Prédiction du comportement d’un isolateur à l’aide des réseaux de neurones artificiels

Abstract

Dans le présent, nous œuvrons à trouver modèle optimal de Réseau de Neurone Artificiel (RNA) pour la prédiction de la valeur de la conductivité d’un modèle plan d’isolateur sous tension alternative 50 Hz. Pour cela, une base de données est utilisée pour l'apprentissage de plusieurs types de RNA. En effet, nous allons essayer de savoir si les vecteur d’entré fréquentiel (amplitude du 3eme , 5eme harmonique du LC et le déphasage entre le fondamentale de la tension appliquée et LC) et le vecteur temporel (Imax, Imoy et la déviation standard STD) peuvent être utilisés comme entrées de notre RNA , En premier lieu, nous présentons les travaux antérieurs et puis nous allons expliciter la théorie des RNA, ainsi que les types de RNA fréquemment utilisées pour résoudre ce type de problèmes. Puis, nous extrayons les caractéristiques temporelles et fréquentielles du courant de fuite en utilisant logiciel MATLAB. Les principaux résultats de ce travail ont mis en avant le potentiel des RNA dans la prédiction de dégrée de pollution des isolateurs, surtout en utilisant les caractéristiques fréquentielles du signal du courant de fuite.