Détails du sujet
Optimisation de l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques smart-grid à travers l'intelligence artificielle et les systèmes d'automatisation
Résumé
Auteur : USHINDI Wisdom
Niveau: G3
Département: Genie Electrique
Année Ac: 2024-2025 , | 2025-03-14 20:32:14
Mots clés
modélisation, smart-grid, intermitence, ...
Intérêt
Du point de vu :
- Technologique : Cette recherche permet d'explorer des solutions de pointe pour les réseaux électriques
modernes, en tirant parti des avancées en IA et en automatisation.
- Environnemental : Elle s'inscrit dans les enjeux de transition énergétique, en facilitant une meilleure
utilisation des énergies renouvelables et en contribuant à la réduction des émissions de gaz à effet de
serre.
- Économique : En optimisant la gestion des ressources énergétiques, cette approche peut réduire les coûts
d'exploitation et maximiser l'efficacité du réseau.
- Social : L'amélioration de la résilience du réseau contribue à un approvisionnement énergétique plus fiable,
renforçant ainsi la qualité de vie des consommateurs.
Problématique
Avec la transition énergétique en cours, l'intégration des énergies renouvelables (ER), comme l'éolien et le solaire, dans les réseaux électriques devient un défi majeur. Ces sources d'énergie sont intermittentes et dépendent des conditions climatiques, ce qui complique leur gestion au sein d'un réseau électrique. Dans ce contexte, les smart grids (réseaux électriques intelligents) offrent des solutions potentielles pour optimiser la bonne gestion de l'énergie. Cependant, leur efficacité dépend de la capacité à gérer ces fluctuations en temps réel tout en maintenant la stabilité et la fiabilité du réseau.D'où la question de recherche :
Comment les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'automatisation peuvent-elles améliorer l'intégration des énergies renouvelables dans un réseau smart grid tout en assurant une gestion optimale de la demande et de l'offre d'électricité ? Plan provisoire
1. Introduction :
- Présentation du contexte : Transition énergétique et développement des énergies renouvelables.
- Rôle des smart grids dans la gestion de ces nouvelles sources d’énergie.
- Problématique, intérêt et objectifs de la recherche.
2. État de l’art :
- Présentation des concepts de smart grids et des défis liés à l’intégration des énergies renouvelables.
- Technologies existantes (systèmes de stockage, gestion de la demande, etc.).
- Revue des approches actuelles d'intégration des ER dans les smart grids, avec un un regard sur l'IA et
l'automatisation.
- Limites des solutions actuelles et besoin d'amélioration.
3. Méthodologie :
- Modélisation du réseau smart grid : types de réseaux, sources d'énergie, et gestion de la demande.
- Utilisation de l'IA pour la prévision de la production d’ER et la gestion de l’offre et de la demande.
- Intégration des algorithmes d'optimisation (apprentissage automatique, réseaux neuronaux, etc.) pour
prédire et ajuster l'équilibre du réseau en temps réel.
4. Résultats attendus :
- Amélioration de la stabilité du réseau face à l’intermittence des ER.
- Optimisation de l’efficacité énergétique et réduction des coûts.
- Impact sur la gestion de la demande et la répartition de l’énergie.
6. Conclusion :
- Synthèse des résultats.
- Implications pour la gestion future des réseaux intelligents.
- Recommandations pour les décideurs politiques et industriels.
Hypothèses
L'intégration des algorithmes d'intelligence artificielle et des systèmes d'automatisation dans les réseaux smart grid permet de prédire et d'ajuster de manière proactive la production et la consommation d'énergie renouvelable, ainsi améliorant la stabilité du réseau tout en maximisant l'utilisation des sources d'énergie renouvelables. Méthodes
- Modélisation du réseau smart grid : types de réseaux, sources d'énergie, et gestion de la demande.
- Utilisation de l'IA pour la prévision de la production d’Energie renouvelable et la gestion de l’offre et de la
demande.
- Intégration des algorithmes d'optimisation pour prédire et ajuster l'équilibre du réseau en temps réel.
Bibliographie
- Smart Grid: Integrating Renewable, Distributed & Efficient Energy de Gil Masters.
- Smart Grids: Infrastructure, Technology, and Solutions de James A. Momoh.
- Artificial Intelligence in Power Systems and Smart Grids de Vijay K. Sood et al.
