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| Titre : | Gestion et Optimisation des Flux Énergétiques dans un Système Multi-Sources | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | HASNAOUI Abir, Auteur | | Année de publication : | 2022-2023 | | Accompagnement : | CD | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | Electrotechnique:automatique
| | Mots-clés : | Système multi-sources, Minimisation du coût total de l'électricité, Algorithmes d'optimisation métaheuristiques, Méthode de programmation linéaire mixte en nombres entiers.
Multi-sources system, Minimizing the total electricity cost, Metaheuristic optimization Algorithms, Mixed integer linear programming method. | | Résumé : |
Ces dernières années, l'augmentation de la consommation mondiale d'électricité constitue l'un des défis majeurs auxquels les chercheurs sont confrontés. Cette augmentation de la demande en électricité a nécessité le développement de solutions innovantes visant à optimiser les systèmes énergétiques et à réduire les coûts d'électricité. Une approche prometteuse qui a suscité beaucoup d'attention est l'implémentation de systèmes hybrides (système multi-sources), qui intègrent différentes sources d'énergie pour répondre aux besoins énergétiques croissants.
L'objectif de cette thèse est, dans un premier temps, d'étudier puis d'implémenter différents algorithmes de gestion et d'optimisation de l'énergie dans un bâtiment possédant plusieurs sources d'énergie (dit "système multi-sources ou hybride"). Le but final étant de réduire le coût total de l'électricité et de minimiser les émissions de dioxyde de carbone inhérentes à la production/consommation de cette électricité au sein du bâtiment. Ainsi, l'intégration dans ce dernier de sources d'énergie renouvelable essentiellement à base d'énergie solaire et éolienne et d'un système de stockage par batterie en complément de l'énergie fournie par le réseau électrique traditionnel, offre une solution plus durable et plus rentable pour répondre aux besoins énergétiques du bâtiment. Une mise en œuvre de plusieurs algorithmes d'optimisation métaheuristiques (optimisation par essaim de particules, algorithme d'optimisation des baleines, algorithme d'optimisation du poisson-voilier et l'algorithme d'optimisation de foulque) est effectuée afin d'atteindre cet objectif. Une analyse comparative est réalisée ensuite entre les résultats obtenus, suite à cette mise en œuvre, afin tester l'efficacité de chaque algorithme puis de trouver l'algorithme qui assure la meilleure solution en termes de réduction du côut de l'énergie et des émissions de gaz nocifs pour l'environnement. D'après les résultats obtenus, l'algorithme d’optimisation de foulque est celui qui matérialise cette solution. Dans un second temps, nous mettons en œuvre la technique de programmation linéaire mixte en nombres entiers dans deux cas de figure différents en vue d'atteindre le même objectif à savoir celui de réduire le coût total d'électricité et de diminuer les émissions nocives. Les résultats obtenus, à l'issue de cette mise en œuvre, ont permis de constater d'une manière claire la diminution significative de la dépendance énergétique du bâtiment vis-à-vis du réseau électrique principal, ce qui se traduit par des réductions substantielles des émissions de carbone et du coût total de l'électricité. L'intégration de la programmation linéaire mixte en nombres entiers (PLME) a aussi permis d'optimiser la gestion du système de stockage de l'énergie à travers une utilisation plus efficace de sa capacité de stockage lui assurant ainsi une durée de vie plus longue et une plus grande durabilité à long terme.
Recently, the increase in global electricity consumption has become one of the major challenges faced by researchers. This rise in electricity demand has necessitated the development of innovative solutions to optimize energy systems and reduce electricity costs. One promising approach that has garnered significant attention is the implementation of hybrid systems (multi-source systems), which integrate various energy sources to meet the growing energy needs.
The objective of this thesis is, firstly, to study and implement various energy management and optimization algorithms in a building with various energy sources (referred as "multi-source or hybrid system"). The ultimate goal is to reduce the total cost of electricity and minimize the carbon dioxide emissions associated with the production/consumption of this electricity within the building. Therefore, the integration of renewable energy sources, primarily solar and wind energy, along with a battery storage system, in addition to the energy supplied by the traditional power grid, provides a more sustainable and cost-effective solution to meet the energy needs of the building. Several metaheuristic optimization algorithms are implemented, (Particle Swarm Optimization, Whale Optimization Algorithm, Sailfish Optimization Algorithm, and Coot Optimization Algorithm), to achieve this objective. A comparative analysis is then conducted on the results obtained from this implementation to test the effectiveness of each algorithm and identify the algorithm that provides the best solution in terms of reducing energy costs and emissions of harmful gases to the environment. According to the results obtained, the Coot Optimization Algorithm is the one that materializes this solution. Secondly, we implement the Mixed Integer Linear Programming (MILP) technique in two different scenarios to achieve the same objective of reducing the total cost of electricity and decreasing harmful emissions. The results obtained from this implementation clearly demonstrate a significant reduction in the building's energy dependence on the main electrical grid, resulting in substantial reductions in carbon emissions and total electricity costs. The integration of mixed integer linear programming (MILP) has also allowed for the optimization of energy storage system management through more efficient utilization of its storage capacity, ensuring a longer lifespan and greater long-term durability.
| | Directeur de thèse : | AZZOUZ Zin-eddine |
Gestion et Optimisation des Flux Énergétiques dans un Système Multi-Sources [texte imprimé] / HASNAOUI Abir, Auteur . - 2022-2023 . - + CD. Langues : Français ( fre) | Catégories : | Electrotechnique:automatique
| | Mots-clés : | Système multi-sources, Minimisation du coût total de l'électricité, Algorithmes d'optimisation métaheuristiques, Méthode de programmation linéaire mixte en nombres entiers.
