4 resultados para Multi-objective function
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Resumo:
Le Système Stockage de l’Énergie par Batterie ou Batterie de Stockage d’Énergie (BSE) offre de formidables atouts dans les domaines de la production, du transport, de la distribution et de la consommation d’énergie électrique. Cette technologie est notamment considérée par plusieurs opérateurs à travers le monde entier, comme un nouveau dispositif permettant d’injecter d’importantes quantités d’énergie renouvelable d’une part et d’autre part, en tant que composante essentielle aux grands réseaux électriques. De plus, d’énormes avantages peuvent être associés au déploiement de la technologie du BSE aussi bien dans les réseaux intelligents que pour la réduction de l’émission des gaz à effet de serre, la réduction des pertes marginales, l’alimentation de certains consommateurs en source d’énergie d’urgence, l’amélioration de la gestion de l’énergie, et l’accroissement de l’efficacité énergétique dans les réseaux. Cette présente thèse comprend trois étapes à savoir : l’Étape 1 - est relative à l’utilisation de la BSE en guise de réduction des pertes électriques ; l’Étape 2 - utilise la BSE comme élément de réserve tournante en vue de l’atténuation de la vulnérabilité du réseau ; et l’Étape 3 - introduit une nouvelle méthode d’amélioration des oscillations de fréquence par modulation de la puissance réactive, et l’utilisation de la BSE pour satisfaire la réserve primaire de fréquence. La première Étape, relative à l’utilisation de la BSE en vue de la réduction des pertes, est elle-même subdivisée en deux sous-étapes dont la première est consacrée à l’allocation optimale et le seconde, à l’utilisation optimale. Dans la première sous-étape, l’Algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) a été programmé dans CASIR, le Super-Ordinateur de l’IREQ, en tant qu’algorithme évolutionniste multiobjectifs, permettant d’extraire un ensemble de solutions pour un dimensionnement optimal et un emplacement adéquat des multiple unités de BSE, tout en minimisant les pertes de puissance, et en considérant en même temps la capacité totale des puissances des unités de BSE installées comme des fonctions objectives. La première sous-étape donne une réponse satisfaisante à l’allocation et résout aussi la question de la programmation/scheduling dans l’interconnexion du Québec. Dans le but de réaliser l’objectif de la seconde sous-étape, un certain nombre de solutions ont été retenues et développées/implantées durant un intervalle de temps d’une année, tout en tenant compte des paramètres (heure, capacité, rendement/efficacité, facteur de puissance) associés aux cycles de charge et de décharge de la BSE, alors que la réduction des pertes marginales et l’efficacité énergétique constituent les principaux objectifs. Quant à la seconde Étape, un nouvel indice de vulnérabilité a été introduit, formalisé et étudié ; indice qui est bien adapté aux réseaux modernes équipés de BES. L’algorithme génétique NSGA-II est de nouveau exécuté (ré-exécuté) alors que la minimisation de l’indice de vulnérabilité proposé et l’efficacité énergétique représentent les principaux objectifs. Les résultats obtenus prouvent que l’utilisation de la BSE peut, dans certains cas, éviter des pannes majeures du réseau. La troisième Étape expose un nouveau concept d’ajout d’une inertie virtuelle aux réseaux électriques, par le procédé de modulation de la puissance réactive. Il a ensuite été présenté l’utilisation de la BSE en guise de réserve primaire de fréquence. Un modèle générique de BSE, associé à l’interconnexion du Québec, a enfin été proposé dans un environnement MATLAB. Les résultats de simulations confirment la possibilité de l’utilisation des puissances active et réactive du système de la BSE en vue de la régulation de fréquence.
