Modélisation de la batterie lithium pour les microgrids en utilisant les réseaux de neurones artificiels

Abstract

Le d´eveloppement d’un syst`eme de stockage par batterie pour un microgrid repr´esente l’objectif principal de cette th`ese. Afin d’atteindre cet objectif, nous avons propos´e d’une part, un mod`ele de la batterie, qui prend en consid´eration l’effet d’´etat de charge et de temp´erature et d’autre part une m´ethode d’estimation d’´etat de charge SOC par utilisation de l’approche de mod´elisation par les r´eseaux de neurones. La comparaison des r´esultats de simulation des mod`eles propos´es avec les r´esultats exp´erimentaux montrent les performances et l’efficacit´e de notre mod`ele de r´eponse dynamique stable et puissante. Dans la suite, nous avons impl´ement´e ce syst`eme de stockage dans plusieurs microgrids. Afin de g´erer l’´energie au sein de ces microgrids et assurer un fonctionnement s´ecuris´e de la batterie, nous avons propos´e un contrˆoleur intelligent pour le convertisseur bidirectionnel, qui connecte la batterie au microgrid. Ensuite nous avons impl´ement´e une strat´egie de gestion d´ecentralis´ee par l’utilisation de l’approche des syst`emes multi agents.