Algorithme génétique appliqué à une gestion d'énergie d'une centrale Multi-source installée à l'Université de Djibouti - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Genetic algorithm applied to energy management of a Multi-source plant installed at the University of Djibouti

Algorithme génétique appliqué à une gestion d'énergie d'une centrale Multi-source installée à l'Université de Djibouti

Résumé

The integration of renewable and intermittent production sources is one of the methods for reducing the electricity bill. In this work, a multi-source plant (PV-Vent-Battery) installed at the University of Djibouti is used to partially reduce the electricity bill of the University of Djibouti. An approach based on the genetic algorithm and the programmed algorithm was used to compare three energy management strategies aimed at maximizing the injection of excess energy produced by the plant at the University and at minimizing the use of the electrical network. The result showed that 99% of the excess energy produced in the morning by the power station was consumed by discharging the batteries to 50% of their state of charge (a requirement due to the climatic conditions of the site) and with the strict minimum of use of electrical networks.
L'intégration des sources de production renouvelables et intermittentes est une des méthodes pour diminuer la facture d'électricité. Dans ce travail, une centrale multi-sources (PV-Vent-Batterie) installée à l'Université de Djibouti est utilisée pour réduire partiellement la facture d'électricité de l'Université de Djibouti. Une approche basée sur l'algorithme génétique et l'algorithme programmé a été utilisée pour comparer trois stratégies de gestion de l'énergie visant à maximiser l'injection de l'énergie excédentaire produite par la centrale à l'Université et à minimiser l'utilisation du réseau électrique. Le résultat a montré que 99 % de l'énergie excédentaire produite le matin par la centrale électrique était consommée en déchargeant les batteries à 50 % de leur état de charge (une exigence due aux conditions climatiques du site) et avec le strict minimum d'utilisation des réseaux électriques.
Fichier principal
Vignette du fichier
Article_Chaker_JCGE.pdf (1.41 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04062442 , version 1 (07-04-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04062442 , version 1

Citer

Ibrahim Chaker, Jean-Michel Reboul, David Houivet, Hamid Gualous, Hassan Ali Barkad. Algorithme génétique appliqué à une gestion d'énergie d'une centrale Multi-source installée à l'Université de Djibouti. journées annuelles du GDR SEEDS et JCGE 2022, CNRS, Jun 2022, Le Croisic (Loire Atlantique), France. ⟨hal-04062442⟩
81 Consultations
220 Téléchargements

Partager

More