ETUDEDELASTABILITEAUXPETITESPERTURBATIONSDANSLESGRANDSRESEAUXELECTRIQUES-OPTIMISATIONDELAREGULATIONPARUNEMETHODEMETAHEURISTIQUE

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ETUDE DE LA STABILITE AUX PETITES PERTURBATIONS DANS LES GRANDS
RESEAUX ELECTRIQUES : OPTIMISATION DE LA REGULATION PAR UNE
METHODE METAHEURISTIQUE
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Hasan Alkhatib
Aix-Marseille Université
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ETUDE DE LA STABILITE AUX PETITES
PERTURBATIONS DANS LES GRANDS RESEAUX
ELECTRIQUES : OPTIMISATION DE LA
REGULATION PAR UNE METHODE
METAHEURISTIQUE
Hasan Alkhatib
To cite this version:
Hasan Alkhatib. ETUDE DE LA STABILITE AUX PETITES PERTURBATIONS DANS LES
GRANDS RESEAUX ELECTRIQUES : OPTIMISATION DE LA REGULATION PAR UNE METH-
ODE METAHEURISTIQUE. Automatique / Robotique. Université Paul Cézanne - Aix-Marseille III,
2008. Français. <tel-00408160v2>

UNIVERSITE PAUL CEZANNE D’AIX-MARSEILLE
(AIX-MARSEILLE III)
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TITRE :
ETUDE DE LA STABILITE AUX PETITES PERTURBATIONS DANS LES
GRANDS RESEAUX ELECTRIQUES : OPTIMISATION DE LA
REGULATION PAR UNE METHODE METAHEURISTIQUE
THESE
Pour obtenir le grade de :
DOCTEUR DE L’UNIVERSITE PAUL CEZANNE D’AIX-MARSEILLE
Faculté des Sciences et Techniques
Discipline : Génie Electrique
Présentée et soutenue publiquement par :
Hasan ALKHATIB
Le 5 décembre 2008
________________
Directeurs de thèse : Marcel PASQUINELLI / Jean DUVEAU
________________
JURY :
Mr. Shahrokh SAADATE Rapporteur
Mr. Mohamed MACHMOUM Rapporteur
Mr. Seddik BACHA Examinateur
Mr. Jean DUVEAU Examinateur
Mr. Marcel PASQUINELLI Directeur de thèse
Mr. Michel THOLOMIER Membre invité

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RESUME :
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 ce 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 déterminée 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, emplacement et nombre des PSSs). La
méthode que nous proposons permet un réglage optimal des PSSs avec le meilleur emplacement
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 modèle linéaire du système et simulations
temporelles du modèle non-linéaire originel.
MOTS CLEFS : Algorithmes génétiques, grands réseaux électriques, optimisation globale,
régulation, robustesse, stabilisateurs de puissance, stabilité aux petites perturbations.
TITLE:
SMALL SIGNAL STABILITY STUDY IN POWER SYSTEMS: OPTIMIZATION OF THE
REGULATION BY A METAHEURISTIC METHOD.
ABSTRACT:
Over the past two decades, electric utilities operate their power systems at full power and often
closer to their stability limits. The small signal stability improvement, in particular the damping of
inter-area oscillations, has become, therefore, a priority. Interactions between the generators of
different regions and their 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. Thus, we have developed a
global optimization method based on genetic algorithms and a multiobjective 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 search space. This can improve the
optimization performance as well as the convergence acceleration. The performance of these
optimization methods has been evaluated on the New England/ New York multimachine system via
linear model eigenvalue analysis, and non-linear time domain simulations.
KEYWORDS: Genetic algorithms, global optimization, linear system analysis, power system
stabilizer, robustness, small signal stability.

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