Etablissement Université de Sidi Bel Abbès - Djillali Liabes Affiliation Département Electrotechnique Auteur Senoussaoui, Mohammed Directeur

Business Listing - April 01, 2020

Etablissement Université de Sidi Bel Abbès - Djillali Liabes Affiliation Département Electrotechnique Auteur Senoussaoui, Mohammed Directeur

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université de Sidi Bel Abbès - Djillali Liabes Affiliation Département Electrotechnique Auteur Senoussaoui, Mohammed Directeur de thèse Brahami , Mostefa (Professeur) Filière Electrotechnique Diplôme Magister Titre Méthodes Innovantes de Diagnostic des transformateurs en utilisant l’intelligence artificielle Mots clés Transformateurs de puissance, diagnostic des défauts, Analyse des gaz dissous , Intelligence Artificielle, Réseaux de neurones artificielle, Logique floue Résumé L’ approvisionnement en énergie électrique a toute instant et avec une qualité acceptable est le défi qui rencontre les grandes compagnies d’électricité dans le monde. Et il ne peut se faire que si tous les composants du système électrique soient sains et fonctionnant d’une manière fiable. Le transformateur de puissance est parmi les éléments les plus essentiels dont les huiles et le papier cellulosique y représentent généralement un système d’isolement complet. En raison de l’augmentation de la charge et/ou le vieillissement de l’isolation, le transformateur a subi certains contraintes conduisant progressivement et en plus d’autres facteurs à la décomposition de la matière isolante et affaiblissent sa rigidité diélectrique, cela prépare la voie à des claquages ou des court-circuit accompagnés d’un dégagement des gaz combustible. Ces événements provoquent soit un arrêt définitif de l’unité soit le pire des cas, le brulement ou l’explosion du transformateur. Afin d’éviter la situation, un ensemble de techniques ont été utilisées pour prédire les défaillances avant qu’elles produisent ou le moins des choses leurs diagnostiquer pour faciliter la maintenance. L’AGD est l’une de ces techniques qu’au moyen de laquelle on peut déterminer la nature du problème en le corrélant avec le type ou la quantité du gaz détecté et cela se fait en recourant aux statistiques et les connaissances des experts à l’interprétation des analyses des gaz . l’introduction de l’IA y compris les RNA et la logique floue dans ce type d’applications contribue relativement a remédier au problème de l’indécision que souffert les règles des experts. Nous avons essayer au cours de ce manuscrit d’établir une étude comparative des méthodes basées sur l’expertise et voir également l’effet de l’IA à l’amélioration des performances de l’AGD. Statut Vérifié

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