Résolution de dispatching économique par des méthodes d’optimisations métaheuristique

Abstract

عادة حساب التوزيع الأمثل للطاقة أو تدفقها الأمثل (OPF)، في شبكة الكهرباء، نستخدم تقنيات البرمجة الرياضية القياسية. في بعض الأحيان هذه التقنيات ليست مناسبة لعلاج بعض الاعتبارات العملية التي تواجهها في أنظمة الطاقة، مثل عدم التاكد من القيود التشغيلية. القيود في النظام الكهربائي الحقيقية تنقسم إلى مجموعتين: الحدود المادية للتحكم وحدود العمل. الحدود المادية للمتغيرات التحكم لا يمكن تجاوزها. على سبيل المثال، مولد لا يمكن ان ينتج قوة خارج حدوده العليا والسفلى. لذلك لا يمكننا قبول حل OPF والذي يعطي تجاوز من هذا النوع. ومع ذلك، فإن حدود التشغيل يمكن اعتبارها مرنة لأنها فرضت اعتبارات السلامة ولا تمثل الحدود المادية. ويمكن تجاوزها مؤقتا، إذا دعت الحاجة إلى ذلك، للتوصل إلى حلول عملية. للنظر في مثل هذه القيود، نقترح في هذا العمل تطبيق طريقة الخاورزميات محاكي للطبيعة القائمة على وجه التحديد على الخوارزمية الجينية، ومشكلة التوزيع الأمثل للطاقة ، والمعروف أيضا "التدفق الأمثل للطاقة " (OPF). وقد اختبارنا هذه الطريقة وتم تجريبها على شبكات الكهرباء المتوسطة الحجم (6 J.D.B و 25 J.D.B و 30 J.D.B)، وبالمقارنة مع الطرق الأخرى. تظهر نتائج الاختبار العددية أن هذه الطريقة واعدة ولها مرونة كبيرة لتيقن في بعض انظمة الطاقة العملية . Habituellement, le calcul de la répartition optimale de la puissance ou l’écoulement de puissance optimal (OPF), au niveau d’un réseau électrique, emploie des techniques de programmation mathématique standard. Parfois ces techniques ne sont pas convenables pour traiter certaines considérations pratiques rencontrées dans les systèmes de puissance, telle que l'incertitude des contraintes de fonctionnement. Les contraintes d'un système électrique réel peuvent être divisées en deux groupes : les limites physiques de commande et les limites de fonctionnement. Les limites physiques sur les variables de commande ne peuvent pas être dépassées. Par exemple, un générateur ne peut pas produire une puissance au delà ses limites supérieures et inférieures (rigides). Donc on ne peut pas admettre une solution de l'OPF qui donne un dépassement de ce genre. Cependant, les limites de fonctionnement peuvent être considérées souples puisqu’elles sont imposées pour des considérations de sécurité et ne représentent nullement des limites physiques. Elles peuvent être dépassées temporairement, si le besoin se fait sentir, pour obtenir des solutions pratiques. Pour bien prendre en compte ce type de contraintes, on propose dans ce travail l’application d’une méthode métaheuristiques précisément basée sur l’algorithme génétique , au problème de la répartition optimale des puissances, connue aussi par « l’écoulement de puissance optimal » (OPF). La méthode développée a été testée sur des réseaux électriques standard à moyenne échelle (6 J.D.B, 25 J.D.B et 30 J.D.B), et comparée avec d’autres méthodes. Les résultats numériques de test montrent que cette méthode est prometteuse et possède une grande flexibilité pour incertitudes dans certains systèmes de puissance pratique Normally, the optimal power distribution or optimal power flow (OPF) calculation at the grid level uses standard mathematical programming techniques. Sometimes these techniques are not suitable for dealing with certain practical considerations encountered in power systems, such as the uncertainty of operating constraints. The constraints of a real electrical system can be divided into two groups: physical control limits and operating limits. The physical limits on the control variables cannot be exceeded. For example, a generator cannot produce power beyond its upper and lower (rigid) limits. So one cannot admit a solution of the OPF that gives an overrun of this kind. However, operating limits can be considered flexible since they are imposed for safety considerations and do not represent physical limits. They can be temporarily exceeded, if the need arises, for practical solutions. In order to take into account this type of constraint, we propose in this work the application of a metaheuristic method precisely based on the genetic algorithm, the problem of the optimal power distribution, also known by "Optimal Power Flow" (OPF). The developed method was tested on standard, medium-scale electrical networks (6 J.D.B, 25 J.D.B and 30 J.D.B), and compared with other methods. The numerical test results show that this method is promising and has great flexibility for uncertainties in some practical power systems