Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Sidi Bel Abbès - Djillali Liabes
Affiliation
Département Electrotechnique
Auteur
BOUADI, Mohamed
Directeur de thèse
LAOUER Mohammed (Maitre de conférence)
Co-directeur
YOUNES , Mimoun (Maitre de conférence)
Filière
Electrotechnique
Diplôme
Doctorat
Titre
Etude comparative de l’algorithme luciole et celui des essaims particulaires modifié appliqués à la gestion optimale des réseaux électriques
Mots clés
Le problème économique, la minimisation, coût du carburant, émissions, méta heuristique, algorithme de luciole, Essaims particulaires, les résultats seront comparés, solutions optimales.
Résumé
La production d’énergie efficace et fiable est nécessaire pour répondre à la fois à la rentabilité des opérations des systèmes d’alimentation et de la demande d’électricité, en tenant également compte des préoccupations environnementales concernant les émissions produites par les centrales à combustible fossile. Le problème économique de la gestion de l’énergie électrique est affecté par des émissions dues aux combustibles. Ainsi on définit deux objectifs contradictoires, la minimisation du coût du carburant et des émissions à la fois des unités de production. Pour se faire la solution à ce problème peut facilement être obtenue par une célèbre nouvelle méta heuristique inspirée par un algorithme naturel, appelé algorithme de luciole, qui a été développé par le Dr Xin Yang à l’Université de Cambridge en 2007. Une formulation générale de cet algorithme sera présentée en détail avec une modélisation analytique mathématique pour résoudre ce problème par une fonction objectif unique équivalente. Les résultats seront comparés avec ceux obtenus par des techniques alternatives proposées par la littérature et en particulier PSO (Essaims particulaires) , afin de montrer qu’il est capable de donner de bonnes solutions optimales avec une bonne sélection initiale des paramètres de contrôle. Dans ce travail, deux types de méta heuristiques, Les lucioles et les algorithmes PSO vont être adaptés à trouver une solution optimale de la fonction non linéaire globale qui régie le système en considérant l’espace de solution dans une région déterminée, avec des optimums locaux et globaux. L’algorithme PSO et l’algorithme de lucioles sont tous les deux des algorithmes d’optimisation utilisés pour produire une solution proche de l’optimum en vertu d’un examen des caractéristiques de lucioles clignotantes. Une série d’expériences de calcul en utilisant chaque algorithme séparément, vont être menées. Les résultats seront analysés en termes des meilleures solutions trouvées en prenant en considération le temps de convergence et d’exécution de ces méthodes. Nous serons contraint à faire appel aux logiciels de calcul et de simulation pour réaliser notre travail (ex : matlab, simulink ou autres).
Statut
Vérifié