Stratégie de gestion intelligente des nanoréseaux intégrant des sources d’énergies renouvelables

Abstract

Cette thèse explore une approche innovante de la gestion d'énergie dans les nanoréseaux, mettant l'accent sur l'optimisation du pompage dans les régions semi-arides. En combinant la gestion côté offre (SSM) et la gestion côté demande (DSM), elle vise à résoudre les lacunes actuelles dans la littérature, notamment l'efficacité des systèmes de pompage d'eau (WPS) dans les systèmes énergétiques hybrides (HES). L'approche propose une gestion de charge (LM) intégrée pour la gestion d’un nanoréseau, comprenant des sources d'énergie renouvelable, un générateur diesel et deux types de système de stockage. Cette solution est appliquée pour alimenter une pompe à eau pour l'irrigation, avec une optimisation basée sur la minimisation du Coût Coût Net Total Actualisé (CNTA) et le Coût de l'Énergie (COE). L'Algorithme d'Optimisation du Goéland (SOA) est utilisé pour résoudre un problème mono-objective, et la stratégie (LM) est validée par des simulations sur le logiciel HOMER Pro. En outre, des techniques de prévision basées sur les réseaux de neurones artificiels (MLP-LSTM) sont explorées pour améliorer la gestion des variations de la génération d'énergie intermittente. Ces travaux promettent une solution novatrice pour une gestion intelligente d’un nanoréseau appliqué au pompage d’eau dans un champ agricole dont le climat est semi-arides.