Optimisation du contrôle tertiaire d’un micro-réseau isolé basé sur les réseaux de neurones

Abstract

Ce mémoire traite de l’amélioration du contrôle tertiaire des micro-réseaux isolés par l’intégration des réseaux de neurones RBF (Radial Basis Function). Ces réseaux, associés à un régulateur PI conventionnel dans une architecture adaptative, permettent l’approximation en ligne du comportement dynamique du système et l’ajustement des paramètres de commande en temps réel, sans recourir à une modélisation mathématique exacte. Les résultats obtenus sur un micro-réseau hybride solaire–éolien–batteries montrent la supériorité de la stratégie de commande RBF-PI par rapport au régulateur PI classique. Cette approche permet une amélioration des performances globales du système ainsi qu’une optimisation de la gestion des puissances active et réactive. Ces résultats confirment la pertinence de l’intelligence artificielle pour l’optimisation de la gestion énergétique des micro-réseaux isolés.