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La programmation par contraintes est une technique puissante pour résoudre, entre autres, des problèmes d’ordonnancement de grande envergure. L’ordonnancement vise à allouer dans le temps des tâches à des ressources. Lors de son exécution, une tâche consomme une ressource à un taux constant. Généralement, on cherche à optimiser une fonction objectif telle la durée totale d’un ordonnancement. Résoudre un problème d’ordonnancement signifie trouver quand chaque tâche doit débuter et quelle ressource doit l’exécuter. La plupart des problèmes d’ordonnancement sont NP-Difficiles. Conséquemment, il n’existe aucun algorithme connu capable de les résoudre en temps polynomial. Cependant, il existe des spécialisations aux problèmes d’ordonnancement qui ne sont pas NP-Complet. Ces problèmes peuvent être résolus en temps polynomial en utilisant des algorithmes qui leur sont propres. Notre objectif est d’explorer ces algorithmes d’ordonnancement dans plusieurs contextes variés. Les techniques de filtrage ont beaucoup évolué dans les dernières années en ordonnancement basé sur les contraintes. La proéminence des algorithmes de filtrage repose sur leur habilité à réduire l’arbre de recherche en excluant les valeurs des domaines qui ne participent pas à des solutions au problème. Nous proposons des améliorations et présentons des algorithmes de filtrage plus efficaces pour résoudre des problèmes classiques d’ordonnancement. De plus, nous présentons des adaptations de techniques de filtrage pour le cas où les tâches peuvent être retardées. Nous considérons aussi différentes propriétés de problèmes industriels et résolvons plus efficacement des problèmes où le critère d’optimisation n’est pas nécessairement le moment où la dernière tâche se termine. Par exemple, nous présentons des algorithmes à temps polynomial pour le cas où la quantité de ressources fluctue dans le temps, ou quand le coût d’exécuter une tâche au temps t dépend de t.
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Les jeux de policiers et voleurs sont étudiés depuis une trentaine d’années en informatique et en mathématiques. Comme dans les jeux de poursuite en général, des poursuivants (les policiers) cherchent à capturer des évadés (les voleurs), cependant ici les joueurs agissent tour à tour et sont contraints de se déplacer sur une structure discrète. On suppose toujours que les joueurs connaissent les positions exactes de leurs opposants, autrement dit le jeu se déroule à information parfaite. La première définition d’un jeu de policiers-voleurs remonte à celle de Nowakowski et Winkler [39] et, indépendamment, Quilliot [46]. Cette première définition présente un jeu opposant un seul policier et un seul voleur avec des contraintes sur leurs vitesses de déplacement. Des extensions furent graduellement proposées telles que l’ajout de policiers et l’augmentation des vitesses de mouvement. En 2014, Bonato et MacGillivray [6] proposèrent une généralisation des jeux de policiers-voleurs pour permettre l’étude de ceux-ci dans leur globalité. Cependant, leur modèle ne couvre aucunement les jeux possédant des composantes stochastiques tels que ceux dans lesquels les voleurs peuvent bouger de manière aléatoire. Dans ce mémoire est donc présenté un nouveau modèle incluant des aspects stochastiques. En second lieu, on présente dans ce mémoire une application concrète de l’utilisation de ces jeux sous la forme d’une méthode de résolution d’un problème provenant de la théorie de la recherche. Alors que les jeux de policiers et voleurs utilisent l’hypothèse de l’information parfaite, les problèmes de recherches ne peuvent faire cette supposition. Il appert cependant que le jeu de policiers et voleurs peut être analysé comme une relaxation de contraintes d’un problème de recherche. Ce nouvel angle de vue est exploité pour la conception d’une borne supérieure sur la fonction objectif d’un problème de recherche pouvant être mise à contribution dans une méthode dite de branch and bound.
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Avec la disponibilité de capteurs fiables de teneur en eau exploitant la spectroscopie proche infrarouge (NIR pour near-infrared) et les outils chimiométriques, il est maintenant possible d’appliquer des stratégies de commande en ligne sur plusieurs procédés de séchage dans l’industrie pharmaceutique. Dans cet ouvrage, le séchage de granules pharmaceutiques avec un séchoir à lit fluidisé discontinu (FBD pour fluidized bed dryer) de taille pilote est étudié à l’aide d’un capteur d’humidité spectroscopique. Des modifications électriques sont d’abord effectuées sur le séchoir instrumenté afin d’acheminer les signaux mesurés et manipulés à un périphérique d’acquisition. La conception d’une interface homme-machine permet ensuite de contrôler directement le séchoir à l’aide d’un ordinateur portable. Par la suite, un algorithme de commande prédictive (NMPC pour nonlinear model predictive control), basée sur un modèle phénoménologique consolidé du FBD, est exécuté en boucle sur ce même ordinateur. L’objectif est d’atteindre une consigne précise de teneur en eau en fin de séchage tout en contraignant la température des particules ainsi qu’en diminuant le temps de lot. De plus, la consommation énergétique du FBD est explicitement incluse dans la fonction objectif du NMPC. En comparant à une technique d’opération typique en industrie (principalement en boucle ouverte), il est démontré que le temps de séchage et la consommation énergétique peuvent être efficacement gérés sur le procédé pilote tout en limitant plusieurs problèmes d’opération comme le sous-séchage, le surséchage ou le surchauffage des granules.