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Gestion et contrôle optimale de l'énergie électrique sur les sites de production
Au cours des dernières années, la demande de l’énergie électrique a augmenté avec le
développement de l'industrialisation. Divers outils de gestion et de planification ont été
utilisées, mais la recherche et le développement supplémentaires sont nécessaires pour les
amener à l'utilisation et le contrôle optimale. L'engagement des unités (UC) et le dispatching
économique (ED) sont les deux fondamentaux problèmes que les opérateurs du système
résoudre afin de minimiser les coûts d'exploitation des réseaux électriques de manière
optimale. Afin de minimiser le coût du carburant et de garder les sorties de puissance de
générateurs et des tensions de bus dans leurs limites sûres, plusieurs méthodes
métaheuristiques ont été utilisés dans ce travail, notamment des optimisation par essaims
particulaires (OEP), Algorithme Génétique (AG), Pattern Search (PS) algorithme Big Bang-Big
Crunch (BB-BC) et l'algorithme Artificiel Bee Colony (ABC) avec leurs hybrides. En outre,
ces méthodes ont été appliquées pour déterminer l'ordre d'engagement des unités
thermiques de production d'électricité dans les systèmes. Deux nouvelles approches ont été
développées et introduites dans le cadre de notre thèse à savoir : algorithme d'optimisation
de l'arbre racine (RTO) et GAGE. Les résultats obtenus par l'application de la première
méthode développée (RTO) pour résoudre divers problèmes du types ED, comparativement
aux méthodes récentes qui traitent le même problème, ont montré une meilleure qualité de
la solution et réduire d'une manière significative le temps CPU d'exécution. La seconde,
GAGE est basé sur l’opérateur de l'exploitation de l'ingénierie génétique dans l'algorithme
génétique, a été développée pour résoudre le problème UC. Ainsi, cette méthode montre des
améliorations remarquables dans les coûts totaux pour un système de test de 10 unités et le
réseau électrique algérien pour une période de 24 heures