Abstract:
Ce travail, avait pour objectif d'utiliser un modèle neuronal pour l'évaluation de la sécurité statique des réseaux électriques. Il y a été donc particulièrement investi le problème du choix des données à fournir comme base d'apprentissage au réseau de neurones, ainsi que le dimensionnement et l'optimisation des performances de ce dernier. Cette recherche a été menée à travers le réseau standard IEEE 14 noeuds, comme support d'application. Connaissant les avantages de rapidité, de robustesse, et de capacité de généralisation des réseaux de neurones, ils ont été investis pour l'évaluation de la sécurité des réseaux électriques en temps réel. Néanmoins, ces derniers posent quand même quelques difficultés à la conception. Ainsi, comme il a été menée une variation aléatoire de la charge pour la génération de l'ensemble d'apprentissage de la fonction de sécurité, on adjoindrait à cette variation, une variation aléatoire de la structure du réseau, pour couvrir tout le domaine de fonctionnement possible de ce dernier. Enfin, ce travail ne pourrait être considéré comme complet, que suite à une application réelle de cet outil, dans un centre de conduite d'énergie, afin de juger de ses capacités.
