CONTRIBUTION STUDY OF ADAPTATIVES METHODS FOR ENERGY OPTIMIZATION AND MENAGEMENT OF SMART GRIDS SYSTEMS CONTRIBUTION A L'ETUDE DES METHODES ADAPTATIVES POURLA COMMANDE ET LA GESTION D'ENERGIE D'UN MICRO-RESEAU MULTI-SOURCES

Nowadays, the main challenge of our continent is access to energy and it has a significant impact on our level of development. Each country must make place an opportunities to help its population to have an energy of quality at a lower cost. Global warming due to traditional oil and gas sources means that we must turn our energy production towards environmentally friendly vectors, in particular renewables energies. Over the past few years, Senegal has made a strong commitment to harnessing its abundant renewable energy potential and we have a rate of 26.93 % in the power plant. The major problem of its solar systems connected to the grid is the optimization of the power which limits the rate of penetration of renewable energies in the production power park of SENELEC. The liberalization of the energy market has enabled both public and private producers to invest in the energy sector and contributes to the development of the energy mix and increases our electricity production. The objective of this thesis is to make on place a hybrid production system PV-Storage batteries connected to grid Low voltage. This objective is achieved by solving various problems, namely the optimization of photovoltaic power, the injection of energy of quality into the grid and its management between sources and loads. Various techniques have been studied to optimize and control the PV systems and can be split into two categories: classical and intelligent methods. Smart controls are artificial models so there needs to be learn with database before designed. This database is obtained from an experimental sep up installed at the polytechnic high school of Dakar. We have proposed a new approach based on artificial neural networks (ANN) while comparing with other approaches known in the literature. Le défi majeur de notre continent est l'accès à l'énergie, son impact significatif sur le développement. Chaque état doit mettre en place des politiques afin de garantir à sa population une énergie suffisante à moindre cout. Le réchauffement climatique dû aux sources traditionnelles (pétrole et gaz) fait que nous devons orienter notre production d'énergie vers des sources respectueuses de l'environnement, en particuliers les énergies renouvelables. Le Sénégal s'engagé pour l'exploitation de son potentiel abondant en énergies renouvelables ces dernières années par le mix énergétique où nous avons un taux de pénétration de 26,93 % dans notre parc de production d'électricité. La problématique majeure de ces systèmes solaires connectés au RED est l'optimisation de la puissance qui limite le taux de pénétration des énergies renouvelables dans le parc de production de la SENELEC. La libération du marché de l'énergie a permis aux producteurs publics comme privés d'investir dans le secteur de l'énergie et cela contribue au développement du mix-énergétique et augmente notre parc de production d'électricité. L'objectif de cette thèse est de mettre en place un système de production hybride PV-Batteries de stockage connecté au RED Basse tension. Cet objectif est atteint par la résolution de diverses problématiques à savoir l'optimisation de la puissance des systèmes photovoltaïques, l'injection d'énergie de qualité dans le réseau et sa répartition entre les sources et les charges. Diverses techniques ont été étudiées pour l'optimisation et la commande des systèmes PV et peuvent être scindées en deux classes: méthodes classiques et intelligentes. Les commandes intelligentes sont des modèles artificiels donc il faut une base d'apprentissage pour leur conception. Cette base de données est obtenue à partir d'un banc expérimental installé à l'école supérieure polytechnique de Dakar. Pour cela nous avons proposé une nouvelle approche basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) tout en comparant avec d'autres approches connues dans la littérature.