| Titre : | Etude et anlyse du problème de dispatching économique par les algorithmes génétiques |
| Auteurs : | Yacine Labbi, Auteur ; Noureddine Barka, Auteur ; Belkacem Mahdad, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algerie] : Université Mohamed Kheider, 2006 |
| Format : | 76. P / Ill / 30/20 cm |
| Note générale : | Bibliographique |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Résumé : |
Le présent travail nous a permis la minimisation du coût de production de l’énergie électrique qui est connue du point de vue économique sous le nom « Dispatching Optimal ».
L’importance de cette méthode est l’économie de l’énergie électrique qui nous ramène à un bilan de puissances équilibré entre la génération et la consommation. Les algorithmes génétiques constituent une famille d’algorithmes heuristiques permettant de rechercher l’optimum ou un quasi-optimum des fonctions objectives, sur les quelles il n’est besoin de faire aucune hypothèse particulière, notamment en ce qui concerne leur dérivabilité. L’efficacité de la recherche d’optimum effectuée par les algorithmes génétiques permet d’envisager le traitement du problème de complexité non polynomiale de taille important en un temps raisonnable. Le principe de la recherche par les algorithmes génétiques consiste à échantillonnes l’espace, à évoluer les différents points de l’échantillon grâce à une fonction sélective transformée de la fonction objective et, à partir de ces évaluations, à construire un nouvel échantillon dont la valeur moyenne est meilleure que celle de l’échantillon précédent. Ce principe est mis en œuvre à partir d’opérateurs s’inspirant de l’évolution génétique des espèces. Concernant la vitesse de calcul, le programme du dispatching économique de l'écoulement de puissance proposé basé sur les algorithmes génétiques a été test et validé sur des réseaux électriques de petite et de moyenne taille. Nous avons a constaté qu'il converge rapidement. On peut dire que l'optimisation de l'écoulement de puissance par les algorithmes génétiques est une méthode globale puisqu'elle converge à la même solution approximativement de tout point de départ et donne un vecteur de control cohérent. Les résultats obtenus permettent d'espérer une bonne application pratique de la programmation pour le calcul de l'écoulement de puissance optimal dans un environnement en temps réel. Nous estimons que ce travail sera un pas dans le développement et l'implantation des techniques modernes pour résoudre le problème de D.E.O basées sur les méthodes hybrides et que ce mémoire viendra. Enrichir la bibliothèque de l’institut de l’électrotechnique. |
| Sommaire : |
Résumé
Dédicaces Remerciements Sommaire................................................................................................................. i Liste des Figures...................................................................................................... iv Liste des Tableaux................................................................................................... vi Liste des Symboles et Acronymes........................................................................... vii INTRODUCTION GÉNÉRAL......................................................................................... 1 Dispatching Économique Optimal I Introduction …………………………………………………………………………. 2 Modes d’exploitation des centrales électriques……………………………………... 2.1 Génération mixte……………………………………………………………….... 2.1.1 Unités de base ………………………………………………….................. 2.1.2 Unités intermidiares …………………………………………...………….. 2.1.3 Unités de pointes ……………………………………………….................. 2.1.4 Unités de réserve …………………………………………………...……... 2.2 Stratégie de fonctionnement des unités ………………………………...……….. 3 Définition …………………………………………………………………...……….. 4 Objectif du dispatching économique optimal …………………………….................. 5 Distribution économique de la charge entre les générateurs …………………...…... 5.1 Dispatching optimal dans le cas sans pertes ………………………………...….. 5.1.1 Fonction du coût ………………………………………………...………… 5.1.2 Incrémentation du coût ………………………………………….………… 5.1.3 Les contraintes …………………………………………………...………... 5.1.3.1 Contraintes d’égalité ………………………………………...………. 5.1.3.2 Contraintes d’inégalité ……………………………………...……….. 5.2 Dispatching optimal dans le cas avec pertes …………………………...………... 5.2.1 Incrémentation des pertes des transmissions …………………………...…. 6 Méthode de résolution de dispatching économique optimal……………………..… 11 7 Conclusion ………………………………………………………………………… 11 Méthodes numériques pour le dispatching économique optimal 1 Introduction ……………………………………………………………………… 2 Méthode élémentaire (ordre de mérite) ………………………………………….. 3 Dispatching économique optimal dans un réseau sans perte ……………………. 3.1 Méthode de lagrangien ……………………………………………………… 3.2 Méthode graphique ………………………………………………………… 4 Dispatching économique optimal en tenant compte des pertes ………………… 4.1 Technique du facteur de penalté ……………………………………………. 4.2 Déterminations de l’équation des pertes ……………………………………. 5 Résolution numérique du problème D.E.O par la méthode basée sur la répartition des charges ………………………………………………………… 5.1 Principe ……………………………………………………………………... 5.2 Détermination des ITLi ……………………………………………………... 5.3 Algorithme ………………………………………………………………….. 6. Conclusion ……………………………………………………………………… LES ALGORITHME GÉNÉTIQUE Historique ……………………………………………………………………...….. 1 Introduction ……………………………………………………………………… 2 Définition ……………………………………………………………………….. 3 Principe ………………………………………………………………………… 4 Applications ……………………………………………………………………... 5 Présentation des algorithmes génétiques ………………………………………... 5.1 Fonction d’évaluation et fonction fitness …………………………………... 5.2 Codage et décodage des variables …………………………………………... 5.3 Sélection des parents ………………………………………………………… 1 Sélection par roulette de lotterie …………………………………………… 2 Sélection par rang ………………………………………………………….. 3 Sélection statique …………………………………………………………... 4 Sélection par tournoi ……………………………………………………..… 5.4 La recombinaison génétique ………………………………………………… 5.4.1Croisement ……………………………………………………………… A Croisement en un point ………………………………………………. B Croisement en deux points …………………………………………… 5.4.2 Mutation ………………………………………………………………... 6 critères d’arrêt …………………………………………………………………… 7 Réglage des paramètres d'un AG ………………………………………………... 8 Un exemple élémentaire ………………………………………………………… 9 Application sur réseau teste pour la répartition d’D.E.O ………………………... 9.1 Introduction ………………………………………………………………… 9.2 Descriptions du problème …………………………………………………... 9.3 Fonction d’évaluation et critère de convergences ………………………….. 9.4 Algorithme …………………………………………………………………... 9.5 Application …………………………………………………………………. 10. Conclusion ……………………………………………………………………. TEST ET APPLICATION AUX RÉSEAUX ÉLECTRIQUE 1 Introduction ……………………………………………………………………. 2 Interface Graphique Utilisateur (GUI) ………………………………………… 3 Réseaux Test …………………………………………………………………. 3.1 Réseaux électrique de 9 jeux de barres …………………………………… 3.2 Réseaux électrique de 25 jeux de barres ………………………………….. 3.3 Réseau test IEEE 30-bus ………………………………………………….. 3.4 Réseau test Sonelgaz ……………………………………………………… 4 Conclusion ……………………………………………………………………. CONCLUSION GÉNÉRAL ………….................................................................. 77 Bibliographie…………............................................................................... 78 Annexe…………............................................................................... 80 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut | Emplacement | |
|---|---|---|---|---|---|
| M/0744 | Memoire ingenieur | BIB.FAC.ST. | Empruntable | Salle de mémoires et de théses |
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| Application de la méthode des essaims de particules au dispatching économique | Aloui, mourad |
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