OPTIMISATION MULTIOBJECTIF APPLIQUEE A UN RESEAU ALGERIEN DE TRANSPORT D’ELECTRICITE CONTENANT UNE SOURCE EOLIENNE

  • DJEMAI NAIMI Laboratoire de génie électrique Biskra LGEB Département de génie électrique, faculté des sciences et de la technologie Université Mohamed Khider Biskra
  • AHMED SALHI Laboratoire de génie électrique Biskra LGEB Département de génie électrique, faculté des sciences et de la technologie Université Mohamed Khider Biskra

Résumé

L’originalité de ce travail consiste à introduire une nouvelle contrainte correspondante  aux exigences de la stabilité transitoire du réseau électrique après intégration des sources éoliennes et ce dans la formulation du problème d’optimisation des pertes de puissance et l’émission des gaz toxiques dégagés à partir des centrales électriques alimentant ce réseau. Pour ce faire, un code de calcul basé sur les algorithmes génétiques a été élaboré en introduisant une matrice contenant les différents pourcentages  de puissances de la source éolienne avec leurs taux limites de pénétration considérés comme une contrainte d’inégalité supplémentaire dite contrainte de stabilité transitoire. Le réseau algérien de transport d’électricité est choisi comme un réseau test pour vérifier les performances de cette méthode où  les résultats des différentes simulations sont très satisfaisants. Modélisation.

Références

[1] Y. Himri , S. Himri , A. Boudghene Stambouli,” Assessing the wind energy potential projects in Algeria”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 13, pp. 2187–2191, 2009.
[2] S.M. Kumari , S. Maheswarapu, “ Enhanced genetic algorithm based computation technique for multi-objective optimal power flow solution”, International Journal of power energy system, Vol.32, issue 6, 2010.
[3] M.L. Ourari, L. Desaint, et al., "Dynamic Equivalent Modeling of Large Power Systems Using Structure Preservation Technique", IEEE Trans on Power Systems, Vol. 21, No. 3, August 2006.
[4] N. Srinivas and K. Deb, “Multiobjective Optimization using Non dominated Sorting in Genetic Algorithms”, Evolutionary Computation, Vol. 2, No 3, pp. 221-248. 1994.
[5] E. D. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search Optimization and MachineLearning”, Addison-Wesley publishers, 1989.
[6] M. Kasbadji , “ Evaluation du gisement énergétique éolien contribution à la détermination du profil vertical de la vitesse du vent en Algérie “. doctorat, Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen; 2006.
[7] Abderrahim Belmadani, Lahouaria Benasla, Mostefa Rahli,The Dynamic Economic Dispatch including Wind Power Injection in the Western Algerian Electrical Power System, Acta Polytechnica Hungarica Vol. 8, No. 5, 2011.
[8] A. Benmadani,” The Dynamic Economic Dispatch including Wind Power injection in the Western Algerian Electrical Power System”, Acta Polytechnica Hungarica Vol. 8, No. 5, 2011.
[9] F. Chellali et al., “A contribution in the actualization of wind map of Algeria”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Elsevier, Vol.15, pp. 993–1002, 2011.
[10] S. Jeyadevi, et al., “Solving multiobjective optimal reactive power dispatch using modified NSGA-II”, Electrical Power and Energy Systems Vol.33, pp 219–228, 2011.
[11] T.J. Yuen, R. Raml, “Comparison of computational efficiency of MOEA/D and NSGA-II for passive vehicle suspension optimization”, 24th European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2010, pp. 219–225, 2010.
Publiée
2016-01-19
Comment citer
NAIMI, DJEMAI; SALHI, AHMED. OPTIMISATION MULTIOBJECTIF APPLIQUEE A UN RESEAU ALGERIEN DE TRANSPORT D’ELECTRICITE CONTENANT UNE SOURCE EOLIENNE. Courrier du Savoir, [S.l.], v. 20, jan. 2016. ISSN 1112-3338. Disponible à l'adresse : >https://revues.univ-biskra.dz./index.php/cds/article/view/1447>. Date de consultation : 14 nov. 2024
Rubrique
Articles