Multi-sources system, Minimizing the total electricity cost, Metaheuristic optimization Algorithms, Mixed integer linear programming method. | | Résumé : |
Ces dernières années, l'augmentation de la consommation mondiale d'électricité constitue l'un des défis majeurs auxquels les chercheurs sont confrontés. Cette augmentation de la demande en électricité a nécessité le développement de solutions innovantes visant à optimiser les systèmes énergétiques et à réduire les coûts d'électricité. Une approche prometteuse qui a suscité beaucoup d'attention est l'implémentation de systèmes hybrides (système multi-sources), qui intègrent différentes sources d'énergie pour répondre aux besoins énergétiques croissants.
L'objectif de cette thèse est, dans un premier temps, d'étudier puis d'implémenter différents algorithmes de gestion et d'optimisation de l'énergie dans un bâtiment possédant plusieurs sources d'énergie (dit "système multi-sources ou hybride"). Le but final étant de réduire le coût total de l'électricité et de minimiser les émissions de dioxyde de carbone inhérentes à la production/consommation de cette électricité au sein du bâtiment. Ainsi, l'intégration dans ce dernier de sources d'énergie renouvelable essentiellement à base d'énergie solaire et éolienne et d'un système de stockage par batterie en complément de l'énergie fournie par le réseau électrique traditionnel, offre une solution plus durable et plus rentable pour répondre aux besoins énergétiques du bâtiment. Une mise en œuvre de plusieurs algorithmes d'optimisation métaheuristiques (optimisation par essaim de particules, algorithme d'optimisation des baleines, algorithme d'optimisation du poisson-voilier et l'algorithme d'optimisation de foulque) est effectuée afin d'atteindre cet objectif. Une analyse comparative est réalisée ensuite entre les résultats obtenus, suite à cette mise en œuvre, afin tester l'efficacité de chaque algorithme puis de trouver l'algorithme qui assure la meilleure solution en termes de réduction du côut de l'énergie et des émissions de gaz nocifs pour l'environnement. D'après les résultats obtenus, l'algorithme d’optimisation de foulque est celui qui matérialise cette solution. Dans un second temps, nous mettons en œuvre la technique de programmation linéaire mixte en nombres entiers dans deux cas de figure différents en vue d'atteindre le même objectif à savoir celui de réduire le coût total d'électricité et de diminuer les émissions nocives. Les résultats obtenus, à l'issue de cette mise en œuvre, ont permis de constater d'une manière claire la diminution significative de la dépendance énergétique du bâtiment vis-à-vis du réseau électrique principal, ce qui se traduit par des réductions substantielles des émissions de carbone et du coût total de l'électricité. L'intégration de la programmation linéaire mixte en nombres entiers (PLME) a aussi permis d'optimiser la gestion du système de stockage de l'énergie à travers une utilisation plus efficace de sa capacité de stockage lui assurant ainsi une durée de vie plus longue et une plus grande durabilité à long terme.
Recently, the increase in global electricity consumption has become one of the major challenges faced by researchers. This rise in electricity demand has necessitated the development of innovative solutions to optimize energy systems and reduce electricity costs. One promising approach that has garnered significant attention is the implementation of hybrid systems (multi-source systems), which integrate various energy sources to meet the growing energy needs.
The objective of this thesis is, firstly, to study and implement various energy management and optimization algorithms in a building with various energy sources (referred as "multi-source or hybrid system"). The ultimate goal is to reduce the total cost of electricity and minimize the carbon dioxide emissions associated with the production/consumption of this electricity within the building. Therefore, the integration of renewable energy sources, primarily solar and wind energy, along with a battery storage system, in addition to the energy supplied by the traditional power grid, provides a more sustainable and cost-effective solution to meet the energy needs of the building. Several metaheuristic optimization algorithms are implemented, (Particle Swarm Optimization, Whale Optimization Algorithm, Sailfish Optimization Algorithm, and Coot Optimization Algorithm), to achieve this objective. A comparative analysis is then conducted on the results obtained from this implementation to test the effectiveness of each algorithm and identify the algorithm that provides the best solution in terms of reducing energy costs and emissions of harmful gases to the environment. According to the results obtained, the Coot Optimization Algorithm is the one that materializes this solution. Secondly, we implement the Mixed Integer Linear Programming (MILP) technique in two different scenarios to achieve the same objective of reducing the total cost of electricity and decreasing harmful emissions. The results obtained from this implementation clearly demonstrate a significant reduction in the building's energy dependence on the main electrical grid, resulting in substantial reductions in carbon emissions and total electricity costs. The integration of mixed integer linear programming (MILP) has also allowed for the optimization of energy storage system management through more efficient utilization of its storage capacity, ensuring a longer lifespan and greater long-term durability.
| | Directeur de thèse : | AZZOUZ Zin-eddine |
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