Contribution à l’optimisation des réseaux électriques en présence des Multi-FACTS par des méthodes métaheuristiques hybrides

Abstract

La contribution principale de cette thèse est l’amélioration de fonctionnement des réseaux électriques modernes par l’optimisation de l’intégration des multi-FACTS en utilisant des méthodes d’optimisation métaheuristiques hybrides. Donc l’objectif est de résoudre le problème de l’écoulement de puissance optimal mono, bi et multi-objectif en optimisant quatre fonctions objectifs, à savoir : la fonction de coût du combustible, l’émission de gaz, les pertes de puissance active et la déviation de la tension. Cette thèse est consacrée à l’élaboration de six approches, quatre pour l’optimisation monoobjectif (l’optimisation basée sur la biogéographie BBO, l’évolution différentielle DE, l’algorithme de lucioles FA et l’optimisation par essaim de particule PSO) et deux pour l’optimisation multi-objectif (l’algorithme multi-objectif de fourmi-lion MOALO et l’algorithme multi-objectif de libellule MODA). Nous proposons aussi deux nouvelles méthodes d'optimisation métaheuristiques hybrides, la première est issue d’une hybridation de BBO avec l’évolution différentielle (DE) et la deuxième est une combinaison de l'algorithme de luciole FA et de PSO. Le but de cette hybridation est l’amélioration de la solution optimale. Les méthodes proposées dans cette thèse sont utilisées pour définir le meilleur emplacement des dispositif FACTS pour améliorer les profils des tensions, minimiser les pertes de puissance et assurer une exploitation efficace des réseaux électriques. Les FACTS considérées sont le compensateur série TCSC, shunt SVC et parallèle UPFC. Le réseau test IEEE 30 JB et le réseau électrique Algérien 114 JB ont été utilisés pour tester l’efficacité de ces méthodes. Les résultats obtenus confirment l’efficacité des méthodes proposées pour résoudre le problème de l’écoulement de puissance optimal en présence des différents dispositifs FACTS