Introduction
1 Introduction
Le rôle principal de toute entreprise chargée de la
production d'énergie électrique est d'assurer à
tout moment, et en tout lieu, la couverture des demandes des
utilisateurs en puissances actives et réactives. L'entreprise doit en
outre garantir une qualité acceptable de la puissance avec un coût
d'exploitation réduit. Pour bien exploiter un réseau
électrique donné, il faut tout d'abord résoudre les
problèmes d'ordre technique et économique. Souvent, on se trouve
confronté à un problème, qui est celui de la
répartition économique des puissances. Au début, la
solution utilisée consiste à charger ou à faire produire
au maximum les unités ayant le meilleur rendement. Cette solution n'est
pas rentable puisque l'abus de fonctionnement des machines diminue leurs
durées de vie et par conséquent, les frais d'entretien et de
maintenance augmentent considérablement. L'extension et la
complexité du réseau, laisse le choix aux chercheurs pour le
développement de nouvelles méthodes afin de contribuer à
l'allégement de ce problème.
Le problème de la répartition économique
d'énergie a pris une importance considérable avec l'apparition de
la crise d'énergie nécessitant des combustibles de plus en plus
chers. Il faut donc planifier les puissances actives et réactives de
chaque centrale électrique, de telle sorte que le coût total de
fonctionnement du réseau entier soit minimal. D'une autre façon,
il faut varier les puissances actives et réactives des
générateurs dans certaines limites afin de satisfaire la demande
particulière de la charge avec un coût minimal du combustible. Ce
processus est appelé l'écoulement de puissance optimal, et
parfois, il est connu comme le problème du dispatching
économique.
La complexité des problèmes d'optimisation de
l'écoulement de puissance dans un réseau électrique
surtout avec la dérégulation du marché
d'électricité et le développement de la production
décentralisée fait en sorte qu'il est souvent difficile
d'utiliser des méthodes exactes d'optimisation compte tenu du manque de
flexibilité des méthodes classiques pour intégrer diverses
contraintes spécifiques. Les métaheuristiques constituent alors
une stratégie de résolution de plus en plus
privilégiée .
Les nombreuses métaheuristiques sont inspirées
par analogie avec la biologie des organismes. Ainsi, les théories de
l'évolution ont inspiré les algorithmes évolutionnaires,
les phénomènes de suivi de piste chez les fourmis ont conduit
à l'élaboration des algorithmes de colonies de fourmis,
l'étude de l'organisation de groupes d'animaux a
donné naissance aux méthodes d'optimisation par essaims
particulaires.
L'objectif principal de ce travail est l'étude et
l'analyse de la répartition optimale de puissance. La fonction objective
qu'on veut minimiser est la fonction coût de production des puissances
actives des générateurs. L'optimisation par essaims particulaires
(OEP) (Particle Swarm Optimization) a été appliquée pour
la résolution de ce nouveau problème d'optimisation. Les
méthodes proposées ont été simulées dans
l'environnement Matlab, et testées sur plusieurs réseaux
standard. Ainsi en évalué de la performance de la méthode
étudiée par la variation des variables de commande de cette
méthode et la présentation des recommandations concernant la
performance de cette méthode et comparai des résultats obtenus
par la méthode OEP avec d'autres méthodes classiques et
métaheuristiques. Afin en tenant compte des pertes de puissance active
et les déviations des tensions aux niveaux des jeux de barres.
Ce travail commence par une introduction
générale sur le problème de la répartition optimale
de la puissance. Le premier chapitre présente la description et la
modélisation des éléments de puissance essentiels du
réseau de transport ainsi que la formulation du problème de
l'écoulement de puissance. Le deuxième chapitre présente
le problème de l'optimisation de l'écoulement de puissance ainsi
qu'un ensemble de méthodes d'optimisation utilisées pour
résoudre ce problème d'optimisation. Dans le troisième
chapitre nous avons exposé l'application en détaille de la
méthode génétique et l'optimisation par essaims de
particules au problème de l'écoulement de puissance optimal. Le
quatrième chapitre contient un ensemble de tests sur des réseaux
électriques standard, avec des résultats numériques. Ces
résultats sont dûment commentés et analysés.
Finalement nous terminerons ce mémoire par une conclusion
et différentes perspectives de recherche qui nous semblent
intéressantes pour la continuité de ce travail.
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