Gestion optimale et intelligente de l'énergie extraite de systèmes à unités multiples

系统和单位倍数外部能量的优化和智能管理

• 批准号: RGPIN-2019-05853
• 负责人: Woodward, Lyne
• 金额: $ 2.04万
• 依托单位: École de technologie supérieure
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=738546
• 关键词: Gestion; optimale; et; intelligente; de

L'augmentation constante de la consommation d'énergie et la nécessité de diminuer les émissions de gaz à effet de serre sont deux défis majeurs de la société actuelle. Dans ce contexte, il est primordial de développer des systèmes à énergie renouvelable performants et ce, en dépit des perturbations affectant constamment le rendement de tels systèmes. Le programme de recherche proposé permettra de développer de nouvelles méthodes d'optimisation en temps réel afin d'extraire en temps réel le maximum de puissance de ces systèmes en dépit des perturbations auxquelles ils sont soumis. Ces systèmes étant la plupart du temps composés de plusieurs unités, la similitude des unités peut être exploitée afin d'approcher rapidement le point optimal de puissance et ce, en traitant parallèlement l'information reçue par chaque unité. Toutefois, au sein d'un même système, les unités peuvent présenter des caractéristiques différentes (ex: des panneaux photovoltaïques peuvent avoir des résistances internes différentes). Ces différences dégradent la précision des méthodes d'optimisation dites à traitement parallèle qui sont présentement limitées dans leur capacité d'exploration. L'objectif à long terme de ce programme de recherche est de développer des méthodes d'optimisation en temps réel rapides, précises, et dotées d'une capacité d'apprentissage et ce, même pour des systèmes hybrides possédant des unités de nature différentes répondant à des perturbations diverses. Cette capacité d'apprentissage permettra dans un premier temps de corriger les erreurs dues à la dissimilitude des unités. Dans un second temps, elle permettra la classification dynamique des unités en sous-groupes selon leur similitude afin d'améliorer la précision de la solution obtenue. Même si les approches développées pourront être appliquées à d'autres types de systèmes nécessitant un suivi en temps réel du point optimal, les applications visées sont les piles à combustible microbiennes et les systèmes photovoltaïques. Les méthodes d'optimisation en temps réel qui seront développées dans ce programme de recherche sont originales par leur capacité d'apprentissage et d'adaptation et favoriseront une meilleure productivité des systèmes à énergie renouvelable. Les systèmes photovoltaïques et les piles à combustible microbiennes nécessitent très peu d'entretien. Ainsi, une retombée importante du programme proposé est la conception de systèmes composés de plusieurs unités, voire même hybrides (PV+PCM), efficaces et autonomes pouvant être utilisés en région éloignée. Finalement, les étudiants gradués formés dans le cadre de ce programme de recherche acquerront une connaissance approfondie des méthodes d'optimisation en temps réel et les aptitudes requises pour appliquer ces méthodes dans l'industrie.

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