Conception assistée par algorithme génétique de stabilisateurs flous d'un générateur de puissance supraconducteur

Abstract

La stabilité du système de puissance est très importante dans le fonctionnement du système électrique. En raison de l'augmentation considérable de l'énergie électrique, les générateurs conventionnels de taille accrue et de grande capacité, continuellement ajoutés, réduisent la stabilité et la performance du système. Les générateurs supraconducteurs et grâce à leurs nombreux avantages, remplacent, de plus en plus, les machines conventionnelles dans les systèmes électriques modernes et complexes. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la stabilité du générateur supraconducteur à l’aide des stabilisateurs de puissance coordonnés entre les boucles d'excitation et du gouverneur. En premier temps, nous avons développé et optimisé un stabilisateur conventionnel coordonné. En deuxième lieu, nous avons conçu deux stabilisateurs flous de types 1 et 2 pour améliorer davantage la stabilité. Nous avons ensuite optimisé les facteurs d'échelle de ces derniers à l'aide des algorithmes génétiques. En troisième lieu, nous avons développé et optimisé un stabilisateur coordonné hybride pour un générateur supraconducteur. Enfin, l'efficacité des stabilisateurs développés a été vérifiée à travers des systèmes monomachine et multimachine.