Développement et adaptation d'algorithmes d'optimisation en temps réel dans les applications d'énergie renouvelable

Aec la Minutionéminente des Rétrole服务于Pétrole，Les Sourcegie d‘nergie Renouvelable Devennent de plus en plus nécessaire。Toutefois，un Caractéristique de Ces Sources d‘nergie Est la Variance de la puqness QUELLES FISTEN SELUON DIFFFERRES FACTIONS OU CONTATIONIQUATIES(辐射、温度等)。Ces类型de Systèmes Sont Des Examples e Example to Concretits oüles Les Méthodes d‘Optimization en Temps réel peuvent存在tre Appliquées dans le但d’amener et de Maintenir Ces Systèmesàleur point max de puhance et ce，en déPiit de Ces Variations.优化和重组的两种方法：L批准最优解决方案的数量和问题的优化方案。四L的同意解决方案的数量最快的收敛和提供一个可能的前提，她的人和她的未来。在相反的情况下，这是最好的办法，也是最好的办法。L的目标是研究和开发新的技术和方法，以实现最优、最快、最快的目标。请到，请注意，S的三个目标。这是一项最重要的发展任务，也是一项重要的任务。Le Second Est le De Development pement de méthodes d‘Optimization en Temps Réel Sans Modèle Fununic Offranant For de Converger Vers Un Solution Optimale Précise in de Converger Vers Un Solution Optimale Preécise.最后，这是一项新的、更客观的判决，因为它是一种新的、可供选择的方案。La méthodologie de recherche sera basée sur une analyze mathématque rigoureuse et les résutats seront ValueéS sur des montages expérimentaux de pels de pastas易燃微生物年等转换d‘nergieéolienne e.

Avec la diminution éminente des réserves de pétrole, les sources d'énergie renouvelable deviennent de plus en plus nécessaires. Toutefois, une caractéristique de ces sources d'énergie est la variation de la puissance qu'elles fournissent selon différents facteurs environnants ou climatiques (radiations solaires, vitesse du vent, température,...). Ces types de systèmes sont des exemples concrets où les méthodes d'optimisation en temps réel peuvent être appliquées dans le but d'amener et de maintenir ces systèmes à leur point maximal de puissance et ce, en dépit de ces variations. Ces méthodes d'optimisation en temps réel peuvent être regroupée selon 2 approches : l'approche avec résolution numérique du problème d'optimisation à partir d'un modèle fondamental du procédé ou la commande extrémale où le gradient de la fonction objectif est estimé et commandé à zéro. Si l'approche avec résolution numérique est rapide à converger et offre une possibilité de prédiction, elle souffre d'un manque de précision. En contrepartie, la commande extrémale est plus précise, mais ne possède aucune capacité de prédiction et est lente à converger notamment pour les systèmes à plusieurs entrées. L'objectif à long terme de ce programme de recherche est de développer de nouvelles méthodes d'optimisation en temps réel précises, capables de prédiction et convergeant rapidement. Pour y arriver, 3 objectifs à court terme devront être rencontrés. Le premier est de développer des méthodes de commande extrémale offrant une convergence rapide pour des systèmes à multiples entrées et ce, sans détérioration de la précision. Le second est le développement de méthodes d'optimisation en temps réel sans modèle fondamental offrant une capacité d'anticipation de perturbations futures afin de converger vers une solution optimale précise. Finalement, le dernier objectif à court terme est d'appliquer les méthodes développées à des projets pilotes ou expérimentaux d'énergie renouvelable pour valider les performances prédites. La méthodologie de recherche sera basée sur une analyse mathématique rigoureuse et les résultats seront validés sur des montages expérimentaux de piles à combustible microbiennes et de conversion d'énergie éolienne.