Etude de la stabilité aux petites perturbations dans les grands réseaux électriques : optimisation de la régulation par une méthode métaheuristique

Small signal stability study in power system : optimization of the regulation by a metaheuristicmethod

• Auteur / Autrice : Hasan Alkhatib
• Direction : Marcel Pasquinelli, Jean Duveau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Aix-Marseille 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes génétiques

Réseaux électriques (énergie) -- Régulation

Résumé

Depuis une vingtaine d’années, les grands réseaux électriques se trouvent obligés de fonctionner à pleine puissance et souvent aux limites de la stabilité. L’amélioration de la stabilité aux petites perturbations, en particulier l’amortissement des oscillations interrégionales, est donc devenue un objectif prioritaire. Les interactions entre les générateurs de différentes régions et les régulateurs utilisés nécessitent une optimisation globale de leurs performances : c’est le meilleur moyen pour assurer le comportement optimal de l’ensemble. L’objectif de notre travail est d’assurer un amortissement maximum, aussi bien des modes interrégionaux que des modes locaux, à l’aide des stabilisateurs de puissance (PSS) généralement utilisés pour l’amortissement des modes électromécaniques locaux. Pour ce faire, nous avons développé une méthode d’optimisation globale basée sur les algorithmes génétiques et une fonction multiobjectif utilisant les paramètres de stabilité relative et de stabilité absolue déterminés à partir de l’analyse des valeurs propres du système. Nous avons analysé l’influence de l’augmentation progressive du nombre de variables à optimiser simultanément (paramètres des PSSs, emplacement et nombre de ces derniers). La méthode que nous proposons permet un réglage optimal des PSSs avec la meilleure localisation possible et un nombre réduit de PSSs. Nous avons proposé en outre une nouvelle méthode d’optimisation utilisant des contraintes dynamiques adaptatives de l’espace de recherche afin d’améliorer les performances et la rapidité de convergence de cet algorithme. Les performances de ces méthodes d’optimisation ont été évaluées sur le réseau multimachines interconnecté New England/New York par analyse des valeurs propres du système et simulations temporelles tant sur le modèle linéarisé que sur le modèle nonlinéaire originel.

Over the past twenty years, electric utilities are being operated their power systems at full power and often closer to their stability limits. The improvement of small signal stability, in particular the damping of inter-area oscillations, has become therefore a priority. Interactions between the generators of different regions and the used regulators require a global optimization of their performances: this is the best way to ensure the whole optimal behaviour. Our work objective is to ensure a maximum damping of the inter-area modes as well as of the local modes, using power system stabilizer (PSS) that is habitually used in the damping of electromechanical local modes. So, we have developed a global optimization method based on genetic algorithms and a multi-objective function using relative and absolute stability parameters that are obtained of the system eigenvalue analysis. We have analyzed the influence of the gradual increase of the variable number that to be optimized simultaneously (PSS parameters, their location and number). The proposed method allows an optimal setting of PSSs with the best possible location and a reduced number. We have also proposed a new optimization method using dynamic adaptive space research. This can improve the optimization performance and the convergence acceleration of this algorithm. The performance of these optimizations methods has been evaluated on the New England/ New York multi-machine network via system eigenvalue analysis, linear and nonlinear time domain simulations.