Synthèse hybride On/Off - line des PSS robustes pour l’amélioration de la stabilité transitoire des réseaux électriques
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Date
2022-02-08
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Résumé (Français) :
L'oscillation du système électrique est une menace majeure pour la stabilité d'un système électrique interconnecté. Le fonctionnement sûr d'un système électrique moderne est en grande partie lié au succès de l'amortissement des oscillations. Cependant, le développement des contrôleurs d'amortissements est un problème d'optimisation basé sur des contraintes, qui est relativement difficile à résoudre en utilisant des techniques conventionnelles. L’objectif de ce travail est d’assurer un amortissement maximum, à l’aide des stabilisateurs de puissance (PSS) généralement utilisés pour l’amortissement des modes électromécaniques lorsque le système subit des perturbations. Pour ce faire, nous avons développé des méthodes d’optimisation métaheuristique basées sur les algorithmes génétiques, essaims de particules, Colonies d’abeilles artificielles. La méthode que nous avons suggérée permet un réglage optimal des PSS. Nous avons proposés en outre des commandes robustes (logique floue et mode glissant), afin d’améliorer les performances et la rapidité du système. Les résultats de la simulation montrent les performances élevées des contrôleurs proposés pour améliorer la stabilité du système de puissance par rapport au PSS conventionnel.
Abstract (English) :
Power system oscillation is a major threat to the stability of an interconnected power system. The safe operation of a modern power system is largely related to the success of damping oscillations. However, the development of damping controllers is a constraint-based optimisation problem, which is relatively difficult to solve using conventional techniques. The objective of this work is to ensure maximum damping, using power stabilisers (PSS) typically used for damping electromechanical modes when the system is subject to disturbances. For this purpose, we have developed metaheuristic optimisation methods based on genetic algorithms, particle swarms, artificial bee colonies. The method we have suggested allows an optimal tuning of the PSS. In addition, we proposed robust controls (fuzzy logic and sliding mode), in order to improve the performance and speed of the system. The simulation results show the high performance of the proposed controllers to improve the stability of the power system compared to the conventional PSS.
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Doctorat
