Détection et classification des défauts dans un réseau électrique

Abstract

La croissance rapide et la complexité croissante des réseaux électriques ont entraîné une augmentation des défauts, compromettant la continuité et la qualité de l’alimentation en électricité. Face à ces enjeux, ce projet propose une approche intelligente pour la détection et la classification automatique des défauts sur les lignes de transmission. Un système performant et fiable a été développé en combinant l’extraction de caractéristiques à l’aide de la transformée en ondelettes avec l’apprentissage supervisé par réseaux de neurones artificiels (RNA). Les résultats obtenus démontrent une capacité élevée à identifier avec précision les différents types de défauts simulés, ouvrant ainsi la voie à des applications concrètes dans la surveillance et la protection des réseaux électriques.