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Optimisation par essaim particulaire et par algorithme génétique pour la gestion intelligente des puissances d'un micro-réseau

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dc.contributor.author BEN LAKEHAL, Mohamed Amine
dc.date.accessioned 2022-05-31T10:36:38Z
dc.date.available 2022-05-31T10:36:38Z
dc.date.issued 2020-09-09
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/271
dc.description.abstract Une stratégie de gestion intelligente des flux énergétiques circulant dans les systèmes hybrides est nécessaire pour gérer économiquement la production tout en maintenant l'équilibre entre l'offre et la demande. Trouver les cousignes de puissance des divers générateurs optimales peut conduire à une utilisation modérée et judicieuse des puissances disponibles dans le micro-réseau. Ce mémoire vise à appliquer l'ptimisation des essaims de particules (PSO) et l'algorithme génétique (AG) pour minimiser le cout d'éxploitation de l'énergie consommée par la charge. Deux scénarios ont été élaborés pour trouver les consignes de fonctionnement optimales. Le premier scénario traite le problème d'optimisation sans injection de surplus énergétique issue des sources renouvelables (PV et éolienne) dans le réseau principal. Alors que le deuxième scénario injecte de l'énergie dans le réseau durant des heures précis là ou la charge est énegétiquement satisfaite en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Directeur: Dr BOUKLI HACENE Fouad / Co-directeur: Dr KERBOUA Abdelfettah en_US
dc.subject EnergiesRenouvelables,Micro-r eseau,Gestiond' energie,Optimisation,AlgorithmeG en etique, Optimisation ParEssaimParticulier,Syst emed'En ergieHybride,Injection en_US
dc.title Optimisation par essaim particulaire et par algorithme génétique pour la gestion intelligente des puissances d'un micro-réseau en_US
dc.type Thesis en_US


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