Browsing by Author "Encadreur: NACERI Abdelatif"

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    Optimisation par les algorithmes génétiques pour l’adaptation de la commande robuste H∞ dans le contrôle automatique d’excitation des générateurs synchrones puissants
    (2017-04-08) GHOURAF Djamel eddine; Encadreur: NACERI Abdelatif
    Résumé (Français et/ou Anglais) : La stabilité et la robustesse sont considérées comme des conditions essentielles pour la fiabilité et la continuité de la production d'énergie électrique ce dernier produit par une série de systèmes avec des modèles mathématiques très complexes c’est le système de puissance. Du fait que ces systèmes installés dans des conditions environnementales complexes Ils sont exposés à une incertitude qui peut influencer directement sur le leurs fonctionnement et donc sur la stabilité de la production d'énergie. Le Stabilisateur de système de puissance PSS jeux un rôle important dans l'amélioration de cette stabilité, mais dans certaines conditions de fonctionnement dégradé sont inefficace, pour résoudre donc le problème de la robustesse de la stabilité nous avons exploité les techniques de commande fréquentielles avancées (H2 et H∞), et par la suite l’optimisation commandes robustes synthétisés (fonctions de pondérations) par des méthodes non déterministes et notamment l’algorithme génétique ‘AG’, permettant l’adaptation paramétriques et l’application d’une commande plus robuste appliquée à l’excitation des machines synchrones puissants, sous différentes conditions de fonctionnement de la station électrique et problèmes incertains. L'étude proposée est basée sur deux volets : l’adaptation de la commande robuste par l’optimisation des paramètres du PSS qui considéré comme l’objet de commande, et la deuxième c’est l’adaptation de la commande robuste par l’optimisation de ces fonctions de pondérations (W1 W2 W3), qui constitue l’étape le plus décisif. Les résultats de simulation (avec des tests de robustesses vis-à-vis des variations paramétriques de la machine), montrent une amélioration considérable des performances dynamiques et une grande robustesse de stabilité de contrôleur robuste H∞ adapté par ces Algorithme génétique. Notre travail est réalisé à l’aide des interfaces GUI développés sous logiciel MATLAB.