CONTRIBUTION A L'ETUDE DES METHODES ADAPTATIVES POUR LA COMMANDE ET LA GESTION D'ENERGIE D'UN MICRO-RESEAU MULTI-SOURCES

Résumé

Le défi majeur de notre continent est l'accès à l'énergie, son impact significatif sur le développement. Chaque état doit mettre en place des politiques afin de garantir à sa population une énergie suffisante à moindre cout. Le réchauffement climatique dû aux sources traditionnelles (pétrole et gaz) fait que nous devons orienter notre production d'énergie vers des sources respectueuses de l'environnement, en particuliers les énergies renouvelables. Le Sénégal s'engagé pour l'exploitation de son potentiel abondant en énergies renouvelables ces dernières années par le mix énergétique où nous avons un taux de pénétration de 26,93 % dans notre parc de production d'électricité. La problématique majeure de ces systèmes solaires connectés au RED est l'optimisation de la puissance qui limite le taux de pénétration des énergies renouvelables dans le parc de production de la SENELEC. La libération du marché de l'énergie a permis aux producteurs publics comme privés d'investir dans le secteur de l'énergie et cela contribue au développement du mix-énergétique et augmente notre parc de production d'électricité. L'objectif de cette thèse est de mettre en place un système de production hybride PV-Batteries de stockage connecté au RED Basse tension. Cet objectif est atteint par la résolution de diverses problématiques à savoir l'optimisation de la puissance des systèmes photovoltaïques, l'injection d'énergie de qualité dans le réseau et sa répartition entre les sources et les charges. Diverses techniques ont été étudiées pour l'optimisation et la commande des systèmes PV et peuvent être scindées en deux classes: méthodes classiques et intelligentes. Les commandes intelligentes sont des modèles artificiels donc il faut une base d'apprentissage pour leur conception. Cette base de données est obtenue à partir d'un banc expérimental installé à l'école supérieure polytechnique de Dakar. Pour cela nous avons proposé une nouvelle approche basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) tout en comparant avec d'autres approches connues dans la littérature.

Citer ce document

Accès au document

Ce document est hébergé sur son dépôt institutionnel d'origine.

Auteur(s)

Statistiques

Consultations : 2

Téléchargements : 0