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

不断增加能源消耗和减少气体排放的必要性对服务的影响是现实社会的两大障碍。在这种情况下，它是原始的déférénécèmes可再生能源的性能和这样的，在dépit的扰动影响constament le rendement de tels systèmes。 Le programme de recherche proposé permettra de décuberper de nouvelles methodes 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. 这一系统由多个单元组成的多个时间段组成，单元的相似性可以被利用，以便快速接近动力的最佳点，从而平行于由单元获得的信息。Toutefois，Au sein d'un même système，les unités peuvent présenter des caractéristiques différentes（ex：des panneaux photopolyques peuvent avoir des résistances internes différentes）.这是由于在勘探能力方面存在局限性的平行处理方法的精度不同。 该研究计划的长期泰尔梅是在快速、精确和具有一定能力的时间内开发优化方法，特别是开发具有不同性质单元的混合系统，以应对不同的扰动。这一能力在一个首要的时间内消除单位之间的差异所造成的错误。在第二个时间，她permettra一个动态分类的单位在sous-groupes selon相似afin d 'amélibrary一个precision de la solution obtenue。 Même si les approaches décuberpées pourront être appliquées à d'autres types de systèmes nécuberitant un suivi en temps réel du point optimal，les applications visées sont les piles à combustible microbiennes et les systèmes photoproteques.在研究方案中出现的时间优化方法最初是通过提高可再生能源系统的可再生能力和适应能力以及提高系统的生产率来实现的。这些系统和易燃微生物堆需要重新处理。此外，一项重要的方案建议是多单元系统的概念，即混合系统（PV+PCM），在区域内有效和有效。最后，研究方案干部中的毕业生获得了对在工业中应用这些方法所需的时间和能力方面的最佳方法的认识。

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 photovoltaques 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 photovoltaques. 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 photovoltaques 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.