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Optimisation multicritère par des Métaheuristiques appliqué à la gestion optimale d’un réseau d’énergie électrique. / GHERBI Yamina Ahlem 

Public ISBD Titre : Optimisation multicritère par des Métaheuristiques appliqué à la gestion optimale d’un réseau d’énergie électrique. Type de document : texte imprimé Auteurs : GHERBI Yamina Ahlem, Auteur Année de publication : 2016/2017 Importance : 149 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electrotechnique:Technique de l'Energie Electrique Mots-clés : تحسين متعدد المعايير، الارسال الاقتصادي/البيئ، الأدلة العليا، خوارزمية اليراعات، خوارزمية الخفافيش، طرق التهجين optimisation multicritères, dispatching économique et environnemental, métaheuristiques, algorithme des lucioles, algorithme des chauves-souris, hybridation des méthodes multi-criteria optimization, economic and environmental dispatch, metaheuristics, firefly algorithm, bat algorithm, hybridization methods. Résumé : تطوير الحواسيب وبرامج ألسيطرة قد ساهمت في التجديد في الشبكات الكهربائية. ويرتبط هذا التطور بالضرورة إلى العديد من المخاوف: الطاقوية والاقتصادية والبيئية، ... الخ. إدخال تقنيات البرمجيات الذكاء الاصطناعي في السيطرة والقرار أمر ضروري في البحث وفي تطوير شبكات الغد. هذه الأطروحة تتعامل مع تحسين معايير متعددة باستخدام الأدلة العليا.هذه المعايير تتجه نحو التوزيع الاقتصادي / البيئ، الذي يتناول تأثير تكلفة الإنتاج وانبعاث الغازات السامة كأهداف متنافسة. وهذا يتطلب شكلا من أشكال حل النزاعات من أجل التوصل إلى حل. وهذا هو السبب في أننا بحاجة خوارزميات تحسين فعالة. خوارزمية اليراعات وخوارزمية الخفافيش هما الأدلة العليا الأخيرة مستوحاة من الطبيعة. تم دراسة هاتين الطريقتين وتكييفها لحل مشكلتنا التحسين متعدد الأهداف ضمن قيود. في نهاية هذا العمل، اقترحنا تهجين خوارزمية اليراعات وخوارزمية الخفافيش. والغرض من هذا التهجين هو الجمع بين مزايا كل من الأساليب وبالتالي تحسين أدائهم. وقد أثبت فعالية هذه الطريقة الجديدة من خلال تطبيقها على شبكات اختبار مختلفة. Le développement de l’informatique et des logiciels de commande a contribué à l’innovation des réseaux électriques. Ce développement est forcément lié à plusieurs préoccupations : énergétiques, économiques, environnementales,…etc. L’introduction des techniques de l’intelligence artificielle dans les logiciels de commande et de décision, est un élément essentiel dans la recherche et dans le développement des réseaux de demain. Notre thèse traite l’optimisation multicritère par des métaheuristiques. Ces critères s’orientent vers Le dispatching économique/environnemental qui traite l’impact du cout de production et de l’émission des gaz toxiques comme des objectifs concurrents. Ce qui nécessite une certaine forme de résolution des conflits pour parvenir à une solution. C’est pourquoi nous avons besoin d'algorithmes d'optimisation efficaces. L’algorithme des lucioles et l’algorithme des chauves-souris sont deux métaheuristiques récentes inspirées de la nature. Ces deux méthodes ont été étudiées et adapté pour résoudre notre problème d’optimisation multi-objectif en respectant les contraintes. A la fin de ce travail, l’hybridation de l’algorithme des lucioles et l’algorithme des chauves-souris a été proposé. Le but de cette hybridation est de combiner les avantages des deux méthodes, et ainsi améliorer leur performance. L’efficacité de cette nouvelle méthode à été démontré en l’appliquant sur différents réseaux teste. The development of computers and control software has contributed to the innovation of electrical networks. This development is necessarily linked to several concerns: energy, economic, environmental ... etc. The introduction of the techniques of artificial intelligence software in the control and decision is essential in research and in the development of tomorrow's networks. Our thesis deals with multi-criteria optimization metaheuristics. These criteria are moving towards the economic / environmental dispatch that addresses the impact of the cost of production and the emission of toxic gases such competing objectives. This requires some form of conflict resolution to reach a solution. That is why we need effective optimization algorithms. The firefly algorithm and bat algorithm are two recent metaheuristics inspired by nature. Both methods have been studied and adapted to solve our multi-objective optimization problem within the constraints. At the end of this work, the hybridization of the firefly algorithm and bat algorithm was proposed. The purpose of this hybridization is to combine the advantages of both methods, and thus improve their performance. The effectiveness of this new method was demonstrated by applying it on different