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Exploration de différentes architectures de réseaux de neurones pour la prédiction de la glace atmosphérique sur les conducteurs des réseaux électriques

Larouche Éric. (2002). Exploration de différentes architectures de réseaux de neurones pour la prédiction de la glace atmosphérique sur les conducteurs des réseaux électriques. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Chicoutimi.

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Résumé

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.

Les résultats indiquent que les réseaux de neurones (le FIR par exemple) constituent un outil prédictif potentiellement avantageux ayant une puissance de représentation supérieure à des techniques statistiques simples comme la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones de nature statique donnent généralement de moins bons résultats que les réseaux orientés vers le traitement temporel et semblent donc moins adéquats. Toutefois, les performances affichées par les modèles montrent bien que la problématique de la prédiction des charges mécaniques de glace atmosphérique est plutôt difficile et qu'il ne faut pas considérer les réseaux de neurones comme une solution magique. L'utilisation de l'historique passé du signal de sortie comme variable d'entrée supplémentaire améliore notablement la situation cependant dans le cadre d'une prédiction en avance. Dans ce cas, les modèles fournissent une prédiction raisonnablement précise.

Type de document:Thèse ou mémoire de l'UQAC (Mémoire de maîtrise)
Date:2002
Lieu de publication:Chicoutimi
Programme d'étude:Maîtrise en ingénierie
Nombre de pages:126
ISBN:141230993X
Identifiant unique:10.1522/13869546
Sujets:Sciences naturelles et génie > Génie > Génie mécanique
Sciences naturelles et génie > Sciences appliquées > Climatologie et météorologie
Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département des sciences appliquées > Programmes d'études de cycles supérieurs en ingénierie
Directeur(s), Co-directeur(s) et responsable(s):Bouchard, Gilles
Rouat, Jean
Mots-clés:Glace--Prévention--Modèles mathématiques, Conducteurs électriques, Verglas, Ice prevention--Mathematical models, Electric conductors, Glaze (Meteorology), ACCUMULATION, ARCHITECTURE, ATMOSPHERIQUE, BASE, CABLE, CONDUCTEUR, ELECTRIQUE, ELMAN, ENERGIE, FINI, FIR, FONCTION, GLACE, IMPULSIONNEL, MATHEMATIQUE, MLP, MODELE, MODELISATION, MULTICOUCHE, NEURONE, PERCEPTRON, PREDICTION, RADIAL, RBF, RECURRENT, REPONSE, RESEAU, TEMPS, THESE, TRANSPORT
Déposé le:01 janv. 2002 12:34
Dernière modification:03 juin 2011 13:33
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