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

L‘augmentation constant de la consomation d’升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁升迁在这种情况下，将测试原始的交换交换系统的交换交换系统的交换交换系统的交换交换系统的交换交换系统的交换交换系统的交换交换系统的交换交换系统。研究方案提出了三个建议：1 .超常规的交换交换系统；2 .超常规的交换交换系统；3 .最大限度的交换交换系统；3 .超常规的交换交换系统；3 .超常规的交换交换系统；3 .扰动交换交换系统。这些系统的<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>系统的<s:1> <s:1>系统的<s:1> <s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的<s:1>系统的。Toutefois, au sein d'un même system <e:1>, les unitedans - prevenent - pressiventer - carcarsidris - diffentes（例如：des panneaux photovoltaïques peuvent avoir - resamsistances internes diffentes）。这些差异是指：不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件、不同的交换条件和不同的交换条件。L目的是长terme de ce计划de矫揉造作的est de开发des方法d 'optimisation en临时工卷快速,精确,et溺爱一个capacite d 'apprentissage ce, meme倒des系统混合possedant单位de自然不同的repondant des扰动不同。Cette capacitacreit ' s学徒的跨部门培训，在主要的培训项目中，纠正了一些错误，这些错误与单位培训的差异有关。在第二次实验中，单位-类群间的超尺度分类动态，与单位-类群间的超尺度分类动态相比，具有更低的相似性。Même采用不同的方法，例如：<s:2> <s:2> <s:2>系统系统；<s:2> <s:2>系统系统；<s:2> <s:2>系统系统；<s:2> <s:2>系统系统；<s:2> <s:2>系统系统；<s:2> <s:2>系统系统；将“最优化”与“优化”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来，将“优化”与“改进”结合起来。Les systems systems photovoltaïques和Les成堆的可燃微生物（可燃微生物和可燃微生物和可燃微生物和可燃微生物）。例如，方案建议“系统概念<e:1>”，即由多个单位组成的、<s:1>混合系统（PV+PCM）、效率和自主系统组成的、<s:2>效用系统组成的、<s:1>利用系统组成的、<s:1>利用系统组成的、<s:1>利用系统组成的、<s:1>利用系统组成的、<s:1>利用系统组成的、<s:2>利用系统组成的、最后，毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业后的毕业。

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.