Techniques neuromimétiques pour la commande dans les systèmes électriques : application au filtrage actif parallèle dans les réseaux électriques basse tension

Le travail presente dans ce memoire concerne l'elaboration d'une strategie complete d'identification et de commande neuronale d'un filtre actif parallele (FAP). L'objectif vise est l'amelioration des performances par rapport aux systemes classiques de depollution des installations electriques basse tension. Basee sur l'utilisation des techniques neuromimetiques, notre approche de compensation des harmoniques se fait en trois etapes. Les deux premieres etapes identifient respectivement les composantes de la tension et les courants harmoniques a l'aide de reseaux de neurones du type Adaline. La troisieme etape injecte les courants harmoniques dans le reseau electrique par un module de commande a base de reseaux de neurones multicouches. Plusieurs architectures neuronales ont ete developpees et comparees pour chacune des etapes. La structure proposee s'adapte automatiquement aux variations de la charge du reseau et donc aux fluctuations du contenu harmonique des perturbations. Elle permet egalement la compensation selective des harmoniques et la correction du facteur de charge. Finalement, ces strategies ont ete validees sur un banc experimental et leur aptitude a l'integration materielle a ete testee en simulation.