Etude des boucles de LFC intelligentes dans l’AGC des réseaux électriques

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dc.contributor.author Nial, Abdelhadi Mohamed
dc.contributor.author Zanoun, Meriem
dc.contributor.other Hellal, Abdelhafid, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2022-04-04T12:10:33Z
dc.date.available 2022-04-04T12:10:33Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.other EP00355
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/10447
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 fr_FR
dc.description.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. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Algorithmes génétiques fr_FR
dc.subject Optimisation par essaims de particules fr_FR
dc.subject Recherche taboue fr_FR
dc.subject Contrôleur flou fr_FR
dc.subject Systèmes électriques fr_FR
dc.subject Stabilité de fréquence fr_FR
dc.subject Contrôle automatique de génération fr_FR
dc.subject Optimisation du PID fr_FR
dc.title Etude des boucles de LFC intelligentes dans l’AGC des réseaux électriques fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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