CONCLUSIONS GENERALES ET PERSPECTIVES D'AVENIR
Le travail présenté dans ce mémoire est
une contribution au problème de contrôle des puissances
réactives et des tensions dans un réseau de transport
d'énergie électrique.
L'approche proposée s'est concentrée en
particulier sur la présentation des appareils exploités sur les
réseaux afin d'éliminer du mieux que possible les facteurs
responsables des perturbations et ne favorisant pas un bon contrôle des
puissances réactives transmises sur le réseau à base des
dispositifs d'électronique de puissance.
Dans ce contexte, plusieurs types de dispositifs FACTS ont
été présentés tel que le compensateur statique de
puissance réactive, le compensateur statique synchrone, le compensateur
série à thyristors, les régulateurs de tension, les
dispositifs déphaseurs et le contrôleur de transit de puissance
unifié, ainsi d'autre dispositifs FACTS. Parmi ces outils de
contrôle, on a choisi deux compensateurs statiques de puissance
réactive (SVC) donc premier est relié à un transformateur
en parallèle avec le réseau et l'autre connecté à
un transformateur branché en série avec le réseau. Ce
choix est du à sa simplicité de contrôle et ces composants
regroupés dans un seul équipement appelé UPFC.
Puis nous avons analysé sur MATLAB/SIMULINK un cas de
réseau où nous avons recensé ses problèmes.
Développements futurs
Afin de compléter les travaux effectués dans ce
mémoire, on peut envisager quelques sujets de recherche suivants:
Ø Le premier sujet consisterait en une
intégration d'une stratégie de contrôle coordonnée
des dispositifs FACTS dans le réseau électrique.
Ø Le deuxième sujet consisterait à la
conception d'un système expert, basé sur les méthodes de
l'intelligence artificielle pour l'optimisation des tensions et des puissances
réactive dans un réseau d'énergie électrique, qui
remplace les méthodes conventionnelles basées sur un
modèle complet du réseau pour effectuer une optimisation globale.
Cependant, la modélisation demandes des données complètes
du réseau qui en réalité sont très difficiles
à collecter. Donc il faut développer une technique basé
sur l'optimisation locale. D'où le choix de l'approche système
expert basé sur les algorithmes heuristiques composés d'une
série de règles et qui prennent en considération les
connaissances des opérateurs.
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