Diagnostic Des Transformateurs de Puissance : Analyse des gaz dissous et application des réseaux de neurones

Le transformateur de puissance est l'lment le plus critique dans le transport d'lectricit. Sa dfaillance n'affecte pas uniquement la disponibilit en nergie lectrique, mais aussi conduit des pnalits technico-conomiques trs lourdes en consquences; d'o la ncessit de dtecter et d'identifier ds les premiers stades les dfauts latents pour une ventuelle action prventive. L'analyse des gaz dissous (AGD), est l'une des techniques les plus efficaces pour surveiller l'tat de sant des transformateurs par un simple prlvement effectu et analys. Les quantits d'informations soutires, leur complexit, l'existence simultane de plusieurs dfauts, l'absence d'quations qui les rgissent, imposent le recours des systmes plus performants de diagnostic tels que les techniques d'intelligences artificielles (exemple Rseaux Neurones Artificiels (RNA)). Dans ce travail, nous comparons les rsultats obtenus en se basant sur les techniques d'interprtation d'AGD utilises dans les normes (IEEE; CEI;...) et une technique moderne (RNA) que nous avons dvelopp via des programmes utilisant le MATLAB.