Beschreibung
Le transformateur de puissance est lélément le plus critique dans le transport délectricité. Sa défaillance n'affecte pas uniquement la disponibilité en énergie électrique, mais aussi conduit à des pénalités technico-économiques très lourdes en conséquences; doù la nécessité de détecter et didentifier dès les premiers stades les défauts latents pour une éventuelle action préventive. L'analyse des gaz dissous (AGD), est l'une des techniques les plus efficaces pour surveiller l'état de santé des transformateurs par un simple prélèvement effectué et analysé. Les quantités dinformations soutirées, leur complexité, lexistence simultanée de plusieurs défauts, labsence déquations qui les régissent, imposent le recours à des systèmes plus performants de diagnostic tels que les techniques dintelligences artificielles (exemple Réseaux Neurones Artificiels (RNA)). Dans ce travail, nous comparons les résultats obtenus en se basant sur les techniques dinterprétation dAGD utilisées dans les normes (IEEE; CEI;) et une technique moderne (RNA) que nous avons développé via des programmes utilisant le MATLAB.
Autorenporträt
Lahcene BOUCHAOUI est titulaire d'un diplôme de magister en électrotechnique obtenu à la faculté de technologie de l'université Ferhat Abbas, Sétif-1-, Algérie. Doctorant dans le domaine de diagnostic des transformateurs de puissance(DGA, SFRA)
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