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Auteur Abdelghani Choucha
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Affiner la rechercheOptimisation et répartition optimale des systèmes PSS dans un réseau électrique / Abdelghani Choucha
Titre : Optimisation et répartition optimale des systèmes PSS dans un réseau électrique Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdelghani Choucha, Auteur ; Hellal, Abdelhafid, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2013 Importance : 162 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Thèse de Doctorat: Electrotechnique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2013
Bibliogr. f. 141 - 153 . Annexes f. 155 - 162 fLangues : Français (fre) Mots-clés : Algorithmes génétiques ; Optimisation Stabilité aux petites perturbations ; Réseaux électriques ; Stabilisateurs de puissance ; Méthodes d’optimisation Index. décimale : D001013 Résumé : Ce travail traite le réglage et la coordination optimaux des stabilisateurs de puissance (Power System Stabilizers PSS) dans les réseaux électriques.
Pour cela on propose deux approches, la première utilise l’approche des algorithmes génétiques (AG) à contraintes dynamiques pour l’optimisation des PSS, la seconde utilise l’approche hybride qui fait intervenir la combinaison des méthodes d’optimisation métaheuristique et déterministes.
Lors de l’utilisation des espaces de recherche ayant des contraintes fixes, l’évolution de la fonction objectif peut se décélérer, voire se stabiliser, bien avant d’atteindre la solution optimale.
Notre approche se base sur l’amélioration de l’espace de recherche du problème en le modifiant lorsqu’il est nécessaire.
Elle présente une amélioration significative dans la performance de l’optimisation et de la convergence.
Ces approches sont mises en œuvre et testés sur l’optimisation des paramètres des PSS au sein d’un réseau multimachines de 16 générateurs.
Les résultats obtenus ont été évalués et comparés avec ceux issus des AG ordinaires et de la littérature.Optimisation et répartition optimale des systèmes PSS dans un réseau électrique [texte imprimé] / Abdelghani Choucha, Auteur ; Hellal, Abdelhafid, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2013 . - 162 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Thèse de Doctorat: Electrotechnique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2013
Bibliogr. f. 141 - 153 . Annexes f. 155 - 162 f
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Algorithmes génétiques ; Optimisation Stabilité aux petites perturbations ; Réseaux électriques ; Stabilisateurs de puissance ; Méthodes d’optimisation Index. décimale : D001013 Résumé : Ce travail traite le réglage et la coordination optimaux des stabilisateurs de puissance (Power System Stabilizers PSS) dans les réseaux électriques.
Pour cela on propose deux approches, la première utilise l’approche des algorithmes génétiques (AG) à contraintes dynamiques pour l’optimisation des PSS, la seconde utilise l’approche hybride qui fait intervenir la combinaison des méthodes d’optimisation métaheuristique et déterministes.
Lors de l’utilisation des espaces de recherche ayant des contraintes fixes, l’évolution de la fonction objectif peut se décélérer, voire se stabiliser, bien avant d’atteindre la solution optimale.
Notre approche se base sur l’amélioration de l’espace de recherche du problème en le modifiant lorsqu’il est nécessaire.
Elle présente une amélioration significative dans la performance de l’optimisation et de la convergence.
Ces approches sont mises en œuvre et testés sur l’optimisation des paramètres des PSS au sein d’un réseau multimachines de 16 générateurs.
Les résultats obtenus ont été évalués et comparés avec ceux issus des AG ordinaires et de la littérature.Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire D001013B D001013 Papier + ressource électronique Bibliothèque Annexe Thèse de Doctorat Disponible Electrotechnique Consultation sur place/Téléchargeable D001013A D001013 Papier + ressource électronique Bibliothèque centrale Thèse de Doctorat Disponible Electrotechnique Consultation sur place/Téléchargeable Documents numériques
CHOUCHA.Abdelghani.pdfURL