ISBN-13: 9786131580147 / Francuski / Miękka / 2018 / 156 str.
Dans ce prA(c)sent document, nous avons explorA(c) et testA(c) l''application d''une mA(c)thode mA(c)taheuristique qui est l''algorithme de colonie de fourmis, sur l''optimisation de l''A(c)coulement des puissances actives dans les rA(c)seaux A(c)lectriques. Dans cette mA(c)thode, les contraintes actives sont vA(c)rifiA(c)es par l''Algorithme de colonie de fourmis. La performance de cette mA(c)thode mA(c)taheuristique a A(c)tA(c) testA(c)e sur un rA(c)seau A(c)lectrique IEEE-57 jeux de barres. En comparant cette mA(c)thode avec une mA(c)thode classique et A(c)volutionnaire nous avons a constatA(c) qu''elle converge a des rA(c)sultats meilleurs que la mA(c)thode classique et comparables avec la mA(c)thode A(c)volutionnaire. On peut dire que l''optimisation de l''A(c)coulement de puissance par la mA(c)thode de colonie de fourmis est une mA(c)thode globale puisqu''elle converge A la mAame solution approximativement de tout point de dA(c)part.
Dans ce présent document, nous avons exploré et testé lapplication dune méthode métaheuristique qui est lalgorithme de colonie de fourmis, sur loptimisation de lécoulement des puissances actives dans les réseaux électriques. Dans cette méthode, les contraintes actives sont vérifiées par lAlgorithme de colonie de fourmis. La performance de cette méthode métaheuristique a été testée sur un réseau électrique IEEE-57 jeux de barres. En comparant cette méthode avec une méthode classique et évolutionnaire nous avons a constaté quelle converge a des résultats meilleurs que la méthode classique et comparables avec la méthode évolutionnaire. On peut dire que loptimisation de lécoulement de puissance par la méthode de colonie de fourmis est une méthode globale puisquelle converge à la même solution approximativement de tout point de départ.