Répartition optimale de la puissance active et réactive pour les réseaux électriques à l'aide de l'IA
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Dans cet ouvrage, un problème de répartition optimale de la puissance active et réactive est résolu à l'aide d'algorithmes bio-inspirés basés sur l'intelligence collective. Une nouvelle approche utilisant l'algorithme de recherche du coucou (CS) est proposée pour résoudre le problème du flux de puissance optimal (OPF) par le réglage optimal des variables de contrôle. Les fonctions objectives standard relatives au flux de puissance active et réactive optimal, à savoir la minimisation du coût total de production et de la perte de puissance active. La recherche coucou est un algori...
Dans cet ouvrage, un problème de répartition optimale de la puissance active et réactive est résolu à l'aide d'algorithmes bio-inspirés basés sur l'intelligence collective. Une nouvelle approche utilisant l'algorithme de recherche du coucou (CS) est proposée pour résoudre le problème du flux de puissance optimal (OPF) par le réglage optimal des variables de contrôle. Les fonctions objectives standard relatives au flux de puissance active et réactive optimal, à savoir la minimisation du coût total de production et de la perte de puissance active. La recherche coucou est un algorithme bio-inspiré, basé sur le comportement de couvaison des coucous. Cet algorithme peut rechercher une solution globale à l'aide de plusieurs chemins. Les résultats de la simulation de l'approche proposée sont comparés à d'autres techniques d'intelligence collective, à savoir l'optimisation par essaim de particules modifiée (MPSO). Le problème est testé sur un système standard IEEE à 30 bus et 6 générateurs. Les équations de flux de puissance et l'équation d'équilibre de charge sont considérées comme des contraintes d'égalité. L'analyse des performances de ce problème OPF à l'aide de l'algorithme de recherche du coucou est réalisée en vérifiant différentes combinaisons de valeurs des paramètres associés.
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