Reconfiguration optimale d’un réseau de distribution intégrant des productions décentralisées éolienne et photovoltaïque

Abstract

في هذا العمل، اقترحنا منهجية لتحديد، من جهة، إعادة التهيئة المثلى لشبكة توزيعIEEE 33 عقدة، ومن جهة أخرى، تحديد الموقع والحجم الأمثلين لوحدتين من الإنتاج اللامركزي الكهروضوئي ووحدتين رياحيتين. لقد أخذنا في هذه الدراسة دالة متعددة الأهداف بهدف تقليل الفواقد النشطة، وتحسين الجهد من خلال تقليص انحراف الجهد، وتقليل التكلفة السنوية للنظام، بالإضافة إلى تقليل انبعاث الغازات الملوثة. كما أجرينا التحليل على مدى 24 ساعة، حيث أخذنا بعين الاعتبار التغير الزمني في الحمولة، ودرجة الحرارة، والإشعاع الشمسي، وسرعة الرياح، وسعر الطاقة. ولحل هذا الإشكال المعقد، استخدمنا خوارزمية BSLO. أما مسألة تدفق القدرة في شبكة معاد تهيئتها فقد تم حلها باستخدام الطريقة المباشرة المرتبطة بمنهجية بناء مصفوفة BIBC المعدلة. أظهرت النتائج المحصلة أن خوارزميةBSLO وفر حلاً أفضل مقارنة بخوارزميات GWO وWaOA. بالإضافة إلى ذلك، أظهرنا أن الإدماج الأمثل للإنتاجات اللامركزية المصحوب بإعادة تهيئة ملائمة للشبكة المختبرة أدى إلى تحسين الخصائص التقنية والاقتصادية والبيئية. المنهجية المتبعة أظهرت قدرة أعلى على التقارب نحو الحل الأمثل ، وذلك بفضل اختيار خوارزمية BSLO التي تتطلب عدداً أقل من حسابات تدفق القدرة، فضلاً عن بساطة الطريقة المستخدمة في تحليل تدفق القدرة.

Dans ce travail, nous avons proposé une démarche afin de déterminer, d’une part, la reconfiguration optimale d’un réseau de distribution standard IEEE à 33 jeux de barres et, d’autre part, l’emplacement et le dimensionnement de deux productions décentralisées photovoltaïques et de deux unités éoliennes. Dans cette étude, nous avons considéré une fonction multi-objectif dans la perspective de diminuer les pertes actives, d’améliorer le profil de tension en réduisant la déviation de tension, de minimiser le coût annuel du système ainsi que de réduire les émissions de gaz polluants. De plus, notre analyse est menée sur une période de 24 h, durant laquelle nous avons tenu compte de la variation horaire de la charge, de la température, de l’irradiance solaire, de la vitesse du vent et du prix de l’énergie. Pour résoudre ce problème complexe, nous avons appliqué l’algorithme BSLO (Blood Sucking Leeches Optimizer). Le problème d’écoulement de puissance dans un réseau reconfiguré a été résolu en utilisant la méthode dite directe, associée à une démarche de construction de la matrice BIBC modifiée. Les résultats obtenus montrent que la méthode BSLO procure une meilleure solution par rapport aux algorithmes GWO (Grey Wolf Optimizer) et WaOA (Walrus Optimization Algorithm). De plus, nous avons montré que l’intégration optimale de productions décentralisées, associée à une reconfiguration adaptée du réseau de distribution testé, a permis d’améliorer les caractéristiques techniques, économiques et environnementales. La démarche suivie procure une meilleure convergence vers la solution globale grâce au choix de l’algorithme d’optimisation BSLO, qui nécessite moins de calculs d’écoulement de puissance, et à la simplicité de la méthode utilisée pour l’analyse de l’écoulement de puissance