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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/35099
Title: | Etude d’un isolateur à haute tension par l’intelligence artificielle |
Authors: | BOUREK, Yacine BENGUESMIA, Hani BELKEBIR, Amel |
Keywords: | Rechercheducoucou Pollutionartificielle Contournementdesisolateurspollués Intelligenceartificielle ANN ANFIS FIS CS PSO Pollution Hautetension |
Issue Date: | 2023 |
Publisher: | UniversitéKasdiMerbahOuargla |
Abstract: | Danscetteétude,notreobjectifestdeprédirelatensiondecontournement(Uc)d'unisolateurdehautetensioncontaminédemanièreartificielleenutilisantdestechniquesd'intelligenceartificielle(IA).Pouratteindrecetobjectif,destestspratiquesontétéréaliséssurunisolateurdetype175CTVenappliquantdifférentesquantitésdepollutionartificiellesousformedesolutionsaline,cequiapermisdeconstituerunebasededonnéespourl'élaborationdesmodèlesd'IA.
LabasededonnéescollectéecomprendlesvaleursdeUcassociéesàdifférentesquantitésdepollutionartificielledanschaquezonedel'isolateur,ainsiqueleurconductivité.Parlasuite,plusieursapprochesd'intelligenceartificielleontétéutiliséespourestimerdeUc.Cesapprochescomprennentl'utilisationderéseauxdeneuronesartificiels(ANN),desystèmesd'inférencefloue(FIS)etdedeuxapprocheshybridesprédictives:lesystèmed'inférenceneuro--floueadaptatif(ANFIS)etuneapprochecombinantlesréseauxdeneuronesavecdestechniquesd'optimisationtellesquelesessaimsdeparticules(PSO)etlarechercheducoucou(CS).
Lesrésultatsobtenusàpartirdesdifférentesméthodesd'intelligenceartificielleontdémontréleurefficacitédanslaprédictiondeUc.Lescritèresdevalidationtelsquel'erreurabsoluemoyenneenpourcentage(MAPE),laracinecarréedel'erreurquadratiquemoyenne(RMSE)etlecoefficientdedétermination(R2)ontétéutiliséspourévaluerlesperformancesdesméthodesd'IA.Cesméthodesoffrentdesavantagessignificatifsentermesd'efficacitéetdefiabilitéparrapportauxméthodestraditionnellesbaséessurlestestspratiques. Inthisstudy,ourobjectiveistopredicttheflashovervoltage(Uc)ofanartificiallycontaminatedhigh-voltageinsulatorusingartificialintelligence(AI)techniques.Toachievethisgoal,practicaltestswereconductedona175CTVtypeinsulatorbyapplyingdifferentamountsofartificialpollutionintheformofsalinesolution,whichresultedinadatabaseforthedevelopmentofAImodels. ThecollecteddatabaseincludesUcvaluesassociatedwithdifferentamountsofartificialpollutionineachzoneoftheinsulator,aswellastheirconductivity.Subsequently,severalAIapproacheswereemployedtoestimateUc.Theseapproachesincludetheuseofartificialneuralnetworks(ANN),fuzzyinferencesystems(FIS),andtwopredictivehybridapproaches:adaptiveneuro-fuzzyinferencesystem(ANFIS)andanapproachcombiningneuralnetworkswithoptimizationtechniquessuchasparticleswarmoptimization(PSO)andcuckoosearch(CS). TheresultsobtainedfromthedifferentAImethodsdemonstratedtheireffectivenessinpredictingUc.Validationcriteriasuchasmeanabsolutepercentageerror(MAPE),rootmeansquareerror(RMSE),andcoefficientofdetermination(R2)wereusedtoevaluatetheperformanceoftheAImethods.Thesemethodsoffersignificantadvantagesintermsofefficiencyandreliabilitycomparedtotraditionalmethodsbasedonpracticaltests. |
Description: | Génieélectrique |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/35099 |
Appears in Collections: | Département de Génie électrique - Doctorat |
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