Optimisation multi‐objectif multi‐période du site et de la taille de la génération distribuée avec reconfiguration du réseau

Résumé Alors que de nombreuses recherches se sont concentrées sur l'amélioration des réseaux de distribution soit par la maximisation de l'intégration de la Génération Distribuée (DG) soit par la reconfiguration du réseau à des moments spécifiques, il est nécessaire d'approfondir l'investigation sur la reconfiguration optimale du réseau et l'allocation de DG simultanément. Pour réduire le coût de l'énergie délivrée, le coût des pertes d'énergie et la déviation de tension, cette étude propose une reconfiguration dynamique du réseau à objectifs multiples accompagnée du positionnement et de la dimensionnement des DG dispatchables et non-dispatchables. Le système de test radial à 33 bus de l'IEEE largement utilisé et un système à grande échelle à 118 bus sont employés tout en tenant compte des fluctuations de séquence temporelle dans l'irradiation solaire et la charge. Pour relever le défi de l'allocation optimale de DG sur plusieurs périodes et de la reconfiguration tout en diminuant simultanément le coût de l'énergie fournie, le coût des pertes d'énergie, et la déviation de tension, un nouvel algorithme co-évolutionnaire bidirectionnel à objectifs multiples (BiCo) est mis en œuvre. Pour une meilleure exploration et exploitation, l'algorithme proposé intégrant le principe de domination des contraintes fait évoluer la population à partir de l'espace de recherche faisable et infaisable avec l'aide d'une nouvelle section de densité basée sur l'angle. Les résultats de simulation montrent que l'approche proposée surpasse les algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEAs) précédemment publiés en découvrant une vaste collection de solutions non-dominées uniformément espacées en une seule exécution de simulation. De plus, une théorie des ensembles flous est appliquée pour trouver la meilleure solution de compromis parmi les solutions finales non-dominées obtenues. Les résultats montrent que les solutions de Pareto améliorent significativement le profil de tension du système, avec des économies de plus de 22 % par rapport au cas de référence et une amélioration exceptionnelle de plus de 80 % de la déviation de tension et des pertes d'énergie.