Abstract:
La surconsommation énergétique des stations de pompage représente un problème majeur pour une gestion efficace et durable des réseaux d’alimentation en eau potable, où les conséquences d’une telle situation peuvent engendrer des problèmes techniques et économiques pour les gestionnaires de ces stations. Pour faire face à cette problématique, nous avons développé à travers cette étude un modèle d’optimisation (RNAG) basé sur un modèle d’algorithmes génétiques (AG) couplé à un modèle de réseaux de neurones artificiels (RNA). Le modèle RNA est utilisé pour la prévision de la demande en eau nécessaire pour le calcul des contraintes d’optimisation. Pour valider le modèle d’optimisation, nous l’avons comparé à trois scénarii de pompage. En effet, outre le planning employé par les services de l’eau, nous avons deux autres plannings générés par deux modèles de régulation de débit que nous avons élaboré. L’analyse et l’interprétation des résultats ont été effectuées par une liste d’indicateurs de performance énergétiques que nous avons développée. Ces indicateurs permettent d’évaluer la consommation énergétique et de mener un processus de diagnostic énergétique afin de détecter la source de dysfonctionnement.
