Système Multi-Agents prédictifs pour la simulation de la pollution due à la production et consommation énergétique
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Date
2022-02-22
Authors
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Publisher
Université Badji Mokhtar Annaba
Abstract
L
A production et la consommation d’énergie sont deux des plus importantes
sources de gaz à effet de serre (GES), avec l’industrie, et deux des princi pales causes du réchauffement climatique. La prévision du coût environnemen tal de la production d’énergie est nécessaire pour une meilleure prise de déci sion et pour faciliter le passage à des systèmes énergétiques plus propres afin
de réduire la pollution atmosphérique. Cette thèse décrit une approche hy bride basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA) et une architecture
multi-agents pour la prévision du dioxyde de carbone (CO2) issu de différentes
sources d’énergie dans la ville d’Annaba à partir de données réelles. Le système
se compose de plusieurs agents autonomes, divisés en deux types : première ment, les agents de prévision, qui prédisent la production d’un type particulier
d’énergie à l’aide des modèles RNA ; deuxièmement, les agents de base qui
exécutent d’autres fonctionnalités essentielles telles que le calcul des émissions
équivalentes de CO2 et le contrôle de la simulation. Le développement est basé
sur les données algériennes du gaz et de l’électricité fournies par la société na tionale d’énergie. La simulation consiste tout d’abord à prédire la production
d’énergie à l’aide des agents de prévision et à calculer l’équivalent CO2 émis.
Deuxièmement, un agent dédié calcule le CO2 total émis par toutes les sources
disponibles. Il calcule ensuite les avantages de l’utilisation de sources d’énergie
renouvelables comme moyen alternatif de répondre à la charge électrique en
termes d’atténuation des émissions et d’économie de consommation de gaz na turel. Le système conçu peut aider les agences environnementales et les plani ficateurs énergétiques à examiner leurs politiques de contrôle de l’énergie et de
la pollution atmosphérique.
Description
Keywords
multi-agents; RNA; CO2; prévision à court terme; énergie