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dc.contributor.authorNial, Abdelhadi Mohamed-
dc.contributor.authorZanoun, Meriem-
dc.contributor.otherHellal, Abdelhafid, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2022-04-04T12:10:33Z-
dc.date.available2022-04-04T12:10:33Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.otherEP00355-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/10447-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021fr_FR
dc.description.abstractCe mémoire présente l'utilisation de deux approches à base d’intelligence artificielle pour l’amélioration de la stabilité de fréquence (LFC) dans les réseaux électriques. La première approche consiste à optimiser les paramètres du régulateur PID avec des techniques méta-heuristiques : les algorithmes génétiques (AG), l’optimisation par essaims de particules (PSO) et la recherche Tabou (TS). Ces dernières permettent d’avoir des réponses dynamiques avec le moins d’écart de fréquence possible et en un temps de réponse très court. Quant à la seconde approche, elle propose de faire remplacer le régulateur classique par un contrôleur flou qui a également fourni des résultats satisfaisants. A travers les simulations réalisées sur MATLAB/SIMULINK, nous avons montré qu’il s’agit d’outils assez puissants dans la résolution des problématiques liées aux réseaux électriques et en particulier dans le contrôle automatique de génération (AGC). Le travail a été synthétisé sous forme d’interface graphique permettant un accès simple à l’utilisateur sur les différentes techniques et lui donnant la possibilité de manipuler tous les paramètres qu’ils soient liés aux réseaux ou aux méthodes.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectAlgorithmes génétiquesfr_FR
dc.subjectOptimisation par essaims de particulesfr_FR
dc.subjectRecherche tabouefr_FR
dc.subjectContrôleur floufr_FR
dc.subjectSystèmes électriquesfr_FR
dc.subjectStabilité de fréquencefr_FR
dc.subjectContrôle automatique de générationfr_FR
dc.subjectOptimisation du PIDfr_FR
dc.titleEtude des boucles de LFC intelligentes dans l’AGC des réseaux électriquesfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Electrotechnique

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