Contribution à l'étude des Réseaux Electriques Intelligents du futur (Smart-Grids)
| dc.contributor.author | ATTOU NASR-EDDINE | |
| dc.contributor.author | Encadreur: ZIDI SID-AHMED | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-12T08:29:24Z | |
| dc.date.available | 2023-11-12T08:29:24Z | |
| dc.date.issued | 2022-05-26 | |
| dc.description | Doctorat | |
| dc.description.abstract | الملخص(بالعربية): شهد تطوير الشبكات الذكيه في السنوات الأخيرة تغيرا سريعا بسبب عدة عوامل مثل زيادة احتياجات الطاقة ، ونضوب الوقود الأحفوري ، وتغير المناخ. في مواجهة هذه التحديات ، يظل دمج توليد الطاقة المتجددة اللامركزية في نظام الكهرباء هو الحل الأفضل لتعويض احتياجات الطاقة وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون. ومع ذلك ، فإن الطبيعة المتقطعة لهذه الموارد يمكن أن يكون لها تداعيات خطيرة على موثوقية شبكة الكهرباء ، الأمر الذي يتطلب تطوير مناهج إدارية جديدة ، لا سيما لدمج الطبيعة المتقطعة لموارد الطاقة المختلفة. لذلك فإننا نواجه الحاجة إلى التحكم في الطاقة الكهربائية. يركز عمل هذه الأطروحة على تصميم شبكة صغيرة متعددة المصادر وتطوير استراتيجيات مختلفة لإدارة الطاقة وإدارة الأحمال. أولاً ، تم تطوير نظام إدارة الطاقة القائم على القواعد (RB EMS). تهدف خوارزمية الإدارة المطبقة إلى إدارة تدفق الطاقة بين الإنتاج والاستهلاك على النحو الأمثل والاقتصادي من خلال الوعد باستخدام الطاقات المتجددة. في الجزء الثاني من عملنا ، نركز على خوارزمية محسّنة قائمة على شجرة للقرار لإدارة ذروة الطلب باستخدام مفاهيم Peak Shaving و Valley Filling. يتم تطبيق طريقتين ، نظام تخزين الطاقة مع نظام استجابة الطلب وتقنية مركبة إلى شبكة (V2G). الهدف العام هو تسهيل ذروة الطلب وتخفيض سعر الكهرباء واستبدال وحدات التوليد الاحتياطية باهظة الثمن. يتم تطبيق استراتيجيات الإدارة المختلفة التي تم تطويرها في MATLAB / Simulink على شبكة ميكروية متعددة المصادر متصلة بالشبكة. أثبت تحليل النتائج فعالية طرق الإدارة المقترحة وأكد جدوى الاستراتيجيات التي تشارك بشكل غير صحيح في الطاقة بين المصادر والأحمال والمركبات المختلفة وفي إدارة ذروة الطلب. ----------------------------------------------------------------------------------- Résumé (Français) : Le développement des réseaux électriques intelligents ces dernières années a connu une évolution rapide en raison de plusieurs facteurs tels que l’augmentation des besoins en énergie, l'épuisement des combustibles fossiles et le changement climatique. Face à ces défis, l'intégration de la production décentralisée à bases des énergies renouvelables dans le système électrique demeure la meilleure solution pour compenser les besoins énergétiques et réduire les émissions de CO2. Cependant, la nature intermittente de ces ressources peut causer de graves répercussions sur le la fiabilité du réseau électrique, ce qui nécessite le développement de nouvelles approches de gestion, notamment pour intégrer le caractère intermittent des différentes ressources énergétiques. Nous sommes donc confrontés à un besoin de maitrise de l’énergie électrique. Les travaux de cette thèse sont centrés sur la conception d’un micro-réseau multi-source et le développement de différentes stratégies de gestion de l’énergie et le pilotage de la charge. Premièrement, un système de gestion de l'énergie basé sur des règles (RB EMS) est développée. L’algorithmes de gestion implémentée vise à gérer le flux d’énergie entre la production et la consommation de manière optimale et économique en favorisant l’usage des énergies renouvelables. Dans la deuxième partie de notre travail, notre attention s'est portée sur un algorithme amélioré basé sur un arbre de décision pour gérer la demande de pointe en utilisant les concepts de gestion ‘’Peak shaving ‘’ et ‘’Valley Filling’’. Deux méthodes sont appliquées, un système de stockage d'énergie combiné à un système de réponse à la demande et une technique basée sur la technologie (V2G) (Vehicle to grid). L’objectif global est de lisser la demande de pointe, de réduire le prix de l'électricité et de remplacer les unités de production de réserve coûteuses. Les différentes stratégies de gestion développée dans MATLAB/Simulink sont appliquées à un micro réseau multi-source connecté au réseau. L'analyse des résultats a prouvé l'efficacité des méthodes de gestion suggérées et confirment la faisabilité des stratégies dans le partage correct de la puissance entre les différentes sources, charges et les véhicules et dans la gestion de la demande de pointes. ----------------------------------------------------------------------------------- Abstract (English) : The development of smart grids in recent years has been rapidly evolving due to several factors such as increasing energy needs, depletion of fossil fuels, and climate change. Faced with these challenges, the integration of decentralized renewable energy generation into the electricity system remains the best solution to offset energy needs and reduce CO2 emissions. However, the intermittent nature of these resources can have serious repercussions on the reliability of the electricity network, which requires the development of new management approaches, particularly to integrate the intermittent nature of the various energy resources. We are therefore faced with a need to control electrical energy. The work of this thesis focuses on the design of a multi-source microgrid and the development of different energy management strategies and load management. Firstly, a rule-based energy management system (RB EMS) is developed. The implemented management algorithm aims at managing the energy flow between production and consumption optimally and economically by promising the use of renewable energies. In the second part of our work, we focus on an improved decision Tree-based algorithm for peak demand management using the concepts of Peak Shaving and Valley Filling. Two methods are applied, an energy storage system combined with a demand response system and a vehicle to grid (V2G) technology. The overall objective is to smooth peak demand, reduce the price of electricity and replace expensive reserve generation units. The different management strategies developed in MATLAB/Simulink are applied to a multi-source microgrid connected to the grid. The analysis of the results proved the effectiveness of the suggested management methods and confirmed the feasibility of the strategies in correctly sharing power between different sources, loads, and vehicles and in managing peak demand. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-sba.dz/handle/123456789/635 | |
| dc.title | Contribution à l'étude des Réseaux Electriques Intelligents du futur (Smart-Grids) | |
| dc.type | Thesis |
