Résumé:
Cette thèse présente un travail de conception et d’amélioration d’un système de gestion d'énergie (SGE) dans le but d'optimiser un micro-réseau électrique selon plusieurs étapes : modélisation, simulation, ainsi l’évaluation économique, technique et écologique du micro-réseau hybride (éolien-photovoltaïque-batterie) connecté au réseau national. Nous avons conçu un système de gestion d’énergie (SGE) qui a été développé et amélioré en menant trois études différentes. Le problème de la répartition économique pour un système de micro-réseau qui couvre la demande d'électricité d'un immeuble commercial en Algérie est résolu à l'aide de l'algorithme des prédateurs marins, après avoir prévu les énergies renouvelables un jour à l'avance en utilisant le réseau de neurones perceptron multicouche, le SGE proposé a assuré un fonctionnement optimal tout en maintenant le moindre coût d'exploitation quotidien, de plus, différentes configurations de micro-réseaux sont étudiés dans trois scénarios. La deuxième étude a été une comparaison entre les algorithmes de prévision par l’apprentissage profond en compensant l’erreur de la prévision dont nous avons déterminé l’impact de cette erreur sur l’optimisation du fonctionnement du micro-réseau. Par la suite, nous avons réussi à concevoir un système de management dynamique de l'énergie qui assure une simultanéité entre la prédiction et l'optimisation de la répartition d'énergie, le SGE est capable d'assurer la meilleure optimisation en tenant compte de l'état passé, présent et futur du système d'énergie. Enfin, le micro-réseau est modélisé en utilisant logiciel National Instruments LabVIEW avec le SGE développé. L'interface graphique du micro-réseau étudié par le logiciel LabVIEW nous a permis de visualiser et de contrôler clairement le flux de puissance des différents noeuds du micro-réseau étudié.
