. This approach was simulated by implementing under Matlab sofware a structure of control making it possible to optimize the output/input ratio of a wind turbine. The evaluation of obtained performances seems promising in the framework of modeling and optimization of a wind site.
Keywords: Réseaux de neurones, commande prédictive modélisation, aérogénérateur, aéromoteur, rapport sortie/entrée, site éolien; Neural networks, predictive control, modeling, optimization, wind turbine, rotor, output/input ratio, wind site.

Journal des Sciences Pour l\'Ingénieur. Vol. 9 2008: pp. 75-85