Browsing by Author "Khitous, Marwa"

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    Acheminement optimal de l'énergie électrique et de la chaleur dans les centrales co-génératrices par l'approche binaire
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdes : Faculté de Technologie, 2019) Khitous, Marwa; Zemmouri, Meriem; Mellal, M. A.(Promoteur); Alem, S.(Co-Promoteur)
    La Consommation en énergie électrique est l'une des préoccupations les plus importantes en Algérie.Ce présent travail propose l'utilisation des centrales co-génératrices comme solution alternative.Les centrales co-génératrices fournissent simultanément de l'énergie électrique et de la chaleur. L'objectif du problème traité est de minimiser le coût de l'acheminement combiné de l'énergie électrique et de la chaleur de ces centrales en respectant les points non convexes de fonctionnement.Le contour non convexe est maîtrisé par la méthode dite " binaire " et le problème d'optimisation est résolu via l'implémentation de deux algorithmes bio-inspirés de l'intelligence artificielle: FPA (Flower Pollination Algorithm) et DE (Differential Evolution). Des fonctions de pénalité sont introduites afin de maîtriser les contraintes de demandes en électricité et en chaleur,ainsi que les contraintes de fonctionnement.Les résultats obtenus comparent les performances des deux algorithmes
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    Combined heat and power economic dispatch problem with binary method using flower pollination algorithm and differential evolution
    (Springer, 2023) Mellal, Mohamed Arezki; Khitous, Marwa; Zemmouri, Meriem
    Nowadays, the need for electrical energy became crucial in the world. The co-generation plants, which simultaneously produce electrical and heat energies, are one of the alternative solutions to supply people and industry with both energies. The present work addresses the cost minimization of the nonconvex combined heat and power dispatch problem (CHPED). The nonconvex operating region is handled using the binary method, and the optimization problem is solved using two nature-inspired algorithms, namely the flower pollination algorithm (FPA) and the differential evolution (DE). Penalty functions are adopted to handle all the operating constraints, units’ limits, and demands. The results obtained compare the algorithms and those of the literature. It is observed that the fuel cost obtained by the flower pollination algorithm (FPA) is less than the one obtained by the differential evolution (DE) and the particle swarm optimization (PSO)