Le dv̌oloppement technologique a contribu ǔ̉ne augmentation de la consommation d'ňergie qui a eu par consq̌uence un accroissement des puissances g̉ňřer et t̉ransporter .
Par consq̌uent, les ršeaux devient de plus en plus grands et compliquš d'ou l'intřet de tout organisme chang ďe produire l'ňergie et ľectrique et d'assurer en tout temps lieu la couverture des puissances actives et rǎctives demanděs par les clients avec un cout de combustible aussi faible que possible. L'analyse de l'optimum de l'čoulement des charges, dans un ršeau ľectrique est un ľement essenteil, de l'ťude de l'expansion ou de la planification des opřations d'un systm̈e de transmission ou de distribution.
Diffřentes techniques de solution sont dv̌eloppěs afin de ršoudre le problm̈e de la rp̌artition optimale de charges (Optimale Power Flow OPF).
L'objectif du ce travail en premier lieu est de proposer une technique de mťaheuristique (Optimisation par Essaims de Particules "OEP") permettant de traiter une fonction multiobjectives:
- Optiu̮m du cout de production des centrales.
- Rďuction d'm̌issions du NOx, SO2, CO2 qui sont responsables du brouillard photochimique qui engendre des liaisons plumonaires, ils participent ǧalement l̉'acidification du milieu.
-Comparaison avec d'autres techniques mťaheuristiques; Algorithmes gňťiques (AG) et les Algorithmes de colonies de fourmis (ACO).
Et en deuxim̈e lieu et afin de maitriser l'incertitude des contraintes de fonctionnement du systm̈e de puissance, on a appliqu ǔne technique d'intelligence artificielle (logique floue) au problm̈e de l'OPF, a ť f̌ormul ǎinsi: "Rďuire le cout autant que possible, en statisfaisant les contraintes souples autant que possible, et les contraintes rigides avic exactitude".