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Optimisation de la production et de la structure d'énergie électrique par les colonies de fourmis( Télécharger le fichier original )par Sihem Bouri Université Jilali Liabès - Doctorat 2007 |
- République Algérienne Démocratique et Populaire - Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique -0- Université Djilali Liabès Faculté Des Sciences De l'Ingénieur Département d'Electrotechnique -0- THÈSE Présenté Par : BOURI SIHEM Magister en Électrotechnique Pour l'Obtention du Diplôme de Doctorat En Science Spécialité : Électrotechnique Thème OPTIMISATION DE LA PRODUCTION ET LA STRUCTURE D'ÉNERGIE ÉLECTRIQUE PAR LES COLONIES DE FOURMIS Soutenu le .................................
Composition du jury :
Résumé «Les nouvelles idées se heurtent à des résistances... Mais il faut que nous explorions très vite ces nouvelles technologies, car il y va de notre vie». Adam Trombly [astrophysicien] Dans les prochaines décennies, la demande en électricité continuera d'augmenter. La croissance économique et démographique ainsi que l'utilisation de nouvelles technologies auront des effets qui seront encore plus importants que les potentiels d'économie. Une éventuelle augmentation des prix n'aura qu'une faible incidence sur la demande. Une augmentation des prix du pétrole et du gaz naturel attisera la demande en électricité, notamment parce que l'amélioration de l'efficacité énergétique globale implique une importance à l'étude des systèmes électriques dans les processus. Or l'utilisation d'une méthodologie de conception hiérarchique est indispensable. Basée sur la modélisation comportementale de chaque élément du système, avant tout le choix d'architecture, une telle approche permet en effet de réduire le temps d'étude, de conception et d'améliorer la fiabilité. Appliqué avec succès dans le domaine électrique, ce paradigme doit maintenant être étendu à l'analogique. Cela est aujourd'hui possible grâce à l'offre récente de puissants langages de modélisation comportementale et fonctionnelle. Le travail présenté ici, s'inscrit dans le cadre de la démarche scientifique actuelle qui consiste à l'optimisation et la conception des configurations des systèmes de production avec des contraintes (fiabilité et coût), lorsque le système se caractérise par une disponibilité multi- états. Dans ce conteste, nous abordons l'optimisation des systèmes parallèle- série dont la demande se distingue par des niveaux différents qui doivent être satisfaits avec une fiabilité exigée. Une nouvelle méthode d'évaluation de la fiabilité offre plusieurs avantages par rapport à la méthode classique. Comme le système comporte plusieurs variétés d'éléments, une situation combinatoire de choix d'éléments fait appelle aux métas- heuristiques qui permettent d'évaluer la structure. Mots-clés : Optimisation combinatoire - Méta- heuristique - Algorithme des fourmis - Fiabilité - Système Multi- états. Remerciements En avant propos, je voudrais exprimer toute ma reconnaissance à Monsieur A. Zeblah, Maître de conférence à l'université Djilali Liabès Sidi Bel Abbès, qui m'a permis d'effectuer cette recherche et qui a bien voulu la diriger. Aussi, je saisis cette occasion pour le remercier également de la confiance qu'il m'a témoignée dans le cadre de ces différentes activités. J'avoue la chose la plus essentielle de l'aide de la part de Ghoraf Abdelkader, PhD en informatique université de Sherbrooke de son aide scientifique. Il m'est particulièrement agréable de remercier : - Monsieur Youcef Ramdani, Professeur à l'université Djilali Liabès Sidi Bel Abbès, qui me fait honneur de préside ce Jury. Ma vive gratitude s'adresse tout spécialement à : - Monsieur Mustapha Rahli, Professeur à l'université des Sciences et de la technologie D'Oran, qui me fait honneur