Abstract:
Ce travail présente une méthode rapide et fiable pour l'évaluation de la sécurité des réseaux d'énergie électrique aussi bien que en régime statique qu'en régime transitoire.
Un modèle dynamique d'écoulement de charge, qui tient compte du réglage automatique des groupes et du comportement de la charge, a été développé, des indices de sécurité sont également proposés.
Une nouvelle structure combinée des réseaux de neurone utilisant l'apprentissage supervisé et non supervisé est proposée.
La carte topologique auto organisatrice de Kohonen à croissance hiérarchisée (GHSOM) a été utilisée pour la classification en temps réel des états du réseau, pour différents plans de charge.
L'application aux réseaux tests IEEE et CIGRE a permis une identification complète des incidents à risque avec un faible temps de calcul.
