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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/35099
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | BOUREK, Yacine | - |
dc.contributor.advisor | BENGUESMIA, Hani | - |
dc.contributor.author | BELKEBIR, Amel | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-29T11:42:01Z | - |
dc.date.available | 2023-11-29T11:42:01Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/35099 | - |
dc.description | Génieélectrique | en_US |
dc.description.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. | en_US |
dc.description.abstract | 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. | - |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | UniversitéKasdiMerbahOuargla | en_US |
dc.subject | Rechercheducoucou | en_US |
dc.subject | Pollutionartificielle | en_US |
dc.subject | Contournementdesisolateurspollués | en_US |
dc.subject | Intelligenceartificielle | en_US |
dc.subject | ANN | en_US |
dc.subject | ANFIS | en_US |
dc.subject | FIS | en_US |
dc.subject | CS | en_US |
dc.subject | PSO | en_US |
dc.subject | Pollution | en_US |
dc.subject | Hautetension | en_US |
dc.title | Etude d’un isolateur à haute tension par l’intelligence artificielle | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Département de Génie électrique - Doctorat |
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