Supervision et prédiction des défauts des transformateurs électriques en utilisant les techniques de machine learning

Hadiki, Hanane (2024). Supervision et prédiction des défauts des transformateurs électriques en utilisant les techniques de machine learning. (Mémoire de maîtrise). Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. Repéré dans Depositum à https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1576

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Résumé

Ce rapport présente en détail le mémoire de recherche intitulé "Supervision et prédiction des défauts des transformateurs électriques via les techniques de Machine Learning". L'ambition de ce travail est de déployer une stratégie innovante fondée sur l'apprentissage automatique pour anticiper les pannes des transformateurs électriques, garantissant ainsi leur optimal fonctionnement.
Dans le cadre de cette recherche, notre approche s'est articulée autour de deux axes principaux. D'un côté, nous avons exploité des séries de données issues de simulations obtenues grâce à un modèle électrique que nous avons conçu, afin de modéliser les fluctuations de courant et de tension des transformateurs. Ces données de simulation ont été essentiel non seulement pour anticiper les pannes potentielles, mais également pour déterminer l'emplacement des irrégularités au sein des transformateurs. De l'autre côté, nous avons bénéficié de données réelles issues d'indicateurs de suivi mis à notre disposition, ce qui a ajouté une dimension pratique et concrète à notre recherche. Ces données, nous ont permis d'aborder la prédiction des défaillances des transformateurs sous un angle novateur. L'utilisation de techniques avancées d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur pour analyser ces ensembles de données s'est révélée cruciale pour prédire avec précision les défauts et les anomalies dans les transformateurs électriques. Pour cette recherche, nous avons recours à Matlab/Simulink pour élaborer un modèle électrique fidèle des transformateurs. Par ailleurs, l’implémentation des modèles d'apprentissage automatique s'est appuyée sur l'utilisation de Python, un langage largement privilégié dans le domaine de la science des données.

Type de document:	Thèse ou mémoires (Mémoire de maîtrise)
Directeur de mémoire/thèse:	Siaoui Hasnaoui, Fouad
Mots-clés libres:	Ce rapport présente en détail le mémoire de recherche intitulé "Supervision et prédiction des défauts des transformateurs électriques via les techniques de Machine Learning". L'ambition de ce travail est de déployer une stratégie innovante fondée sur l'apprentissage automatique pour anticiper les pannes des transformateurs électriques, garantissant ainsi leur optimal fonctionnement. Dans le cadre de cette recherche, notre approche s'est articulée autour de deux axes principaux. D'un côté, nous avons exploité des séries de données issues de simulations obtenues grâce à un modèle électrique que nous avons conçu, afin de modéliser les fluctuations de courant et de tension des transformateurs. Ces données de simulation ont été essentiel non seulement pour anticiper les pannes potentielles, mais également pour déterminer l'emplacement des irrégularités au sein des transformateurs. De l'autre côté, nous avons bénéficié de données réelles issues d'indicateurs de suivi mis à notre disposition, ce qui a ajouté une dimension pratique et concrète à notre recherche. Ces données, nous ont permis d'aborder la prédiction des défaillances des transformateurs sous un angle novateur. L'utilisation de techniques avancées d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur pour analyser ces ensembles de données s'est révélée cruciale pour prédire avec précision les défauts et les anomalies dans les transformateurs électriques. Pour cette recherche, nous avons recours à Matlab/Simulink pour élaborer un modèle électrique fidèle des transformateurs. Par ailleurs, l’implémentation des modèles d'apprentissage automatique s'est appuyée sur l'utilisation de Python, un langage largement privilégié dans le domaine de la science des données.
Divisions:	Génie > Maîtrise en ingénierie
Date de dépôt:	04 sept. 2024 18:42
Dernière modification:	04 sept. 2024 18:42
URI:	https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1576

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