Implementation of new approaches to multi-objective optimization of hybrid wind-solar-battery-diesel generator

The works presented in this thesis are part of the problem of design and optimization of power systems using renewable energy sources. The major target is to propose new approaches of multi-objective optimization of hybrid systems consisting of wind source, solar source and storage system with or without diesel generator. This optimization begins by a better knowledge of wind and solar potential of the study sites. Indeed, the analysis of the wind speed and solar radiation using real collected data in several localities in Senegal has allowed to assess the wind and solar potential in these areas. The results of estimation of these two potentials are then used for design of optimized hybrid wind-solar-battery-diesel generator using a multi-objective genetic algorithm.The analysis of the influence of the wind and solar potential and the load profile showed that the cost of the optimal configuration is very sensitive to the variation of the wind speed, the solar radiation and the variation of the load profile. Further, the obtained results in this study showed that the cost of the optimal configuration decreases as the Loss of Power Supply Probability (LPSP) increases.The analysis of influence of the diesel generator on the optimal configuration showed also that for LPSP=0, the total cost of system decreases with more request of the diesel generators. However, the emission rate of the CO2 becomes more important.The influence study of the variations of the load profile on the optimal configuration of hybrid system with diesel generator (SHESBG) showed that the total cost system is lower for the load profile which adapted to changes in wind and solar potential. This result is also observed for a system without diesel generator (SHESB). Les travaux présentés dans cette thèse s’inscrivent dans la problématique de dimensionnement et de l’optimisation de systèmes électriques utilisant des sources d’énergies renouvelables. L’objectif principal est de proposer de nouvelles approches d’optimisation multi-objectif de systèmes hybrides composés de sources éolienne et solaire avec ou sans groupe électrogène et d’un système de stockage. Cette optimisation passe d’abord par une meilleure connaissance des potentiels éolien et solaire des sites d’étude. En effet, l’analyse de la vitesse du vent et du rayonnement solaire à l’aide de mesures réelles collectées dans plusieurs localités du Sénégal a permis d’évaluer les potentiels éolien et solaire dans ces zones. Les résultats d’estimation de ces deux potentiels sont ensuite utilisés pour faire le dimensionnement de systèmes hybrides éolien-solaire-batterie-groupe-électrogène optimisés en utilisant un algorithme génétique multi-objectif.L’analyse de l’influence des potentiels éolien et solaire et du profil de charge a montré que le coût de la configuration optimale est très sensible à la variation des potentiels éolien et solaire disponibles et à la variation du profil de charge. Les résultats obtenus dans le cadre de cette étude ont montré aussi que le coût de la configuration optimale diminue au fur et à mesure que le taux de non couverture de charge (LPSP) augmente.L’analyse de l’influence du groupe électrogène sur la configuration optimale a aussi montré que pour LPSP=0, le coût global du système baisse avec une sollicitation plus accrue des groupes électrogènes. Cependant, le taux d’émission de CO2 devient plus important.L’étude de l’influence des variations du profil de charge sur la configuration optimale du système hybride avec groupe électrogène (SHESBG) a montré que le coût global du système est plus faible pour un profil de charge adapté aux variations des potentiels éolien et solaire. Ce résultat est aussi observé pour un système sans groupe électrogène (SHESB).