Journal de génie électrique et de technologie électronique

Une étude comparative entre les algorithmes génétiques et l'optimisation par essaim de particules appliquée au système électrique à l'aide d'une fonction multi-objectifs

Ghouraf Djamel Eddine*, Naceri Abdellatif et Sayeh Abdelkader

Dans cet article, des techniques métaheuristiques utilisant des algorithmes génétiques GA et l'optimisation par essaim de particules PSO pour optimiser la conception du stabilisateur de système électrique PSS sont proposées. Ces dernières sont utilisées depuis de nombreuses années pour ajouter de l'amortissement aux oscillations électromécaniques du système électrique. Sur la base de cette idée, nous avons proposé une fonction multi-objectif composée de deux fonctions, maximisant d'abord la marge de stabilité en augmentant les facteurs d'amortissement tout en minimisant les parties réelles des valeurs propres. Les résultats de simulation de l'étude comparative entre les algorithmes génétiques et l'optimisation par essaim de particules obtenus par notre interface utilisateur graphique (GUI) réalisée ont prouvé l'efficacité du PSS optimisé par des algorithmes génétiques par rapport à l'optimisation par essaim de particules, montrant des réponses stables du système presque insensibles aux grandes variations de paramètres et sous différents régimes de fonctionnement (régime sous-excité, nominal et surexcité).