Etude d’un système électro-énergétique en présence de ressources énergétiques décentralisées
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Date
2025
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Publisher
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
