Commande robuste des réseaux électriques avec application des méthodes intelligentes

Abstract

Le travail principal de cette thèse est l’élaboration d’un ensemble de stratégies de commande intelligentes, non linéaires et robustes afin d'améliorer la stabilité transitoire des réseaux électriques. Etant donné que les réseaux électriques sont des systèmes non-linéaires, complexes et fortement interconnectés, donc pour faire face aux différents problèmes d'instabilité et élargir la marge du fonctionnement stable du réseau électrique, nous avons développé des dispositifs de commande performants afin d’étudier la stabilité du réseau électrique vis-à-vis des perturbations sévères ainsi qu’en présence des variations paramétrique d’une part et la convergence vers les valeurs désirées indépendamment du point de fonctionnement d’autre part. Ce travail de thèse présent trois contributions principales pour la synthèse des stratégies de commande robustes appliquées aux réseaux électriques. La première contribution est consacrée à la modélisation et la commande par modes glissants sans la différence de phase combinée avec le stabilisateur de puissance flou d’un réseau électrique multi-machines. Dans la deuxième contribution, nous avons synthétisé un ensemble de dispositifs de commande robustes afin d’assurer l’amortissement des oscillations ainsi de stabilisé le réseau électrique. Dans un premier volet, nous avons combiné la commande H∞ avec le stabilisateur de puissance optimisé par l’algorithme d’optimisation par essaim de particules. Dans un deuxième volet, pour remédier au problème de l’apparition du gain élevé et au phénomène de la différence de phase de la commande H∞, nous avons combiné la commande H∞ sans la différence de phase, en utilisant une fonction exponentielle optimisée, avec un stabilisateur de puissance optimisé par l’algorithme d'évolution différentielle d’une part et d’autre part nous avons utilisé un stabilisateur optimisé par une hybridation entre l’algorithme basé sur l’enseignement-apprentissage et l’algorithme d'évolution différentielle. Finalement nous avons traité la modélisation et la commande par modes glissants combiné au stabilisateur de puissance flou optimisé par l’algorithme d’évolution différentielle d’un réseau électrique mono-machine.