Optimisation des flux de production et d’autoconsommation d’énergie par intelligence artificielle au sein de communautés d’énergies intelligente

Le Doyen de la Faculté des Sciences et Techniques de Béni Mellal porte à la connaissance du public que Monsieur STITOU Hicham, soutiendra une thèse de Doctorat intitulée : « Optimisation des flux de production et d’autoconsommation d’énergie par intelligence artificielle au sein de communautés d’énergies intelligente».

La soutenance publique aura lieu le Samedi 21 Novembre 2026 à 10h00 à l'Amphi de Conférences, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, devant le jury composé de :

• Monsieur AIT LAFKIH Mustapha : Professeur, Faculté des Sciences et Technique, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Maroc, Président ;

• Monsieur BENCAHGRA Mohamed : Professeur, Ecole Supérieur de Technologie, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Maroc., Rapporteur ;

• Monsieur ZIDANI Youssef : Professeur, Faculté des Sciences et Technique, Uninversité Cadi Ayad, Marrakech, Maroc, Rapporteur ;

• Monsieur MEJDOUB Youssef : Maître de Conférences Habilité, Ecole Supérieur de Technologie, Université Hassan II, Casablanca, Maroc., Rapporteur ;

• Monsieur LAKHAL Yassine : Maître de Conférences Habilité, Ecole Supérieur de Technologie, Unversité Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Maroc, Examinateur ;

• Monsieur SAIH Mohamed : Maître de Conférences Habilité, Faculté des Sciences et Technique, Unversité Sultan Moulay Slimane, Béni-Mellal, Maroc, Examinateur ;

• Monsieur AQIL Mounaim : Maître de Conférences Habilité, Ecole Supérieur de Technologie, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Maroc, Directeur de thèse.

Résumé:

Face à l'essor des énergies renouvelables et à la décentralisation des réseaux électriques, les communautés d'énergie intelligente s'imposent comme un modèle prometteur de gestion énergétique locale. Leur déploiement au Maroc se heurte cependant à trois obstacles majeurs : l'incertitude des charges et de la production renouvelable, l'optimisation en temps réel des flux énergétiques, et la robustesse du réseau face aux perturbations sévères.

Ce travail propose un cadre intégré, validé sur des données réelles issues des provinces de Taroudant et de Tinghir. Un modèle de prévision de la charge électrique à moyen terme, combinant réseaux de neurones, logique floue et système neuro-flou adaptatif, atteint une erreur de seulement 4,75 % sur des données collectées entre 2018 et 2022. Un contrôleur solaire à logique floue compressée, réduit à cinq règles, accélère la convergence de 6,5 fois tout en diminuant la complexité de calcul de 80 à 90 %. L'étude de la stabilité d'un système hybride PV-éolien, connecté au réseau réel de Tinghir, établit enfin des temps critiques d'élimination des défauts de 155 et 464 millisecondes, essentiels au dimensionnement des protections en zone rurale.

Les trois piliers de cette thèse, tels que la prévision, l'optimisation et la robustesse, s'articulent ainsi en un cadre cohérent et transposable à d'autres territoires ruraux à fort potentiel renouvelable.

Mots-clés : communauté d’énergie intelligente, CEI, prévision de charge, ANFIS, MPPT à logique floue, stabilité transitoire, microréseau hybride, Taroudant, Tinghir, Maroc