CNEPRU : Diagnostic de défauts des systèmes complexes par les techniques intelligentes. Application sur les systèmes à énergies renouvelables.

Project Code	Period
A01L08UN410120200001	2020-2023

Project Leader

Yahia KOURD Professor Faculty of Science and Technology University of Souk Ahras, Souk Ahras : 0662581534 : y.kourd@univ-soukahras.dz : https://www.univ-soukahras.dz/en/profile/ykourd

Members

Full name	Position	Field
Ahmed Samet	Temporary Lecturer

Project Description

L'utilisation des énergies renouvelables n’est pas du tout nouveau; Depuis quelques décennies, la communauté scientifique observe un réchauffement de la planète (+0,5°C à +0,7°C depuis un siècle). Les principales notions liées à la technologie utilisée dans les systèmes à énergies renouvelables sont données par différents types d’architectures existants, les outils dimensionnement des systèmes hybrides composés d’un champ photovoltaïque, éoliennes, générateur diesel et le système de stockage d’énergie, une attention particulière a été consacrée à ce type sources et au stockage. C’est pour cela ils y a plusieurs travaux sont faites sur ce domaine.

L’importance de l’utilisation des énergies renouvelables dans notre vie quotidienne et ou dans l’industrie et leurs complexités et les problèmes rencontrés comme une présentation générale. Pour indiquer l’importance de diagnostic dans ces systèmes. La complexité croissante des unités de production d’énergie renouvelables nécessite une automatisation de plus en plus développée. La surveillance de ces processus demande alors un suivi rigoureux. Ce suivi doit être capable de détecter les défauts capteurs, de les localiser, et de les identifier pour décider des actions à entreprendre. Ces différentes étapes, qui constituent la base du diagnostic, doivent être exécutées aussi rapidement que possible. Par exemple les éoliennes apportent une réponse viable aux problèmes environnementaux posés par les sources d’énergie traditionnelles. Cependant, elles présentent certains inconvénients qui rendent le coût de cette énergie encore élevé. Avantageusement, le développement des aérogénérateurs et l’introduction des convertisseurs de puissance ont permis d’améliorer le rendement de cette forme d’énergie surtout dans les sites ventés. Toutefois, l’éolienne est devenue un système complexe qui nécessite une supervision rigoureuse pour obtenir un rendement énergétique optimal. L’objectif principal de ce projet se résume ainsi : établir la surveillance d’une station éolienne avec des panneaux photovoltaïques par des techniques intelligentes, qui permet d’avoir trouvé les défauts rapide et d’une manière en ligne sans coupure la production. Pour arriver à cet objectif, les différentes phases de ce projet sont :

- Faire une étude bibliographique et de synthèse sur l’ensemble des méthodes utilisées en diagnostic de défaut et la supervision des systèmes complexes en particulier les systèmes de production en énergie renouvelable.

- Proposer une technique universelle utilise les cartes d'acquisition des données. Construis une base de données pour comparer et classer ces bases de données par une technique intelligente pour localiser les défauts.

- Utilisation les résultats de classification intelligente pour faire le diagnostic de défaut en ligne.

Pour assurer un diagnostic en line et rapide nous avons introduit l’utilisation des cartes FPGA et ou DSpace pour accélérer les étapes de traitement et les classifications.

Pour l’impact direct et indirect (scientifiques, socio-économiques, socio-culturels) nous avons visité des champs de productions au niveau de notre zone. Nous avons visualisé plusieurs problèmes qui influent sur la quantité d’énergie produit et les pertes en méga watt chaque jour. Ça pour le reflet socio-économique en plus le développement de ces techniques nous permet de crée des nouvelles axes de recherches et de former nous étudiants en graduations et en poste graduations dans ce domaine récent et d’actualité aussi pour aider nous doctorants pour finaliser leurs travaux de thèses, d’avoir des publications dans des revues internationaux reconnues à un impact factor.