Contribution à l’optimisation des réseaux électriques en présence des Multi-FACTS par des méthodes métaheuristiques hybrides
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Université Sétif 1 - Ferhat ABBAS , Faculté de Technologie
Abstract
The main contribution of this work is improving the operation of the modern electrical power systems by optimizing the integration of the flexible AC transmission system FACTS using a hybrid metaheuristics optimization techniques. The objective is to solve mono, bi and multi-objective optimal power flow problem by minimizing four objective functions: the total fuel cost of generation, total emission, real power loss and magnitude voltage deviation. Four approaches are used for the mono objective optimization (Biogeography-based optimization BBO, differential evolution algorithm DE, Firefly algorithm FA and particle swarm optimization PSO) and two for the multi objective optimization (Multi-objective antlion optimizer MOALO and Multi-objective Dragonfly algorithm MODA). We present also tow new hybrid metaheuristic algorithms, the first based on the hybridization of biogeography-based optimization with the differential evolution (BBO/DE) and the second is a hybrid algorithm combining firefly and particle swarm optimization (FA/PSO). The purpose of this hybridization is to improve the optimal solution. The proposed methods are applied to determine the optimal location of FACTS devices to improve power system performance. Three types of FACTS devices which are Thyristor Controlled Series Compensator (TCSC), Static VAR Compensator (SVC) and Unified Power Flow Controller (UPFC) are considered for this purpose. The IEEE-30bus power system and the Algerian electrical network 114 bus are used for the tests carried out in this thesis. The obtained results confirm the effectiveness of proposed algorithms to solve optimal power flow problem with consideration of FACTS devices
Description
La contribution principale de cette thèse est l’amélioration de fonctionnement des réseaux électriques modernes par l’optimisation de l’intégration des multi-FACTS en utilisant des méthodes d’optimisation métaheuristiques hybrides. Donc l’objectif est de résoudre le problème de l’écoulement de puissance optimal mono, bi et multi-objectif en optimisant quatre fonctions objectifs, à savoir : la fonction de coût du combustible, l’émission de gaz, les pertes de puissance active et la déviation de la tension. Cette thèse est consacrée à l’élaboration de six approches, quatre pour l’optimisation mono-objectif (l’optimisation basée sur la biogéographie BBO, l’évolution différentielle DE, l’algorithme de lucioles FA et l’optimisation par essaim de particule PSO) et deux pour l’optimisation multi-objectif (l’algorithme multi-objectif de fourmi-lion MOALO et l’algorithme multi-objectif de libellule MODA). Nous proposons aussi deux nouvelles méthodes d'optimisation métaheuristiques hybrides, la première est issue d’une hybridation de BBO avec l’évolution différentielle (DE) et la deuxième est une combinaison de l'algorithme de luciole FA et de PSO. Le but de cette hybridation est l’amélioration de la solution optimale. Les méthodes proposées dans cette thèse sont utilisées pour définir le meilleur emplacement des dispositif FACTS pour améliorer les profils des tensions, minimiser les pertes de puissance et assurer une exploitation efficace des réseaux électriques. Les FACTS considérées sont le compensateur série TCSC, shunt SVC et parallèle UPFC. Le réseau test IEEE 30 JB et le réseau électrique Algérien 114 JB ont été utilisés pour tester l’efficacité de ces méthodes. Les résultats obtenus confirment l’efficacité des méthodes proposées pour résoudre le problème de l’écoulement de puissance optimal en présence des différents dispositifs FACTS.