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Optimisation du dimensionnement d’un système hybride photovoltaïque/éolien par des méthodes méta heuristiques

S. khenfous 1, A. Kaabeche 2 and S. Diaf 2

1 Département de Physique, Faculté des Sciences, Université M’Hamed Bougara, Boumerdès, Avenue de l’Independence, 35000 Boumerdès, Algérie.
2 Centre de Développement des Energies Renouvelables, CDER, B.P. 62, Route de l’Observatoire, 16340 Bouzaréah, Alger, Algérie.

Abstract

The study presented in this paper focuses on the optimization of the design of a hybrid photovoltaic/wind energy system using Lithium-Ion batteries as a storage medium, where the results obtained are compared with those of the same hybrid system with conventional batteries (Lead-Acid). This methodology is described using two met heuristic methods : Accelerated Particle Swarm Optimization (APSO) and Cuckoo Search_CS. Thus, our optimization problem is characterized by an objective function represented by the energy cost(Levelised Unit Electricity Cost_LUEC), and a main constraint that is related to the system reliability. This constraint is represented by the Loss of Power Supply Probability (LPSP) concept. This study is carried out using meteorological data over a period of one year, harvested using the Meteonorm software available at the CDER (Center for Renewable Energy Development). A case study is conducted to analyze a one hybrid project dedicated to meet a group of houses consisting of about thirty individual habitats, located in three sites in Algeria namely :Adrar, El Bayadh and El Kala.

Résumé

L’étude présentée dans ce papier, porte sur l’optimisation du dimensionnement d’un système d’énergie hybride photovoltaïque/éolien en utilisant les batteries Lithium-Ion comme moyen de stockage, où les résultats obtenues sont comparés à ceux du même système hybride avec des accumulateurs classiques (Plomb-Acide). Cette méthodologie est décrite en utilisant deux méthodes méta heuristiques : l’optimisation par essaim de particules accélérées (Accelerated Particle Swarm Optimisation_APSO) et la recherche coucou (Cuckoo Search_CS). Ainsi, notre problème d’optimisation est caractérisé par une fonction objective représentée par le coût du kilowattheure d’énergie produite (Levelised Unit Electricity Cost_LUEC), et une contrainte principale qui est en relation avec la fiabilité du système. Cette contrainte est représentée par le concept de la probabilité de perte d’énergie (Loss of Power Supply Probability_LPSP). Cette étude est effectuée en utilisant des données météorologiques sur une période d’une année, récoltées à l’aide du logiciel Météonorm disponible au niveau du CDER (Centre de Développement des Energies Renouvelables). Une étude de cas a été conduite pour analyser un projet de système hybride dédié à alimentation d’un groupement de maisons constitué d’une trentaine d’habitats individuels, localisés dans trois sites en Algérie, à savoir Adrar, El Bayadh et El Kala.

Keywords

Système hybride (éolien-solaire) - Optimisation - Méthode de la LPSP - Coût du kilowattheure (LUEC)-Méthodes méta heuristiques.

Optimisation du dimensionnement d’un système hybride photovoltaïque/éolien par des méthodes méta heuristiques
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