EN VUE DE L’OBTENTION DU DIPLOME DE DOCTORAT EN SCIENCES
| dc.contributor.author | Laouafi, Farida | |
| dc.contributor.author | Boukadoum, Ahcene | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-21T10:11:51Z | |
| dc.date.available | 2024-04-21T10:11:51Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | Le but de ce travail est de résoudre le problème de la répartition optimale de la puissance réactive (ORPD) qui est considéré comme un problème d’optimisation multivariable, avec contraintes et à fonction objective non linéaire. Les objectifs peuvent être principalement résumés dans la minimisation des pertes de puissance active dans les lignes et l'amélioration du profil de tension dans un réseau électrique en utilisant un certain nombre de moyens de contrôle tels que les sources de puissance réactive, les gradins des transformateurs réglables en charge et les tensions des JdB des générateurs (PV JdB). L’ajustement optimal de ces moyens de contrôle peut mener à une répartition optimale de la puissance réactive et à réduire au minimum les pertes de transmission. Les méta-heuristiques sont des algorithmes stochastiques capables de résoudre une large gamme de problèmes d’optimisation pour lesquels il n'existe pas de méthodes conventionnelles efficaces connues. Ces techniques sont souvent inspirées de la biologie (algorithmes évolutionnaires, évolution différentielle), de la physique (recuit simulé, algorithme de recherche gravitationnelle) et de l’ethnologie (colonies de fourmis, optimisation par essaim de particules). L’intelligence inspirée de la nature devient, de plus en plus, populaire et un nombre important de méthodes entraînées par des concepts issus de la nature ou de la biologie ont été développées. La performance d'une métaheuristique nécessite un compromis entre l'exploitation et l'exploration de l'espace de recherche. Cependant, il est rare d'avoir les deux caractéristiques dans la même méthode de recherche, où l'émergence actuelle des méthodes hybrides. Dans ce travail, nous tenterons de résoudre le problème du contrôle de tension / puissance réactive en appliquant plusieurs métaheuristiques telles que: les algorithmes génétiques améliorés IGA, l’optimisation par essaims particulaires PSO, le recuit simulé SA, l’évolution différentielle DE et deux formulations hybrides. La première est une formulation hybride entre l'optimisation par essaims particulaires PSO et les algorithmes génétiques améliorés avec un codage réel IGA. La deuxième est une formulation hybride entre l'algorithme de l’évolution différentielle DE (basé sur une population de solution) et le recuit simulé SA (basé sur une solution unique). Pour les variables de contrôle, une représentation mixte (continue / discrète) est proposée. La robustesse des techniques utilisées est testée sur deux réseaux standards de test : Ward-Hale 6 bus et IEEE 30 bus. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/1228 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Université 20 Août 1955 - Skikda | |
| dc.title | EN VUE DE L’OBTENTION DU DIPLOME DE DOCTORAT EN SCIENCES | |
| dc.type | Thesis |