La répartition optimale de la puissance réactive (ORPD) est une tâche importante pour atteindre un meilleur état d’économie, de sécurité et de stabilité du système de l’énergie électrique. Il s'agit d'un problème d'optimisation complexe qui vise à identifier les variables de contrôle optimales des différents équipements de régulation du réseau afin de minimiser une fonction objective sous contraintes. De nombreuses techniques méta-heuristiques ont été proposées pour surmonter les diverses complexités dans la résolution du problème ORPD, qui sont caractérisées par l'exploration et l'exploitation du mécanisme de recherche. L'équilibre entre ces deux caractéristiques est un défi à surmonter pour aboutir à une meilleure qualité de solution. L'algorithme de la colonie Artificiel des Abeilles (Artificial Bee Colony - ABC) est une méthode méta-heuristique réputée, s'est avéré efficace en matière d'exploration et faible en matière d'exploitation, ce qui rend nécessaire l'amélioration de la version de base de l'algorithme ABC. L'algorithme Salp Swarm (SSA) est une méta-heuristique nouvellement développée, basée sur un essaim, qui possède la meilleure capacité de recherche locale en utilisant la meilleure solution globale à chaque itération pour découvrir des solutions
III
prometteuses. Dans ce sujet de recherche, une nouvelle approche hybride basée sur les algorithmes ABC et SSA (ABC-SSA) est développée et appliquée pour résoudre le problème ORPD. L'approche proposée tente d'améliorer la capacité d'exploitation de l'algorithme ABC en utilisant SSA. L'efficacité de l'ABC-SSA est examinée en utilisant quatre réseaux électriques d'essai standard : IEEE 30 bus, IEEE 57 bus, IEEE 118 bus et IEEE 300 bus à grande échelle, en tenant compte des célèbres fonctions objectives du problème ORPD, notamment les pertes totales de puissance active de transmission (Ploss), l'écart total de tension (TVD) par rapport à l’amplitude de tension nominale et l'indice de stabilité de la tension (VSI) des jeux de barres de charge. Les résultats de simulation obtenus ont prouvé que l'ABC-SSA proposé est plus efficace que l'ABC, le SSA et d'autres techniques d'optimisation méta-heuristiques récemment développées dans la littérature du domaine d’application
