Écoulement de Puissance Optimal Intelligent d’un Système de Puissance Multi-Sources

Abstract

L’écoulement de puissance optimal (OPF) est l’un des problèmes les plus importants dans le fonctionnement des systèmes énergétiques. Habituellement ce problème est résolu avec la considération des unités de production thermiques. Récemment la tendance globale d’utiliser de plus en plus les énergies renouvelables (EnR) telles que l’énergie solaire et éolienne rend ce problème plus important que jamais. Avec le développement rapide des technologies de l’énergie alternative, il est nécessaire d’inclure ce type d’énergie dans le problème de l’OPF. Ce mémoire présente une solution de répartition économique d’un système énergétique hybride en utilisant trois méthodes d’optimisation dont l’une conventionnelle (méthode du gradient) et deux basées sur l’intelligence artificielle, qui sont la méthode des algorithmes génétiques et la méthode d’optimisation par essaim de particules (PSO). L’effet de l’intégration des énergies renouvelables est étudié avec la considération des données des centrales réelles. Les résultats des techniques proposées ont été testées sur les réseaux : test à 6 nœuds et IEEE à 14 et 30 nœuds et validées avec le logiciel PowerWorld simulator.