- Automation, Control, and Optimization of Energy Systems - Pradeep L. K. Nair
Advanced Control and Optimization Paradigms for Energy Systems - José R. Berrío,
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIEDIEL
Encadreur: KAMBALE Abednego WA_MUHINDO
Status
Décision ou observation:
Feu vert:
Déposé : NON
Défendu: NON
Finalisé: NON
Optimisation de l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques smart-grid à travers l'intelligence artificielle et les systèmes d'automatisation
Résumé
Auteur : USHINDI Wisdom
Niveau: G3
Département: Genie Electrique
Année Ac: 2024-2025 , | 2025-03-14 20:32:14
Mots clés
modélisation, smart-grid, intermitence, ...Intérêt
Du point de vu :- Technologique : Cette recherche permet d'explorer des solutions de pointe pour les réseaux électriques
modernes, en tirant parti des avancées en IA et en automatisation.
- Environnemental : Elle s'inscrit dans les enjeux de transition énergétique, en facilitant une meilleure
utilisation des énergies renouvelables et en contribuant à la réduction des émissions de gaz à effet de
serre.
- Économique : En optimisant la gestion des ressources énergétiques, cette approche peut réduire les coûts
d'exploitation et maximiser l'efficacité du réseau.
- Social : L'amélioration de la résilience du réseau contribue à un approvisionnement énergétique plus fiable,
renforçant ainsi la qualité de vie des consommateurs.
Problématique
Avec la transition énergétique en cours, l'intégration des énergies renouvelables (ER), comme l'éolien et le solaire, dans les réseaux électriques devient un défi majeur. Ces sources d'énergie sont intermittentes et dépendent des conditions climatiques, ce qui complique leur gestion au sein d'un réseau électrique. Dans ce contexte, les smart grids (réseaux électriques intelligents) offrent des solutions potentielles pour optimiser la bonne gestion de l'énergie. Cependant, leur efficacité dépend de la capacité à gérer ces fluctuations en temps réel tout en maintenant la stabilité et la fiabilité du réseau.D'où la question de recherche :Comment les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'automatisation peuvent-elles améliorer l'intégration des énergies renouvelables dans un réseau smart grid tout en assurant une gestion optimale de la demande et de l'offre d'électricité ?
Plan provisoire
1. Introduction :- Présentation du contexte : Transition énergétique et développement des énergies renouvelables.
- Rôle des smart grids dans la gestion de ces nouvelles sources d’énergie.
- Problématique, intérêt et objectifs de la recherche.
2. État de l’art :
- Présentation des concepts de smart grids et des défis liés à l’intégration des énergies renouvelables.
- Technologies existantes (systèmes de stockage, gestion de la demande, etc.).
- Revue des approches actuelles d'intégration des ER dans les smart grids, avec un un regard sur l'IA et
l'automatisation.
- Limites des solutions actuelles et besoin d'amélioration.
3. Méthodologie :
- Modélisation du réseau smart grid : types de réseaux, sources d'énergie, et gestion de la demande.
- Utilisation de l'IA pour la prévision de la production d’ER et la gestion de l’offre et de la demande.
- Intégration des algorithmes d'optimisation (apprentissage automatique, réseaux neuronaux, etc.) pour
prédire et ajuster l'équilibre du réseau en temps réel.
4. Résultats attendus :
- Amélioration de la stabilité du réseau face à l’intermittence des ER.
- Optimisation de l’efficacité énergétique et réduction des coûts.
- Impact sur la gestion de la demande et la répartition de l’énergie.
6. Conclusion :
- Synthèse des résultats.
- Implications pour la gestion future des réseaux intelligents.
- Recommandations pour les décideurs politiques et industriels.
Hypothèses
L'intégration des algorithmes d'intelligence artificielle et des systèmes d'automatisation dans les réseaux smart grid permet de prédire et d'ajuster de manière proactive la production et la consommation d'énergie renouvelable, ainsi améliorant la stabilité du réseau tout en maximisant l'utilisation des sources d'énergie renouvelables.Méthodes
- Modélisation du réseau smart grid : types de réseaux, sources d'énergie, et gestion de la demande.- Utilisation de l'IA pour la prévision de la production d’Energie renouvelable et la gestion de l’offre et de la
demande.
- Intégration des algorithmes d'optimisation pour prédire et ajuster l'équilibre du réseau en temps réel.
Bibliographie
- Smart Grid: Integrating Renewable, Distributed & Efficient Energy de Gil Masters.- Smart Grids: Infrastructure, Technology, and Solutions de James A. Momoh.
- Artificial Intelligence in Power Systems and Smart Grids de Vijay K. Sood et al.
- Automation, Control, and Optimization of Energy Systems - Pradeep L. K. Nair
Advanced Control and Optimization Paradigms for Energy Systems - José R. Berrío,
Directeur & Encadreur
Directeur: AKWIR Alain NKIEDIELEncadreur: KAMBALE Abednego WA_MUHINDO
Status
Décision ou observation:Feu vert:
Déposé : NON
Défendu: NON
Finalisé: NON