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Résumé :
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Nous avons présenté dans ce mémoire un aperçu sur la notion de stabilité, ses méthodes d’évaluation et les différents procédés d’amélioration et de commande. Parmi ces derniers, les dispositifs FACTS sont introduits d’une manière simple en précisant sa définition, son schéma représentatif ainsi que ses domaines d’application. Dans ce travail, nous avons étudié par simulation numérique en utilisent le MATLAB à la modélisation, l'identification des références et l'élaboration de la dispositif et commande de l'UPFC afin d'améliorer la stabilité d'un réseau électrique, nous avons présenté au début la constitution générale des systèmes ainsi que les différentes stratégies de commande. L’ applications de l'UPFC sont prometteurs, la zone d'opération implique l' indépendance de contrôle des paramètres des réseaux la tension, l'angle et l'impédance (la puissance active et réactive (stratégie P/Q) ou puissance active et la tension (stratégie P/V) dans la ligne de transmission). Dans la partie modélisation nous avons établi le modèle mathématique de l’UPFC. Nous avons opté pour la commande MLI (Modulation à Largeur d'Impulsion), car les puissances mises en jeu sont importantes, ce qui nécessite un contrôle de la fréquence des commutations. Afin d'améliorer la stabilité transitoire du système nous présentons les phénomènes d'interaction entre dispositifs UPFC et éléments du réseau pour ça on ajoute un autre commande supplémentaire POD on utilise les algorithme génétiques comme méthode d'optimisations pour trouver les paramètres optimal des POD qui minimise les amortissements et l’amélioration des oscillations pour augmenter la stabilité du système. Nous proposons et développons une autre méthode de synthèse pour assurer le stabilité et amortir les oscillation de la puissance des systèmes interconnectés .On s'intéresse alors au remplacement du régulateur classique par un régulateur flou, Ce régulateur est optimisé par les algorithmes génétiques . Le système global est simulé , testé pour différentes essais . Les résultats de simulations montrent le bon choix de ce type du régulateur floue . L'avantage le plus important de la technique de commande par logique floue par rapport au autre stratégie de commande est qu'on peut améliorer la structure du contrôleur en agissant sur un certain nombre de facteurs. Pour optimiser ce régulateur en agissant sur les gains au moyen de l'algorithme génétique. Afin de développer et améliorer les performances dynamique du système ,on suggère d'étudier d'autre technique de commande tel que les réseaux de neurones et l’essaims de particule (SWARM ).
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