network tests. Directeur de thèse : SAYAH Houari Optimisation multicritère par des Métaheuristiques appliqué à la gestion optimale d’un réseau d’énergie électrique. [texte imprimé] / GHERBI Yamina Ahlem, Auteur . - 2016/2017 . - 149 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electrotechnique:Technique de l'Energie Electrique Mots-clés : تحسين متعدد المعايير، الارسال الاقتصادي/البيئ، الأدلة العليا، خوارزمية اليراعات، خوارزمية الخفافيش، طرق التهجين optimisation multicritères, dispatching économique et environnemental, métaheuristiques, algorithme des lucioles, algorithme des chauves-souris, hybridation des méthodes multi-criteria optimization, economic and environmental dispatch, metaheuristics, firefly algorithm, bat algorithm, hybridization methods. Résumé : تطوير الحواسيب وبرامج ألسيطرة قد ساهمت في التجديد في الشبكات الكهربائية. ويرتبط هذا التطور بالضرورة إلى العديد من المخاوف: الطاقوية والاقتصادية والبيئية، ... الخ. إدخال تقنيات البرمجيات الذكاء الاصطناعي في السيطرة والقرار أمر ضروري في البحث وفي تطوير شبكات الغد. هذه الأطروحة تتعامل مع تحسين معايير متعددة باستخدام الأدلة العليا.هذه المعايير تتجه نحو التوزيع الاقتصادي / البيئ، الذي يتناول تأثير تكلفة الإنتاج وانبعاث الغازات السامة كأهداف متنافسة. وهذا يتطلب شكلا من أشكال حل النزاعات من أجل التوصل إلى حل. وهذا هو السبب في أننا بحاجة خوارزميات تحسين فعالة. خوارزمية اليراعات وخوارزمية الخفافيش هما الأدلة العليا الأخيرة مستوحاة من الطبيعة. تم دراسة هاتين الطريقتين وتكييفها لحل مشكلتنا التحسين متعدد الأهداف ضمن قيود. في نهاية هذا العمل، اقترحنا تهجين خوارزمية اليراعات وخوارزمية الخفافيش. والغرض من هذا التهجين هو الجمع بين مزايا كل من الأساليب وبالتالي تحسين أدائهم. وقد أثبت فعالية هذه الطريقة الجديدة من خلال تطبيقها على شبكات اختبار مختلفة. Le développement de l’informatique et des logiciels de commande a contribué à l’innovation des réseaux électriques. Ce développement est forcément lié à plusieurs préoccupations : énergétiques, économiques, environnementales,…etc. L’introduction des techniques de l’intelligence artificielle dans les logiciels de commande et de décision, est un élément essentiel dans la recherche et dans le développement des réseaux de demain. Notre thèse traite l’optimisation multicritère par des métaheuristiques. Ces critères s’orientent vers Le dispatching économique/environnemental qui traite l’impact du cout de production et de l’émission des gaz toxiques comme des objectifs concurrents. Ce qui nécessite une certaine forme de résolution des conflits pour parvenir à une solution. C’est pourquoi nous avons besoin d'algorithmes d'optimisation efficaces. L’algorithme des lucioles et l’algorithme des chauves-souris sont deux métaheuristiques récentes inspirées de la nature. Ces deux méthodes ont été étudiées et adapté pour résoudre notre problème d’optimisation multi-objectif en respectant les contraintes. A la fin de ce travail, l’hybridation de l’algorithme des lucioles et l’algorithme des chauves-souris a été proposé. Le but de cette hybridation est de combiner les avantages des deux méthodes, et ainsi améliorer leur performance. L’efficacité de cette nouvelle méthode à été démontré en l’appliquant sur différents réseaux teste. The development of computers and control software has contributed to the innovation of electrical networks. This development is necessarily linked to several concerns: energy, economic, environmental ... etc. The introduction of the techniques of artificial intelligence software in the control and decision is essential in research and in the development of tomorrow's networks. Our thesis deals with multi-criteria optimization metaheuristics. These criteria are moving towards the economic / environmental dispatch that addresses the impact of the cost of production and the emission of toxic gases such competing objectives. This requires some form of conflict resolution to reach a solution. That is why we need effective optimization algorithms. The firefly algorithm and bat algorithm are two recent metaheuristics inspired by nature. Both methods have been studied and adapted to solve our multi-objective optimization problem within the constraints. At the end of this work, the hybridization of the firefly algorithm and bat algorithm was proposed. The purpose of this hybridization is to combine the advantages of both methods, and thus improve their performance. The effectiveness of this new method was demonstrated by applying it on different network tests. Directeur de thèse : SAYAH Houari

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
3657	02-10-473	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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