Etude d’un système électro-énergétique en présence de ressources énergétiques décentralisées

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Date

2025

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Universite M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie

Abstract

L’environnement énergétique mondial se transforme rapidement alors que les pays s’efforcent de réduire les émissions de gaz à effet de serre, d’atteindre la sécurité énergétique et de promouvoir un développement durable. Cette transition s’oriente de plus en plus vers l’utilisation des énergies renouvelables telles que l’énergie solaire, éolienne et hydroélectrique. Dans ce contexte, l’Algérie constitue un cas particulier en raison de son vaste potentiel en ressources renouvelables, principalement en énergie solaire, conjugué à un besoin croissant de développer et de diversifier son infrastructure énergétique. Cette étude vise à examiner la conception et l’optimisation des systèmes d’énergie renouvelable en Algérie, en mettant l’accent sur les défis techniques et opérationnels liés à leur intégration dans les réseaux électriques conventionnels. Les problématiques clés abordées comprennent la gestion des flux de puissance, la stabilité du système, et la minimisation des pertes d’énergie. Pour relever ces défis, des techniques métaheuristiques avancées ont été utilisées, notamment l’algorithme Grey Wolf Optimizer (GWO) ainsi qu’une version améliorée de celuici. Ces méthodes d’optimisation inspirées de la nature ont été appliquées aux systèmes de test standards de l’IEEE et adaptées au réseau électrique algérien. Les résultats de simulation ont démontré des améliorations notables des performances d’optimisation, incluant une meilleure précision des solutions, une réduction des pertes de puissance, et une stabilité de tension accrue. Ces résultats reflètent l’efficacité des algorithmes d’optimisation intelligents pour garantir une intégration fiable et efficace des énergies renouvelables dans les réseaux électriques nationaux, avec des perspectives prometteuses pour l’avenir énergétique durable de l’Algérie

Description

92 p.

Keywords

Optimisation, SVC, GWO, PV, Model

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