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Etablissement Université de Boumerdès - M'hamed Bougara Affiliation Département de Mécanique Auteur BERRAZOUANE, Sofiane Directeur de thèse Mohammedi Kamal (Professeur) Filière Génie Mécanique Diplôme Doctorat Titre Hybrid renewable energy systems optimization based on artificial intelligence Mots clés Artificial intelligence; Intelligence artificielle; Fuzzy logic; Logique floue Résumé Dans les régions reculés , l'énergie électrique est généralement fournie par des géenerateurs diesel pour leur fiabilité, leur faible cout d'installation , facilité de départ , la densité de puissance compacte et sa portabilité . Cependant , les générateurs diesel sont de plus cher à faire fonctionner en raison de l'augmentation des coûts de carburant , les coûts de transport et ils exigent un niveau élevé de coûts de maintenance. De plus , en utilisant le carburant diesel augmente la quantité de CO2 émise qui est la principale source de gaz de serre . Un autre système plus durable utilise des sources renouvelables pour produire de l'énergie électrique . Toutefois , l'implantation de la production d'énergie à partir de sources renouvelables nécessite une conception spécifique en termes de taille et de contrôle. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie pour concevoir un système d'alimentation hybride basé sur l'intelligence artificielle . Dans un premier temps , l'algorithme de recherche de coucou est utilisé pour donner une taille optimale d'un système d'alimentation hybride qui peut garantir l' énergie requise par la charge sans interruption . Pour surmonter la complexité du système de contrôle de puissance hybride , une commande à logique floue optimale basée sur la recherche coucou algorithme est proposé . Enfin , l'optimisation de la taille et de contrôle en même temps est introduit dans cette thèse pour augmenter la fiabilité et de la concurrence de système Date de soutenance 2014 Cote 531(043.2)/A126/BER Pagination 98 p. Format 30 cm Statut Traitée

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