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Optimisation de Reseau Electrique Et Controle Des Machines Asynchrones

Abdellah LAOUFI

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ISBN 10: 6131584028 / ISBN 13: 9786131584022
Published by Editions Universitaires Europeennes
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116 pages. Dimensions: 8.7in. x 5.9in. x 0.3in.Dans ce document nous proposons une nouvelle approche pour la rsolution optimale du problme de la rpartition des puissances lectriques dun systme de production, cette approche utilise un Algorithme Gntique Simple Dynamique (AGSD) adapt par un systme flou dont les paramtres sont optimiss par un Algorithme Gntique Simple Statique (AGSS). Le systme flou contrle les paramtres de lAGSD tel que la probabilit de mutation (Pm) et la probabilit de croisement (Pc) en se basant sur les valeurs de la moyenne, le maximum, le minimum et la variation de la fonction objective de lAGSD. Lapplication de la mthode propose sur un rseau lectrique 14 et 30 noeuds a donn des rsultats de simulation trs satisfaisants compars avec ceux obtenus avec l Algorithme Gntique Simple Statique (AGSS). Nous avons enrichi notre travail par lapplication de la logique floue et la commande par backstepping dans la lorientation du flux et le contrle de la vitesse de la machine asynchrone. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Bookseller Inventory # 9786131584022

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Bibliographic Details

Title: Optimisation de Reseau Electrique Et ...

Publisher: Editions Universitaires Europeennes

Binding: Paperback

Book Condition:New

Book Type: Paperback

About this title

Synopsis:

Dans ce document nous proposons une nouvelle approche pour la résolution optimale du problème de la répartition des puissances électriques d’un système de production, cette approche utilise un Algorithme Génétique Simple Dynamique (AGSD) adapté par un système flou dont les paramètres sont optimisés par un Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Le système flou contrôle les paramètres de l’AGSD tel que la probabilité de mutation (Pm) et la probabilité de croisement (Pc) en se basant sur les valeurs de la moyenne, le maximum, le minimum et la variation de la fonction objective de l’AGSD. L’application de la méthode proposée sur un réseau électrique à 14 et 30 noeuds a donné des résultats de simulation très satisfaisants comparés avec ceux obtenus avec l’ Algorithme Génétique Simple Statique (AGSS). Nous avons enrichi notre travail par l’application de la logique floue et la commande par backstepping dans la l’orientation du flux et le contrôle de la vitesse de la machine asynchrone.

About the Author:

A pris son Doctorat en Génie Électrique de la Faculté des Sciences de l’Ingénieur de l'Université de Djillali Liabes, Algérie. Ses intérêts de la recherche incluent sur les techniques du contrôle moderne et intelligent des FACTS et Machines, l'intelligence artificielle et ses candidatures dans l’optimisation des réseaux électriques.

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