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Thèse Année : 2020

Multi-criteria decision support for the optimization of energetic scenarios using spatio-temporal data

Aide à la décision multicritère pour l’optimisation de scénarios de production énergétique via l’utilisation de données spatiales

Résumé

Currently, lack of electricity is a major global issue around the world due to the increase in power demand, that’s why implementation of renewable energy(RE) is an important alternative solution to feed our electricity needs, reducing Green House Gases (GHG) emissions to fight climate change and to mitigate the dependency on fossil fuels resources. So, (RE) transition planning is an essential ongoing strategy to feed our demand needs whether the network is grid-connected or off-grid in rural areas. Most countries have already begun to reinforce its energy infrastructure to be fed from sustainable (RE) resources but the limited potential resources could halt such deployment. So, integration of different renewable energy resources to the power network is a major challenge to secure the stability of the grid and the implementation of efficient (RE) systems requires strong decision making support to encourage investments. Thus, (RE) planning should be evaluated from the techno-economic-socio-environmental criteria. This thesis highlights the main concept of 100 % renewable energy transition by the end of 2030 in French Guiana where there is a challenge in the development of the energetic scenario by 2030 and the current energy production facilities cannot feed the increase in power demand within limited resources. As a summary, this thesis handles this research question: how to optimize different energy production scenarios combining different RE resources of maximum production at minimal costs in order to satisfy the energy needs taking into account the spatio-temporal dimensions of the problem and data?
Les pénuries d'électricité sont un problème mondial majeur à cause de l'augmentation de la demande d'électricité, c'est pourquoi l’implémentation des énergies renouvelables(ER) est une solution alternative importante pour répondre à nos besoins en électricité, en réduisant les émissions de gaz à effet de serre pour lutter contre le changement climatique et d'atténuer la dépendance à l'égard des ressources en combustibles fossiles. Ainsi, la planification de la transition vers les ER est une stratégie essentielle que le réseau électrique soit connecté au nationale ou hors dans les zones rurales. La plupart des pays sont déjà commencé à renforcer leurs infrastructures énergétiques pour les alimenter à partir de ressources ER durables, mais les ressources potentielles limitées pourraient arrêter ce déploiement. L’intégration de différentes ressources d'ER au réseau électrique est un enjeu majeur pour assurer la stabilité et l’implémentation de systèmes d'ER à rendement nécessite à la prise de décision pour encourager d'investissement. Donc, la planification des ER doit être évaluée à partir des critères technico-économiques et socio-environnementaux. Cette thèse surligner le concept principal de la transition 100 % ER d’ici fin 2030 en Guyane française où il y a un enjeu dans l'élaboration du scénario énergétique d'ici 2030 et les centrales électriques actuelles ne peuvent pas se nourrir l'augmentation de la demande d'électricité avec des ressources limitées. En résumé, cette thèse répondra à la question : comment optimiser différents scénarios de production d'énergie en tenant compte des dimensions spatio-temporelles du problème et des données
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03200903 , version 1 (16-04-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03200903 , version 1

Citer

Nadeem Al-Kurdi. Aide à la décision multicritère pour l’optimisation de scénarios de production énergétique via l’utilisation de données spatiales. Physique [physics]. Université de Guyane, 2020. Français. ⟨NNT : 2020YANE0006⟩. ⟨tel-03200903⟩
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