Colloque

Modélisation et simulation d'un transformateur triphasé par réseaux neuronaux flous

Shahriar Varkiani

Innocent Kamwa

Masoud Farzaneh

Membre a labase

Shahriar Varkiani

Résumé du colloque

Le transformateur est un élément très important dans les réseaux électriques. Il doit donc être bien protégé contre les défauts internes. L’objectif principal de cette étude est d’explorer les capacités de représentation dynamique des réseaux neuronaux à spécification floue, pour l’identification des modèles dynamiques d’un transformateur triphasé. Le projet se déroule selon les étapes suivantes : simulation d’un transformateur triphasé dans MATLAB en incluant toutes ses nonlinearités; utilisation des signaux ainsi obtenus pour développer et valider un modèle neuro-flou du transformateur; simulation du comportement d’un transformateur lors de défauts internes et externes; évaluation sommaire de la possibilité d’utiliser un modèle neuro-flou comme outil de base pour une protection différentielle par modèle du transformateur. Dans cette étude, un modèle direct et un modèle indirect sont développés pour prédire les courants au secondaire et au primaire du transformateur, respectivement. La validation des modèles montre que les erreurs de prédiction sont minimes lors des fonctionnements normaux du transformateur. Lorsqu’il y a un défaut interne, ces erreurs augmentent au-delà d’un seuil, permettant ainsi une détection non ambiguë du défaut.

Contexte

Section :

Génie électrique

Thème du colloque :

Génie électrique

Hôte : Université Laval

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