Contrôle basé sur un réseau de neurones RBF intelligent pour la stabilité dynamique et la gestion de puissance dans des microréseaux intégrant des renouvelables

Pourquoi une gestion locale plus intelligente importe

À mesure que des maisons, des campus et de petites collectivités ajoutent davantage de panneaux solaires en toiture et d’éoliennes, maintenir l’alimentation devient étonnamment complexe. Le soleil et le vent fluctuent d’une minute à l’autre, rendant les systèmes d’alimentation locaux, ou microréseaux, vulnérables aux scintillements, aux baisses de tension et au gaspillage d’énergie propre. Cet article explore une approche de commande intelligente qui combine de l’électronique avancée et un réseau de neurones à apprentissage rapide pour garder un microréseau à forte teneur en renouvelables stable, efficace et apte à fonctionner en conditions réelles.

Maintenir l’équilibre d’un petit réseau

Un microréseau ressemble à un système électrique de taille résidentielle pouvant agréger panneaux solaires, éoliennes, batteries et une liaison au réseau public. Le défi est que chaque élément se comporte différemment : les panneaux solaires produisent du courant continu (CC), le réseau utilise du courant alternatif (CA), et les éoliennes voient leur production varier avec le vent. Les auteurs conçoivent un microréseau où l’énergie solaire, l’énergie éolienne et une batterie alimentent un bus CC commun qui alimente ensuite le réseau local. Pour maintenir l’équilibre de ce système miniature, ils se concentrent sur deux objectifs qui concernent les utilisateurs quotidiens : une tension et une fréquence stables (pour que les appareils fonctionnent correctement) et une haute efficacité (afin que peu d’énergie renouvelable soit perdue sous forme de chaleur dans l’électronique).

Des cerveaux plus intelligents pour l’énergie renouvelable

Au cœur du système se trouve un contrôleur intelligent fondé sur un réseau de neurones à fonctions de base radiales (RBFNN). En termes simples, il s’agit d’un « cerveau » d’apprentissage automatique capable d’apprendre rapidement le comportement du microréseau dans de nombreuses conditions puis d’ajuster les consignes de commande en temps réel. Il collecte des mesures telles que tension, courant et puissance à travers le microréseau, les analyse et envoie des commandes optimisées aux contrôleurs locaux qui pilotent l’électronique connectée aux panneaux solaires, à l’éolienne, à la batterie et à l’interface réseau. Parce que le RBFNN apprend vite et peut s’adapter à la volée, il gère mieux les changements soudains d’ensoleillement, de vent ou de demande électrique que les contrôleurs traditionnels, qui nécessitent souvent un recalibrage manuel long et fastidieux.

Augmenter la puissance solaire et maîtriser les fluctuations

Les panneaux solaires produisent naturellement des tensions relativement basses qui doivent être élevées avant d’alimenter le microréseau. Les auteurs introduisent un dispositif d’électronique de puissance spécialisé, appelé convertisseur élévateur à inductance couplée intégrée et source Z (Z-SCIB), capable d’augmenter la sortie solaire à un niveau beaucoup plus élevé et utile tout en limitant le stress sur ses composants internes. Ce convertisseur est piloté par un contrôleur proportionnel–intégral (PI) classique dont le réglage est automatiquement optimisé par une méthode de recherche bio-inspirée modélisée sur la migration des oies, appelée Grey Lag Goose Optimization (GGO). Ensemble, le convertisseur Z-SCIB et le contrôleur PI optimisé par GGO stabilisent rapidement la tension solaire à sa valeur cible, atteignant une efficacité d’environ 97 %, ce qui signifie que très peu d’énergie solaire est gaspillée lors de la conversion.

Éolien, batteries et qualité de l’énergie

L’énergie éolienne entre dans le microréseau via une génératrice asynchrone double alimentation, un type d’éolienne capable d’ajuster à la fois la puissance active fournie et la puissance réactive qui aide à soutenir la tension du réseau. Sa sortie est convertie en CC et régulée de façon serrée avant de rejoindre le bus commun. Un convertisseur bidirectionnel relie une batterie au même bus, permettant à la batterie d’emmagasiner l’excès d’énergie lorsque le soleil et le vent sont abondants et de la restituer lorsque la demande augmente ou que la production renouvelable diminue. Des contrôleurs PI supplémentaires maintiennent le courant de charge de la batterie dans des limites sûres et synchronisent l’onduleur côté réseau avec le réseau principal. Les simulations montrent que même lorsque la température, l’ensoleillement, la vitesse du vent et la charge fluctuent, le système maintient la tension et le courant du réseau stables et conserve une distorsion électrique (harmoniques nuisibles) très faible.

Ce que cela signifie pour l’usage quotidien de l’énergie

L’étude conclut que la combinaison d’un convertisseur élévateur solaire efficace, d’un générateur éolien flexible, d’une gestion intelligente des batteries et d’un contrôleur de supervision basé sur un RBFNN peut rendre les microréseaux à forte part de renouvelables à la fois stables et très efficaces. En pratique, cela se traduit par moins de scintillements, une meilleure valorisation de l’énergie propre et une fiabilité accrue pour les lieux dépendant de la production locale, des villages isolés aux campus urbains. Bien que l’approche repose encore sur de bonnes données d’apprentissage pour le réseau de neurones et ajoute une certaine complexité de calcul, elle trace une voie claire vers des microréseaux capables de s’adapter automatiquement au comportement chaotique des conditions météorologiques et de la demande électrique réelles, rapprochant une énergie propre et fiable du quotidien.

Citation: Chiluka, V., Sekhar, G.G.R., Reddy, C.R. et al. Intelligent RBF neural network-based control for dynamic stability and power control in renewable-integrated microgrids. Sci Rep 16, 6250 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36641-9

Mots-clés: contrôle de microréseau, énergie renouvelable, énergie solaire et éolienne, stockage sur batterie, contrôleur par réseau de neurones