de juger ce modeste travail. - Monsieur Chaker Abdelkader, Professeur à l'université d'Esenia ENSET D'Oran, qui me fait honneur de juger ce modeste travail. - Monsieur Bouzeboudja Abdelhamid, Maître de conférences à l'université des Sciences et de la technologie D'Oran, qui me fait honneur de juger ce modeste travail. - Monsieur Sayah Houari, Maître de conférences à l'université Djilali Liabès Sidi Bel Abbès, qui me fait honneur de juger ce modeste travail. DEDICACES Je dédie cette thèse à Mes très chers parents que dieu les garde et les protège pour tout ce qu'ils ont fait pour moi. Mon frère son épouse et sa fille Rihabe. Mes soeurs leurs maris et leurs enfants. Ma belle famille. La mémoire de mes grands parents paternel et maternel. Tout ceux que j'aime. A TOI OTHMANE ET
A NOS FILLES NOUR EL HOUDA, ALLAA SARAH ET FARAH Table des Matières chapitre 1 INTRODUCTION AUX RESEAUX ELECTRIQUES 6 1.1. DESCRIPTION DU RÉSEAU ÉLECTRIQUE 7 1.1.1. Définition et organisation 7 1.2. LES COMPOSANTES D'UN RÉSEAU ÉLECTRIQUE 10 1.2.1. L'industrie de la production d'énergie électrique 11 1.2.2. Les sous-systèmes de transformation 13 1.2.3. Les moyens de transport l'électricité 13 1.2.3.1. Le réseau transport et d'interconnexion 13 1.2.3.2. Les réseaux de répartition régionale ou locale 14 1.2.4. Distribution de l'énergie 15 1.2.4.1. Réseau radial (simple dérivation) 16 1.2.4.2. Réseau boucle ouverte 16 1.2.4.3. Schéma double dérivation 18 chapitre 2 FIABILITE DES SYSTEMES 19 2.1.1. Différentes structures du système 20 2.1.1.3. Système série- parallèle 21 2.1.1.4. Système parallèle- série 21 2.2. MESURE DE L'EFFICACITÉ DES SYSTÈMES 21 2.2.4. L'indice de performance 22 2.3. ANALYSE DE LA FIABILITÉ DES SYSTÈMES 23 2.3.1. Le modèle binaire simple (simple binary model) 23 2.3.2. Le modèle binaire étendu 23 2.4. LES MÉTHODES D'ÉVALUATIONS 23 2.4.1. La méthode classique 23 2.4.1.3. Système parallèle- série 24 2.4.1.4. Système série- parallèle 24 2.4.2. La méthode numérique 25 2.5. EXEMPLE DE LA MÉTHODE CLASSIQUE 25 chapitre 3 TECHNIQUE D'USHAKOV 27 3.2. ESTIMATION DE LA FIABILITÉ DES SYSTÈMES MULTI NIVEAUX BASÉE SUR LA MÉTHODE UMGF (UNIVERSAL MOMENT GENERATING FUNCTION) 29 3.2.1. Estimation de la fiabilité des systèmes séries 31 3.2.2. Estimation de la fiabilité des systèmes parallèles 33 3.2.3. Élément avec défaillance partielle 34 3.2.4. Composant avec défaillance totale 35 3.3. ALGORITHME DE LA TECHNIQUE D'USHAKOV 36 chapitre 4 LES METHODES D'OPTIMISATION 45 4.1. LES PROBLÈMES D'OPTIMISATION 46 4.2. LES ÉLÉMENTS D'OPTIMISATION 46 4.3. L'OPTIMISATION COMBINATOIRE 47 4.4. LA DÉMARCHE HEURISTIQUE 48 4.5. LES MÉTA- HEURISTIQUES 49 4.5.1. Organisation générale 51 4.5.2.1. Méta- heuristique à recuit simulé 52 4.5.2.2. Les méta- heuristiques évolutionnaires/génétiques 53 4.5.2.3. Les méta- heuristiques éthologiques/colonies de fourmis 57 chapitre 5 COLONIES DE FOURMIS 58 5.1. OPTIMISATION PAR COLONIES DE FOURMIS 59 5.2.1. Les insectes sociaux 60 5.2.2. L'intelligence collective des fourmis 61 5.2.2.2. La division du travail 63 5.2.2.3. La construction du nid 64 5.2.2.4. La quête de nourriture 65 5.2.2.5. Capacités individuelles 65 5.2.3. Les comportements collectifs des insectes 66 5.2.3.1. L'auto organisation chez les insectes sociaux 66 5.2.3.3. Contrôle décentralisé 67 5.2.3.5. Les pistes de phéromones 69 5.3. LES FOURMIS ARTIFICIELLES 71 5.4. OPTIMISATION PAR COLONIES DE FOURMIS 73 5.4.2.1. Ant System & elitisme 76 5.4.3. Choix des paramètres 78 5.4.4. Formalisation d'un algorithme de colonie de fourmis 79 5.4.4.1. Représentation du problème 79 5.4.4.2. Comportement des fourmis 80 5.4.4.3. Organisation de la méta- heuristique 81 chapitre 6 STRUCTURATION DES RESEAUX DE TRANSPORT 82 6.1. PROBLÈME D'OPTIMISATION DE LA STRUCTURE DES RÉSEAUX 83 6.2. FORMULATION MATHÉMATIQUE DU PROBLÈME