Maintenance des transformateurs de puissance par l’analyse de l’huile- Apport de l’Intelligence artificielle

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Vu les faiblesses présentées par les huiles minérales, de nouveaux liquides isolants commencent à être une alternative des huilesminérales dans les transformateurs. Dans cette étude, les essais sur les esters synthétiques et les esters naturels montrent leursgrandes performances, et pour la raison de sa grande stabilité sous les différentes contraintes, électriques, thermiques, et mêmesous des contraintes multiples, l’accent est mis sur l’ester naturel qui présente la tendance au gazage la plus faible que celle detous les autres types d’huile.En plus des techniques traditionnelles, trois nouvelles techniques de diagnostic issues des normes ASTM ont été utilisées : le testde stabilité qui permet de simuler le comportement sous champ électrique d’une huile, la spectrophotométrie UV/Visible quipermet de mesurer la quantité des produits de décomposition dissous dans l’huile ; et la turbidité qui mesure la pureté d’une huileneuve ou usagée.Une modélisation mathématique du phénomène de vieillissement électrique est présentée, pour prédire le facteur de dissipationdiélectrique et la tendance au gazage sous un champ électrique d’une huile minérale et d’un ester naturel. Cette modélisationutilise les paramètres de dégradation qui ont la plus forte corrélation comme des paramètres de régression. Il ressort de cette étudeque les trois paramètres (DDP, Turbidité, Pression de gaz dans la cellule de décharge) sont suffisants pour prédire le facteur dedissipation diélectrique, ce qui justifie l’importance de ces nouvelles méthodes. Il a été remarqué aussi, que chaque type de fluidea son modèle et son comportement. Cette différence est attribuée à la compostions chimique qui affecte le comportement del’huile.L’utilisation des méthodes d’intelligence artificielle: réseaux de neurones et le system ANFIS, pour la prédiction du facteur dedissipation diélectrique et de la tendance au gazage de l’huile minérale et de l’ester naturel, montre que l’apprentissage sur unmodèle mathématique prédéterminé, donne des résultats meilleurs que celui entrainé directement à partir des valeurs mesurées.Ce qui permet de conclure que la régression faite par les deux techniques intelligentes, n’est pas toujours convenable, l’exécutionprend un temps plus lent, avec une erreur plus élevée.

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رسائل دكتوراة

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Maintenance des transformateurs de puissance par l’analyse de l’huile- Apport de l’Intelligence artificielle

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الإشراف

Leila Mokhnache

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Saliha Boudraa

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