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

Public ISBD Titre : Prédiction du comportement d’un isolateur à l’aide des réseaux de neurones artificiels Type de document : document électronique Auteurs : Ayyoub Gherassi, Auteur ; Abdelhak Hassani, Auteur ; Ahmed Khaled Chaou, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 1 fichier PDF (4.2 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 138 - 140 Langues : Français (fre) Mots-clés : Courant  de  fuite  ;  Réseau  de  neurone  artificiel  ;  Isolateur  haute  Tension  ;  Évaluation  de  la  pollution  ;  Contournement  des  isolateurs  pollués. Index. décimale : PA01819 Résumé : 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. Prédiction du comportement d’un isolateur à l’aide des réseaux de neurones artificiels [document électronique] / Ayyoub Gherassi, Auteur ; Abdelhak Hassani, Auteur ; Ahmed Khaled Chaou, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 1 fichier PDF (4.2 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 138 - 140 Langues : Français (fre) Mots-clés : Courant  de  fuite  ;  Réseau  de  neurone  artificiel  ;  Isolateur  haute  Tension  ;  Évaluation  de  la  pollution  ;  Contournement  des  isolateurs  pollués. Index. décimale : PA01819 Résumé : 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.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00006	PA01819	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electrotechnique	Téléchargeable

Documents numériques

GHERASSI.Ayyoub_HASSANI.Abdelhak.pdf URL