Abstract:
Ce 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.
