Abstract
In this paper we propose a new approach to optimal placement of
capacitors in the
electrical network, this approach uses a fuzzy logic technique
which has two entered, the
index lost PLI and voltage V and nodal index suitability as
output. The controller
controls the violation tensions nodal we displays and network
nodes having the highest
value of CSI (index Suitability De capacitors). Once No.
identify nodes that are
appropriate for the Placement of capacitors and using ant
system are suitable for
complex combinatorial problems to minimize the cost functions
while dependent at
constraint active minimizing losses. The application of the
proposed method on a
Network Power 25 bus We have enhanced our work by the injection
of SVC (static
compensator reactive power) on the electricity grid for the 25
bus Control Voltage .and
development of a GUI application on MTALAB 7.4.
Keywords:
Optimal power flow, economic dispatch, Ant system, fuzzy logic,
optimization, Static Var
Compensator
Table des Matières
Introduction generale 1
chapitre 1 Puissance réctive dans les
réseaux d'enrgie électrique 4
1.1. Introduction 4
1.1.1. Compensation de la puissance réactive 6
1.1.2. Méthode de compensation 7
1.1.3. COMPENSATEUR STATIQUE A THYRISTORS. 9
1.1.4. COMPENSATEUR SYNCHRONE 9
1.1.5. BATTERIE DE CONDENSATEURS 11
chapitre 2 Le Problème de la répartition de
charge 14
1.2. Introduction 14
1.3. Modélisation des composantes du réseau
électrique 14
2.1.1. Générateurs 14
2.1.2. Lignes de transmission 15
2.1.3. Transformateurs 15
2.1.4. Les Charges 16
1.4. Contrainte d'exploitation des réseaux
électriques 17
2.1.5. Contrainte sur les variables dépendantes : 17
2.1.6. Contrainte des variables indépendantes : 18
1.5. Algorithme de résolution du problème de
la répartition de puissance 19
2.1.7. Méthode de Gauss Seidel 19
1.6. La méthode de Newton-Raphson 21
2.1.8. Application de la méthode pour le calcul de
l'écoulement de puissance
22
1.7. Les méthodes découplées 26
2.1.9. Les méthodes découplées : 27
2.1.10. La méthode découplée 27
1.8. La méthode découplée rapide
28
chapitre 3 Optimisation des systeme
électrique 33
1.9. Introduction 33
3.1.1. Les algorithmes évolutionnistes. 34
1.10. Formulation d'un problème d'optimisation :
34
1.11. Méthode analytique 37
3.1.2. Méthode du gradient 37
3.1.3. Méthode de Newton et quasi -Newton 38
1.12. Méthode énumérative
38
3.1.4. Méthodes stochastiques 38
3.1.5. Méthode du recuit simulé 39
1.13. Recherche TABU 42
1.14. Algorithme évolutionniste 43
3.1.6. Les Algorithmes Génétiques 44
3.1.7. Principes généraux 44
1.15. Méthode de pénalité
45
3.1.8. Principe général des méthodes de
pénalités 45
3.1.9. Méthode de Fiacco et Mc Cormik : 45
3.1.10. Méthode de pénalité
extérieure : 46
3.1.11. Méthode de pénalité
intérieure : 46
3.1.12. Méthode de pénalité mixte : 47
1.16. Réseau de neurones 47
1.17. Logique floue 47
1.18. Colonies de fourmis 48
1.19. Monté Carlo : 48
1.20. Optimisation par essaim de particules :
50
1.21. Méthodes de résolution
50
1.22. Optimisation des puissances réactives
52
3.1.13. Introduction 52
3.1.14. Formulation du problème et solutions 52
3.1.15. Application 54
3.1.16. Variante 1 : ( ) 55
3.1.17. Variante 2 : (u = [ai]) 57
3.1.18. Variante 3 : u [Q , a i ]
g
= i 57
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