TECHNICO-ÉCONOMIQUE 83 6.4. RÉSOLUTION PAR LES MÉTA- HEURISTIQUES 91 6.4.1. Approche par colonie de fourmi 91 6.4.1.1. Problème de Type NP- Dur (Combinatoire) 91 6.5. APPLICATION DE L'ALGORITHME D'ACO 91 6.6. DESCRIPTION DE L'ALGORITHME DES FOURMIS APPLIQUÉ À L'OPTIMISATION DE LA STRUCTURE DES RÉSEAUX ÉLECTRIQUES DE TRANSPORT 96 6.6.1. Aperçu sur l'algorithme des fourmis 96 chapitre 7 FORMULATION MATHEMATIQUE DU PROBLEME 99 7.1. PRÉSENTATION DU PROBLÈME 100 7.2. FORMULATION DU PROBLÈME 100 7.2.1. Système parallèle- série 101 7.2.1.1. Approche mathématique du système 101 7.2.1.2. Formulation du problème 102 7.2.1.2.1. Problème primal 102 7.2.1.2.3. Problème mixte (primal dual) Multi- Objective 102 7.2.2. Système série- parallèle 104 7.2.2.1. Approche mathématique du système 104 7.2.2.2. Formulation du problème 105 7.2.2.2.1. Problème primal 105 7.2.2.2.3. Problème mixte (primal dual) Multi- Objective 105 7.3. APPLICATION DES COLONIES DE FOURMIS AUX SYSTÈMES ÉLECTRO- ÉNERGÉTIQUES 107 7.3.3. Problème Trial ou Multi Objective 108 7.4. DESCRIPTION DE L'ALGORITHME DES FOURMIS APPLIQUÉES AUX SYSTÈMES ÉLECTRO- ÉNERGÉTIQUE 110 7.4.1. Aperçu sur l'algorithme des fourmis 110 7.4.2. L'organigramme de l'algorithme 114 chapitre 8 SIMULATION ET INTERPRETATION 117 8.1. PRÉSENTATION DU RÉSEAU ÉLECTRIQUE 118 8.2. FORMULATION DU PROBLÈME D'OPTIMISATION GLOBAL 119 8.3. OPTIMISATION DE LA STRUCTURE DU RÉSEAU DE TRANSPORT 120 8.3.1. Caractéristiques de la production haute tension 220kv 120 8.3.2. Caractéristiques de la charge haute tension 220kv 120 8.3.3. Caractéristiques de la production moyenne tension 60kv 121 8.3.4. Caractéristiques de la charge moyenne tension 60kv 121 8.4. VIII.4. RÉSULTATS DE SIMULATION 121 8.4.1. Réseau haute tension 121 8.4.1.1. Le chemin de la structure optimale 121 8.4.1.2. La structure optimale 122 8.4.1.3. Paramètres du régime de fonctionnement 122 8.4.2. Réseau moyenne tension 123 8.4.2.1. Le chemin de la structure optimale 123 8.4.2.2. La structure optimale 123 8.4.2.3. Paramètres du régime de fonctionnement 124 8.5. OPTIMISATION GLOBALE DU RÉSEAU ÉLECTRIQUE 124 8.5.1. Description du réseau à optimiser 125 8.5.2. Caractéristiques globales du réseau à optimiser 126 8.5.2.1. Test N°1 par rapport à la référence 131 8.5.2.2. Test N°2 par rapport à la référence 132 8.5.2.3. Test N°3 par rapport à la référence 133 8.5.3. Solutions obtenues par l'algorithme de colonie de fourmis 134 8.5.3.1.1. Problème de référence 134 8.5.3.1.2. Test N°1 \ à la référence 135 8.5.3.1.3. Test N°2 \ à la référence 136 8.5.3.1.4. Test N°3 \ à la référence 137 8.5.3.2.1. Problème de référence 138 8.5.3.2.2. Test N°1 \ à la référence 139 8.5.3.2.3. Test N°2 \ à la référence 140 8.5.3.2.4. Test N°3 \ à la référence 141 8.5.3.3.1. Problème de référence 142 8.5.3.3.2. Test N°1 \ à la référence 143 8.5.3.3.3. Test N°2 \ à la référence 144 8.5.3.3.4. Test N°3 \ à la référence 145 8.5.4. Interprétation des résultats obtenus par l'algorithme de colonie de fourmis 146 8.5.4.1.1. Problème de référence 146 8.5.4.1.2. Test N°1 par rapport à la référence 146 8.5.4.1.3. Test N°2 par rapport à la référence 146 8.5.4.1.4. Test N°3 par rapport à la référence 147 8.5.4.2.1. Problème de référence 147 8.5.4.2.2. Test N°1 par rapport à la référence 147 8.5.4.2.3. Test N°2 par rapport à la référence 148 8.5.4.2.4. Test N°3 par rapport à la référence 148 8.5.4.3.1. Problème de référence 148 8.5.4.3.2. Test N°1 par rapport à la référence 148 8.5.4.3.3. Test N°2 par rapport à la référence 149 8.5.4.3.4. Test N°3 par rapport à la référence 149
