KNOXVILLE, TN, 27 décembre 2025 /24-7PressRelease/ -- Alors que les énergies renouvelables transforment rapidement les systèmes électriques mondiaux, les ingénieurs sont confrontés à un défi croissant : comment exploiter des réseaux de plus en plus complexes avec une efficacité maximale et un coût minimal. Cette étude présente une nouvelle approche d'optimisation bio-inspirée — l'algorithme d'optimisation basée sur le système circulatoire avec renforcement (BCSBO) — qui imite le comportement adaptatif du système circulatoire humain pour naviguer dans des paysages décisionnels difficiles. En améliorant la mobilité de la recherche et en surmontant les pièges locaux, l'algorithme découvre systématiquement des stratégies d'exploitation supérieures pour les réseaux électriques intégrant l'énergie éolienne et solaire. À travers de multiples scénarios de performance, le BCSBO a permis d'obtenir des coûts inférieurs, des profils de tension plus lisses et des pertes de puissance réduites, signalant une nouvelle direction prometteuse pour l'optimisation de la prochaine génération des réseaux électriques.

Les réseaux électriques modernes ont évolué en écosystèmes dynamiques où l'énergie renouvelable apporte à la fois opportunité et incertitude. L'irradiation solaire fluctue d'heure en heure, la vitesse du vent varie sans préavis, et les méthodes d'optimisation conventionnelles — conçues pour des systèmes stables basés sur les combustibles fossiles — peinent à suivre le rythme. Les techniques traditionnelles de programmation mathématique s'effondrent souvent face à des contraintes non linéaires, des effets de point de vanne ou des zones de fonctionnement interdites. Pendant ce temps, de nombreux algorithmes heuristiques existants stagnent, convergent prématurément ou présentent des performances incohérentes dans des conditions renouvelables stochastiques. En raison de ces défis, il existe un besoin urgent d'une stratégie d'optimisation rapide, résiliente et capable d'interpréter les nouveaux rythmes des réseaux électriques riches en énergies renouvelables.

Une équipe de chercheurs de la Texas Tech University, de l'Université de Bologne et de l'Université Azad Islamique a dévoilé une méthode d'optimisation haute performance conçue pour les complexités des réseaux électriques modernes. Publié (DOI : 10.1007/s42524-025-4167-2) dans Frontiers of Engineering Management en 2025, le nouvel algorithme d'optimisation basée sur le système circulatoire avec renforcement (BCSBO) renforce un cadre antérieur inspiré du système circulatoire et offre des performances supérieures dans de multiples scénarios de flux de puissance optimal (OPF). Grâce à des tests approfondis sur les systèmes standard IEEE à 30 et 118 nœuds, l'équipe démontre comment le BCSBO surpasse les principaux algorithmes en réduisant les coûts opérationnels et en améliorant l'intégration des énergies renouvelables.

Au cœur de l'étude se trouve un algorithme amélioré modélisé sur la logique biologique du flux sanguin. Le BCSBO étend la conception originale du CSBO en dotant les « agents de masse sanguine » de règles de mouvement plus flexibles et adaptatives qui leur permettent de circuler dans l'espace des solutions, d'échapper aux points de congestion et de rechercher continuellement de meilleures voies — un peu comme le système circulatoire humain qui s'optimise pour la survie.

L'algorithme a été rigoureusement évalué en utilisant cinq objectifs OPF distincts : minimiser le coût du carburant avec effets de point de vanne, minimiser le coût de production sous taxe carbone, traiter les zones de fonctionnement interdites, réduire les pertes de puissance du réseau et limiter les écarts de tension. Dans tous les tests, le BCSBO a permis d'obtenir les coûts opérationnels les plus bas — par exemple, atteignant 781,86 USD dans le scénario de coût de base et 810,77 USD dans des conditions de taxe carbone — surpassant des concurrents bien établis comme l'optimisation par essaim de particules (PSO), l'optimisation papillon-flamme (MFO), l'optimisation par échange thermique (TEO) et l'optimisation par troupeau d'éléphants (EHO).

De manière cruciale, l'équipe a incorporé l'incertitude inhérente à l'énergie éolienne et solaire en modélisant le comportement stochastique avec des distributions de Weibull et log-normales. Même dans des conditions très variables, l'algorithme a maintenu sa stabilité, démontrant une forte robustesse pour les systèmes renouvelables du monde réel. Ces résultats illustrent la capacité du BCSBO à naviguer dans des paysages OPF multi-objectifs, non convexes et pilotés par les énergies renouvelables avec une cohérence exceptionnelle.

Les auteurs soulignent que le BCSBO représente un pas décisif en avant pour l'optimisation des réseaux à l'ère des énergies renouvelables. « Les réseaux électriques ne sont plus régis par des conditions prévisibles et statiques », a noté l'équipe. « Notre conception améliorée inspirée du système circulatoire permet à l'algorithme de s'adapter dynamiquement, d'éviter la stagnation et de fournir des décisions fiables même lorsque la production renouvelable est très incertaine. » Ils ajoutent que la performance systématiquement supérieure du BCSBO dans de multiples scénarios en fait un outil pratique pour les ingénieurs recherchant des solutions rentables, flexibles et respectueuses de l'environnement pour les futurs systèmes électriques.

En offrant une manière plus intelligente et robuste de résoudre les problèmes OPF, le BCSBO fournit aux opérateurs de réseau un outil puissant pour la transition énergétique. Il peut aider les services publics à réduire la dépendance au carburant, améliorer la stabilité de la tension et intégrer l'énergie solaire et éolienne sans compromettre la fiabilité du réseau. Pour les régions déployant des actifs renouvelables à grande échelle, la capacité de l'algorithme à gérer l'incertitude est particulièrement précieuse. Au-delà des réseaux électriques, sa mécanique computationnelle adaptable le rend approprié pour des défis d'ingénierie plus larges — y compris la planification du stockage de l'énergie, le contrôle des réseaux intelligents, la logistique des transports et les tâches d'optimisation à l'échelle industrielle — où une prise de décision rapide, précise et tolérante à l'incertitude est essentielle.

Références
DOI
10.1007/s42524-025-4167-2

URL de la source originale
https://doi.org/10.1007/s42524-025-4167-2

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