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 œuvre 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.