Dimensionnement technico-économique de conduite forcee pour microcentrale hydroelectrique en utilisant les algorithmes genetiques

La conduite forcée est l’un des principaux éléments à considérer dans les projets d’aménagement de microcentrale hydroélectrique. Ainsi, son dimensionnement porte un intérêt scientifique élevé et fait l’objet de diverses méthodes. Ces méthodes sont basées sur des relations empiriques ou analytiques permettant d’optimiser les pertes de charge. Dans cet article, un nouveau concept de dimensionnement est développé en utilisant l’optimisation bi-objective avec les algorithmes génétiques NSGA II. Les deux fonctions objectives considérées sont le coût d’investissement et le rendement de la conduite forcée. Le diamètre et la longueur de la conduite forcée sont considérés comme variables d’optimisation. La méthode de dimensionnement est appliquée à trois sites potentiels en aménagement hydroélectrique du Bénin. Pour chaque site, les résultats de simulation présentent des courbes de front de Pareto qui représentent l’ensemble des solutions non dominées. Nous avons noté que le diamètre est un paramètre déterminant dans l’optimisation bi-objectif du coût d’investissement et du rendement de la conduite forcée. La longueur ne constitue pas un paramètre d’optimisation mais est plutôt est un paramètre spécifique à définir en tenant compte des contraintes environnementales du site. Cette étude présente aussi l’avantage qu’elle peut permettre de dimensionner la conduite forcée pour un site quelconque.Mots clés: Algorithmes génétiques ; Conduite forcée ; Coût ; Dimensionnement ;RendementEnglish Title: Techno-economic sizing of penstock for micro-hydropower using genetic algorithmsEnglish AbstractPenstock is one of the most important components to consider in micro hydropower projects. Thus, Penstock sizing has an interest and is subject of various methods. These methods either based on empirical or analytical relations, allowed to optimize friction Loss. In this paper, a new sizing concept is developed using bi-objective optimization with genetic algorithms NSGA II. Investment cost and efficiency of the penstock constitute the both objective functions of the optimization process. The decision variables considered are the diameter and the length of the penstock. The case study is applied to the three potential hydro sites (Affon, Beterou and Vossa) in Benin. For each potential hydro site, the simulation results give Pareto front curves which show nondominated solutions sets. We noted that diameter is a decisive parameter for optimization of investment cost and efficiency of Penstock, simultaneously. The length  of the penstock is not an optimization parameter but is a specific parameter to define considering the environmental constraints of the site. This study has the advantage to be applied to any site for sizing Penstock.Keywords: Genetic Algorithms; Penstock; Cost; sizing; Efficienc