Bien sûr ! Créons un modèle mathématique pour un microgrid en utilisant Python. Un microgrid est un petit réseau électrique qui peut fonctionner de manière autonome ou connecté à un réseau plus grand. Il est souvent utilisé pour améliorer la fiabilité, la durabilité et l’efficacité énergétique.
Voici un exemple de code Python pour modéliser un microgrid simple avec des sources d’énergie renouvelables et des charges. Nous allons utiliser des bibliothèques comme NumPy pour les calculs mathématiques et Matplotlib pour visualiser les résultats.
« `python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Paramètres du microgrid
nombre_de_sites = 10
duree_simulation = 24 # Heures
pas_temps = 1 # Heures
# Génération d’énergie renouvelable (par exemple, panneaux solaires)
energie_solaire = np.random.randint(0, 10, size=(nombre_de_sites, duree_simulation))
# Consommation d’énergie (par exemple, bâtiments résidentiels)
consommation = np.random.randint(0, 5, size=(nombre_de_sites, duree_simulation))
# Stockage d’énergie (par exemple, batteries)
capacite_stockage = 50 # kWh
efficacite_stockage = 0.9
# Initialisation des niveaux de stockage
niveau_stockage = np.zeros(nombre_de_sites)
# Simulation
for t in range(duree_simulation):
for i in range(nombre_de_sites):
# Production d’énergie renouvelable
production = energie_solaire[i, t]
# Consommation d’énergie
charge = consommation[i, t]
# Calcul de l’énergie excédentaire
energie_excedentaire = production – charge
# Gestion du stockage d’énergie
if energie_excedentaire > 0:
energie_a_stocker = min(energie_excedentaire, capacite_stockage – niveau_stockage[i])
energie_stockee = energie_a_stocker * efficacite_stockage
niveau_stockage[i] += energie_stockee
elif energie_excedentaire < 0:
energie_a_prelever = min(-energie_excedentaire, niveau_stockage[i])
energie_prelevee = energie_a_prelever / efficacite_stockage
niveau_stockage[i] -= energie_prelevee
# Visualisation
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(nombre_de_sites):
plt.plot(niveau_stockage[i], label=f'Site {i+1}')
plt.xlabel('Heure')
plt.ylabel('Niveau de stockage (kWh)')
plt.title('Niveau de stockage d\'énergie dans un microgrid')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
```
### Explication du code
1. Importation des bibliothèques : Nous utilisons NumPy pour les calculs mathématiques et Matplotlib pour la visualisation.
2. Paramètres du microgrid : Nous définissons le nombre de sites, la durée de la simulation et le pas de temps.
3. Génération d'énergie renouvelable : Nous simulons la production d'énergie renouvelable (par exemple, des panneaux solaires) pour chaque site.
4. Consommation d'énergie : Nous simulons la consommation d'énergie (par exemple, des bâtiments résidentiels) pour chaque site.
5. Stockage d'énergie : Nous définissons la capacité et l'efficacité du stockage d'énergie (par exemple, des batteries).
6. Simulation : Nous simulons le fonctionnement du microgrid sur une période de 24 heures, en gérant la production, la consommation et le stockage d'énergie.
7. Visualisation : Nous affichons le niveau de stockage d'énergie pour chaque site au fil du temps.
Ce code est un exemple simple et peut être étendu pour inclure des fonctionnalités plus avancées comme la gestion de l'énergie en temps réel, l'optimisation des ressources, et l'intégration avec des réseaux externes.