Interconnection et contrôle dynamique optimal d'un systéme d'énergies hybrides

Abstract

Aujourd'hui et à l'avenir, l'augmentation des prix du carburant, la déréglementation et les contraintes de l'environnementales imposent l'utilisation des sources d'énergie renouvelables (SER) dans les réseaux électriques. Un concept de micro réseau est nécessaire afin d'intégrer les sources d'énergie renouvelables dans le réseau électrique. Ce micro réseau se compose d’un réseau de basse tension avec des systèmes d'énergies renouvelables ainsi que des moyens de stockage d’énergie et des charges flexibles. La contribution de cette thèse se focalise sur l’optimisation de la production des systèmes d’énergie hybride pour maximiser leur production toute en minimisant le coût du système. Notre premier objectif dans ce travail de thèse est de faire une optimisation du dimensionnement d’un système hybride composé des panneaux solaires, des éoliennes, des batteries et connecté avec le réseau public. Pour cela, nous avons utilisé la méthode d’optimisation MILP (programmation linéaire mixte en nombres entiers). Cet algorithme nous permet d’obtenir le nombre optimal de panneaux photovoltaïques, d’éoliennes et des batteries, de minimiser la quantité d’énergie fournie par le réseau public et le coût total du système, toute en garantissant la disponibilité permanente de l’´électricité pour couvrir les besoins énergétiques des charges. Dans le but de maximiser la puissance de sortie des panneaux solaires, de lutter contre le sur dimensionnent du câblage entre le panneau et l’équipement pour baisser les coûts et augmenter la durée de vie des batteries, une nouvelle méthodologie a été présentée et simulée. La méthode proposée combine les avantages des trois méthodes : perturbation et observation, algorithme génétique et optimisation par essaims de particule. Dans cette thèse de doctorat, nous avons aussi fait une étude dynamique, optimale et multiobjective du système hybride. Cette étude est basée sur la répartition des charges en trois grandes catégories : charges à priorité élevés, charges à priorité moyennes et charges à priorité faibles, et le pilotage entre les différentes sources d’énergies. Pour augmenter le degré de fiabilité, de maximiser la production d'énergie toute en minimisant le coût environnemental et le coût du SEH