Durant les trois dernières décennies du 20ème siècle, l'entreprise a subi une mutation en profondeur. Des changements notables ont modifié l'ensemble des composantes des systèmes industriels. Les éléments à l'origine de cette évolution sont nombreux : évolution rapide et importante de la technologie, rapprochement des frontières et des cultures, ouverture d'un marché au niveau planétaire, mondialisation de l'économie... Les industries orientales ont exploité avec réussite une technologie occidentale bien avancée, les industries occidentales ont appliqué des méthodes et techniques orientales récentes et surtout pragmatiques. L'offre surpassant la demande, le client est devenue la cible et la contrainte première de l'entreprise. Subissant cette contrainte, l'entreprise modifie la structure de ses systèmes et met en place des organisations techniques adaptées. Face à cette évolution en profondeur de l'entreprise, des techniques, des méthodes et des outils nouveaux ont émergé pour assister l'utilisateur potentiel dans des domaines très divers de la production. Tout système de production est une organisation dont la fonction est d'offrir des biens ou des services. Il se voit assigner des objectifs, physiques, monétaires ou sociaux, et ses résultats sont mesurés à l'aide d'indicateurs de performance à partir desquels sont menés des actions comme la conception, l'amélioration, l'optimisation, etc. Les concepteurs du système de production attendent donc que les processus (physiques et informationnels), les ressources (équipements, matières, hommes, ...etc.), les acteurs qui composent le système de production, concourent aux multiples objectifs assignés. L'exploitation rationnelle du système production dépend de sa configuration. Une configuration optimale évite des dépenses excessives, dans le contexte d'ingénierie, le choix des équipements en fonction de leurs disponibilité, coût et performance est la variable de décision la plus importante pour optimiser un processus de production. Suivant la disponibilité des technologies sur le marché, la mise au point d'un algorithme itératif sera nécessaire afin d'adapter à chaque demande sa structure optimale. Depuis de nombreuses années, le développement de l'énergie électrique dans le monde a conduit à un vaste système de production, transport et distribution d'énergie électrique. Ce système a été en très grande partie conditionné par une contrainte très forte : l'énergie électrique étant très difficilement stockable, elle doit être acheminée en temps réel des centres de production vers les consommateurs finaux, industriels ou domestiques. Le système d'énergie comprend des sites de production (centrales nucléaires, thermiques, hydrauliques, ou production décentralisée: éoliennes, petite hydraulique, cogénération...), et des lieux de consommation (communes, entreprises...), reliés par le réseau électrique (transport et distribution). Ce dernier a pour rôle d'acheminer l'énergie vers les lieux de consommation, avec des étapes d'élévation et de baisse du niveau de tension dans des postes de transformation. La tension à la sortie des grandes centrales est transformée pour limiter les pertes d'énergie sous forme de chaleur dans les câbles. Ensuite, la tension est progressivement réduite au plus près de la consommation, pour arriver aux différents niveaux de tension auxquels sont raccordés les consommateurs. Le secteur énergétique connaît une évolution sans précédent. Les clients sont de plus en plus exigeants, la conjoncture économique impose de faire le plus avec le moins, et de nouveaux concurrents apparaissent chaque jour. Suivre ce rythme effréné est, selon les distributeurs, un véritable défi et une immense opportunité. Les distributeurs d'énergie électrique s'efforcent de garantir la qualité de la fourniture d'électricité. Les premiers efforts se sont portés sur la continuité de service afin de rendre toujours disponible l'accès à l'énergie chez l'utilisateur. La conception d'un système de production permet d'assurer la continuité de service en électricité avant tout, mais