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http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21236
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Tamaguelt, Thinhinane | - |
dc.contributor.author | Bouchrit, Melina | - |
dc.contributor.author | Djermouni, Kamel ; promoteur | - |
dc.date.accessioned | 2023-02-15T07:44:40Z | - |
dc.date.available | 2023-02-15T07:44:40Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21236 | - |
dc.description | Option : Automatisme industriel | en_US |
dc.description.abstract | Dans notre travail présenté dans ce mémoire on a étudié l’applicabilité de la gestion énergétique optimisée pour un bâtiment intelligent multi-sources multi charges en Algérie. Dans le premier chapitre, nous avons présenté des généralités sur les différents composants de notre système (les systèmes photovoltaïques, les batteries, les bâtiments intelligents, l’électronique imprimée). Et le principe de fonctionnement des systèmes photovoltaïques, les batteries. Ainsi la commande MPPT et les composantes utilisent dans un bâtiment intelligent et les convertisseurs. Ainsi que les composants nécessaires pour notre installation. On a consacré le deuxième chapitre pour déterminer la relation entre un bâtiment intelligent et l’optimisation d’énergie. On a montré les avantages des bâtiments intelligents, l’économie d’énergie et la gestion des charges puis gestion énergétique optimisée pour un bâtiment intelligent multi-sources multi charges. Dans le troisième chapitre, nous avons modélisé les batteries et les panneaux photovoltaïques, après on a simulé ces deux systèmes, et on a créé un système d'apprentissage composé d'un modèle de prédiction du modèle-hypothèse et d'un algorithme d’apprentissage avec les réseaux de neurones, et à la fin de ce chapitre on a regroupé tout ce qui précèdes dans un algorithme de gestion global. Ainsi un grafcet gère les coupeurs électriques. Pour le dernier chapitre, nous avons fait le dimensionnement du système PV et des batteries, et cela pour calculer le nombre de panneaux et le nombre de batteries qui sont nécessaires pour satisfaire les besoins énergétiques de la charge, puis on a procédé à la simulation du notre système global. Et nous avons discuté les résultats. Nous conclurons que les résultats de simulation concordent avec la gestion proposée.et l’utilisation des programme d’apprentissage nous ont permis d’entériner notre système et optimiser de l’énergies. Nous souhaitons étudier d’autre méthodes d’optimisation d’énergies, et de voir d’autre énergie renouvelables et d’utiliser une autre méthode MPPT comme la logique floue par exemple. Nous souhaitons aussi de réaliser cette étude que nous avons fait au quotidien. 47 [ | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Univer.Abderramane Mira-Bejaia | en_US |
dc.subject | Géstion énergétique : Batiment intélligent : Multi-source : Multi-charge : Algérie | en_US |
dc.title | Applicabilité de la gestion énergétique optimiséepour un bâtiment intelligent multisources multi-charge en Algérie | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Mémoires de Master |
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Applicabilité de la gestion énergétique optimiséepour un bâtiment intelligent multisources multi-charge en Algérie.pdf | 2.53 MB | Adobe PDF | View/Open |
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