Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

NISRINE

NISRINE
by

nisrine amor

on 25 January 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of NISRINE

Problématique
Variation de la consommation
Probléme de Unit Commitment


Objectif
Planification optimale
Minimisation du Coût de la production totale
Plan
2.Méthodes d'optimisation
3.Construction du problème Unit Commitment
4.Résolution du problème Unit Commitment
5.Conclusion et perspectives
Laboratoire de recherche LaTICE
2014/2015
2.Méthode d'optimisation

Problème Unit Commitment
Problème de Economic Dispatch
3.1.Modélisation du réseau électrique
Modélisation de la machine synchrone
Modéle de la ligne
3.2.Problème de la répartition de charge
Résolution du problème de répartition de charge
Application sur un réseau test IEEE 9 noeuds
Organigramme
Newthon-raphson
Résultats
Niveau de tension
Les puissances produites par chaque générateur
Réseau test IEEE
3.3.Problème du Dispatching économique
Formalisation du problème
Méthode de gradient
Résolution du probléme Economic dispatch
Dispatching économique sans pertes
Application de problème economic dispatch sur un réseau test
Avec pertes
3.4.Construction du problème de Unit Commitment
Formalisation du problème de Unit Commitment
Planification des unités de production
Algorithme de Unit Commitment
4.1.La méthode de recherche de tabou (TS)
4.2.Optimisation par Essaim de particule (PSO)
4.3.Relaxation Lagrangienne (LR)
4.4. Approche proposée (méthode PSO-TS-LR)
4.5.Etude Comparative
Conclusion
Perspectives
Laboratoire de recherche LaTICE
Mastére de recherche en génie électrique
Spécialité : Conversion et traitement
d'énergie électrique
Algorithme d'optimisation du probléme
"Unit Commitment"
Présenté par : Nisrine AMOR
Dirigé par: Madame Souad CHEBBI
2014/2015
Les méthodes d'optimisation
Résultats
Algorithme
Principe
Algorithme
Résultats
Principe
Algorithme
Résultats
Principe
Algorithme
1.Problématique et Objectif
Développement du problème de Unit Commitment
Problème de planification des unités (UC)
Sans pertes
Résultats
Les sources de consommation
Les sources de production
Equilibre énergétique
Nous proposons de tester cette stratégie en temps réel sur un réseau électrique.
Essayer d’implémenter d’autres techniques d’optimisation sur le problème Unit Commitment pour trouver des résultats rapides et à moindre coût.
Utiliser d’autres logiciels comme le Borland C, logiciel Eurostag et Microsoft Visual C++ pour gagner en temps de manipulation et d’exécution.
Nous avons proposé une stratégie basée sur l'hybridation de trois méthodes : la recherche de tabou, la relaxation lagrangienne et l’essaim de particules en vue de résoudre le problème de Unit Commitment.
 Fonction objectif
 Équilibre de puissance
 Marge de production
Fonction objectif :
Conditions nécessaires :
Multiplicateur de lagrange:
Puissance générée par chaque unité :
Conditions nécessaires :
Multiplicateur de lagrange:
Puissance générée par chaque unité :
Fonction objectif :

 Fonction objectif globale:
 Coût de démarrage de chaque unité de production
 Équilibre de la balance énergétique :
 Contrainte de réserve à garantir :
 Limites de puissance générées :
 Temps minimaux de mise à l’arrêt et de mise en marche:
La vitesse de chaque particule :
Le déplacement de chaque particule:
La correction de
la position actuelle
La correction de la
position précédente
La correction de la
position future
Fonction objectif :
Conditions nécessaires :
Vitesse de chaque particule
Liste de tabou
Multiplicateur de lagrange
Position de chaque particule
Fonction objectif
Recherche de Tabou
Essaim de particules
Relaxation lagrangienne
Trés lente
Lente
Offre une solution prometteuse et robuste au niveau vitesse de convergence
Caractérisée par la flexibilité de la mémoire
Capable de trouver de bonnes solutions au niveau de la réduction de coût total de production grâce à la liste de tabou
Les solutions trouvées ne sont pas assez optimales
Rapide
Hybridation TS-LR-PSO

Répartition de charge
Ministère de l'Enseignement Supérieur de la Recherche Scientifique et de la Technologie
Organigramme
Contraintes locales
Contraintes globales
Afin de tester ses performances, la stratégie a été implémentée sur un réseau test IEEE 9 noeuds et les résultats de simulation ont prouvé qu'elle était prometteuse aussi bien au niveau minimisation du coût de production que temps de convergence comparés aux méthodes monotones : la recherche de tabou, la relaxation lagrangienne et l’essaim de particules.
Nouvelle solution
Plus ancienne solution
Liste Tabou
Matrice jacobienne J
2.1. Classification des méthodes d'optimisation
2.2. Etude comparative
2.3 Approche proposée
Liste de Tabou
Multiplicateur de lagrange :
Puissance produite
Modèle du transformateur
Nouvelle liste de tabou
Principe
Coût de fonctionnement
(Planification des opérations
des unités de production)
Dispatching économique avec pertes
Contraintes de problème Unit Commitment
Page 2
Page 3
Page 4
Page 5
Page 6
Page 7
Page 8
Page 9
Page 10
Page 11
Page 12
Page 13
Page 14
Page 15
Page 16
Page 17
Page 18
Page 19
Page 20
Page 21
Page 22
Page 23
Page 24
Page 25
Page 26
Page 27
Page 28
Page 29
Page 30
Page 31
Page 32
Page 33
Page 34
Page 35
L'approche proposée a témoigné que grâce à l’hybridation qu'on peut garantir une planification optimale conduisant à un coût de production minimal avec un temps de convergence très réduit.
Vecteur de correction
Gradient de la fonction de Lagrange
Avec
Approche TS-PSO-LR
Présenté par : Nisrine Amor
Dirigé par : Madame Souad CHEBBI

1-Calcul des marges de puissance
2- Elimination des cas non réalisables en se basant sur les contraintes de temps
3-Choix de la combinaison possible correspondant à avoir un nombre minimal de commutation des unités d'une manière à minimiser le taux du coût de démarrage dans la fonction du coût de production
3.Construction du Problème Unit Commitment
6
6
6
3
7
7
7
3
9
9
9
10
10
10
13
13
13
14
14
14
20
20
20
27
27
27
34
34
34
40
40
40
4.Résolution du problème Unit Commitment
Full transcript