Page 10 - Microsoft Word - Doctorat Genie electrique

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Chapitre 1 - Introduction

PROBLÉMATIQUE

L’augmentation du taux de pénétration des énergies renouvelables (EnR) dans les

microréseaux autonomes peut réduire à la fois le coût de la production d’énergie et les

émissions de gaz à effet de serre (GES) liées à l’utilisation de génératrices diesel. Toutefois,

cette intégration des EnR peut poser des problèmes de fiabilité tels que la stabilité des

microréseaux autonomes en cas de variations brusques et rapides des conditions

climatiques ou de les charges pouvant entraîner une déviation inacceptable de la fréquence

ou de la tension aux points d’interconnexion de ces derniers [1,2].De plus, la gestion

dynamique du flux des puissances active et réactive entre les sources de production dans les

microréseaux demeure un défi technique important.

Afin d'améliorer la stabilité des microréseaux autonomes, plusieurs solutions ont été

proposées. Par exemple, dans la référence [2], un système de stockage d'énergie à base de

batterie ou un système de prédiction des ressources météorologiques (vent, ensoleillement,

etc.) et la demande, est suggéré pour réguler la fréquence et la tension nominales du

microréseau. Pour les microréseaux plus complexes, certains chercheurs ont utilisé des

techniques basées sur l’intelligence artificielle telles que la logique floue, les réseaux de

neurones et les algorithmes évolutifs. Ces méthodes sont très prometteuses car elles

peuvent s'adapter aux incertitudes méthodologiques, les modifications de paramètres et les

perturbations externes. Elles peuvent également être utilisées lorsque le modèle du système

à contrôler est plus complexe ou pas disponible [3].Dans [4] et [5], il a été utilisé les

réseaux de neurones artificiels pour le contrôle de la fréquence et la tension du microréseau