elle induit aussi des coûts d'exploitation. Elle se dirige sur la recherche de faisabilité, la configuration, l'exploitation, le rendement des réseaux de production et de transmission d'électricité. Ils peuvent également préparer des estimations de coût et de temps ainsi que des devis de réalisation. Son optimisation vise à trouver la configuration qui offre le meilleur compromis. Les types d'options disponibles pour satisfaire aux besoins de puissance sont l'installation de nouveaux équipements de production dans le réseau en question, l'installation de nouvelles lignes de transport pour accéder aux équipements de production des réseaux voisins et les interventions au niveau de la demande. Encore une fois, plusieurs options permettront d'augmenter la robustesse du réseau, mais cette fois, les coûts seront encore plus importants. La solution «classique» serait d'ajouter plus de redondance au réseau. Plus les voies alternatives pour alimenter une charge, moins les chances sont grandes qu'elle soit privée de courant. Certes, le réseau a déjà un niveau important de redondance. Cependant, une deuxième approche est celle de méta- heuristique : qui permettent de guider la recherche d'une solution optimale. Récemment une des méta- heuristiques qui a fait un bouleversement parmi les révolutionnaires: c'est les algorithmes des fourmis ACF (Algorithme des colonies des fourmis). Cette heuristiques à été appliquer à beaucoup de problèmes de référence il s'est avérée qu'elle présente un avantage au point de vue robustesse et efficacité, alors il reste à modéliser la production d'énergie par cette heuristique. Objectifs scientifiques Au carrefour d'exigences contemporaines et des défis posés par la complexité grandissante des procédés, la science des systèmes offre des voies de recherche et de réflexion parmi les plus prometteuses. Dans ce contexte, l'objectif de notre travail est de déterminer la structure optimale d'un réseau suivant le critère désiré et- de faire une optimisation du réseau électrique en utilisant les trois fonctions objectives pour le choix optimal des composants en utilisant la méthode des colonies de fourmis afin de faire une conception nouvelle d'un réseau électrique. Les fonctions objectives considérés sont ceux de la minimisation du coût du système sous contrainte de fiabilité minimale, son dual, la maximisation de la fiabilité sous contrainte de coût, et le trial qui prend en considération les deux soit minimiser le coût et maximiser la fiabilité sous contrainte de la fiabilité et du coût. Le premier chapitre est une introduction aux réseaux électriques avec une description de chaque sous- système formant ce réseau. Le deuxième chapitre présente les concepts généraux de la fiabilité des systèmes ainsi que les méthodes de calcul. Le troisième chapitre aborde l'évaluation de la fiabilité des systèmes par une nouvelle méthode celle d'USHAKOV connue sous le nom d'UMGF qui sera directement hybridée avec l'algorithme des fourmis ACF. Le quatrième chapitre décrit les différentes méthodes d'optimisation combinatoires, heuristiques et méta heuristiques. Le cinquième chapitre décrit un nouveau méta heuristique qui est la méthode des colonies de fourmis qui sera utilisée pour l'optimisation du réseau électrique. Le sixième chapitre traite la structuration des réseaux de transport par les colonies de fourmis. Le septième chapitre est la formulation mathématique des problèmes primal, dual et multi objectifs. Le dernier chapitre est consacré à la simulation et aux résultats obtenus par l'algorithme des colonies de fourmis des différents problèmes primal, dual et multi objectifs ainsi que leurs interprétations. En final, nous terminerons par une conclusion générale sur le travail effectué. chapitre 1
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