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Exploration de differentes architectures de reseaux de neurones pour la prediction de la glace atmospherique sur les conducteurs des reseaux electriques (French text)

Posted on:2003-03-18Degree:M.Sc.AType:Thesis
University:Universite du Quebec a Chicoutimi (Canada)Candidate:Larouche, EricFull Text:PDF
GTID:2461390011982869Subject:Engineering
Abstract/Summary:
Dans le but d'établir un modèle informatique empirique visant à prédire l'évolution temporelle des charges mécaniques dues à l'accumulation de la glace atmosphérique sur les conducteurs de transport d'énergie électrique, cinq architectures de réseaux de neurones artificiels ont été étudiées et comparées. Deux réseaux de nature statique, soit le Perceptron multicouches (MLP) et le réseau à fonctions de base radiales (RBF), ainsi que deux réseaux orientés vers le traitement temporel, soit le réseau à réponse impulsionnelle finie (FIR) et le réseau récurrent Elman, ont été comparés à la régression linéaire multiple (ADALINE).; Les données utilisées pour faire l'entraînement des modèles basés sur les réseaux de neurones proviennent du site instrumenté du Mont-Bélair qui fait partie du système de surveillance en temps réel SYGIVRE d'Hydro-Québec. On retrouve sur ce site une ligne de 315 kV dotée d'un capteur de force pour la mesure des forces mécaniques, plusieurs instruments météorologiques standards ainsi qu'un givromètre permettant d'évaluer l'intensité des conditions givrantes environnantes. Les modèles créés dans le cadre de cette recherche utilisèrent la température ambiante, la vitesse normale du vent et le signal du givromètre comme paramètres d'entrée et le signal de charge (ou son taux de variation) comme paramètre de sortie. (Abstract shortened by UMI.)...
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