Optimisation de Réseau Electrique et Contrôle des Machines Asynchrones
Algorithme Génétique adapté par Logique Floue pour l'Optimisation des Réseaux Electriques et Contrôle backstepping des Machines Asynchrones
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Dans ce document nous proposons une nouvelle approche pour la résolution optimale du problème de la répartition des puissances électriques d'un système de production, cette approche utilise un Algorithme Génétique Simple Dynamique (AGSD) adapté par un système flou dont les paramètres sont optimisés par un Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Le système flou contrôle les paramètres de l'AGSD tel que la probabilité de mutation (Pm) et la probabilité de croisement (Pc) en se basant sur les valeurs de la moyenne, le maximum, le minimum et la variation de la fonction objec...
Dans ce document nous proposons une nouvelle approche pour la résolution optimale du problème de la répartition des puissances électriques d'un système de production, cette approche utilise un Algorithme Génétique Simple Dynamique (AGSD) adapté par un système flou dont les paramètres sont optimisés par un Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Le système flou contrôle les paramètres de l'AGSD tel que la probabilité de mutation (Pm) et la probabilité de croisement (Pc) en se basant sur les valeurs de la moyenne, le maximum, le minimum et la variation de la fonction objective de l'AGSD. L'application de la méthode proposée sur un réseau électrique à 14 et 30 noeuds a donné des résultats de simulation très satisfaisants comparés avec ceux obtenus avec l' Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Nous avons enrichi notre travail par l'application de la logique floue et la commande par backstepping dans la l'orientation du flux et le contrôle de la vitesse de la machine asynchrone.
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