Partenaires

Ampère

Nos tutelles

CNRS Ecole Centrale de Lyon Université de Lyon Université Lyon 1 INSA de Lyon

Nos partenaires

Ingénierie@Lyon



Rechercher


Accueil > Thèses et HDR > Thèses en 2018

11/06/2018 - Samuel EKE

par Laurent Krähenbühl - publié le , mis à jour le

Samuel Eke soutient sa thèse le 11/06/2018 à 14:00.
Lieu : UCBL, amphi de la BU

Titre :
Stratégie d’Évaluation de l’état des transformateurs : Esquisse de Solutions pour la Gestion Intégrée des Transformateurs Vieillissants

Jury :

  • LEBOUC Afef, Dr CNRS (HDR) Institut Polytechnique de Grenoble : Rapporteur
  • NAHID-MOBARAKEH Babak, Professeur des universités, Université de Lorraine : Rapporteur
  • BAYART Mireille, Professeur des universités, Université Lille 1 : Examinateur
  • FADEL Maurice, Professeurs des universités, Université Toulouse III : Examinateur
  • CLERC Guy, Professeur des Universités, Université Claude Bernard Lyon-1 : Directeur de thèse
  • AKA Thomas, Maitre de conférences, Ecole Centrale de Lyon : Co-encadrant
  • FOFANA Issouf, Professeur des universités, Université du Québec à Chicoutimi : Invité

Résumé :
Cette thèse de doctorat traite des méthodes d’évaluation de l’état des transformateurs de puissance à huile. Elle apporte une approche particulière de mise en œuvre des méthodes de classification dans la fouille de données. Elle propose une stratégie qui met en œuvre deux nouveaux indicateurs de santé de l’huile construit à partir d’un système neuro flou ANFIS (Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System) et un classifieur ou prédicteur de défaut construit à partir des méthodes de classification supervisée, notamment le classifieur Bayésien naïf. Un organigramme simple et efficace d’évaluation de l’état des transformateurs y est proposé. Il permet de faire une analyse rapide des paramètres issus des analyses physico-chimiques de l’huile et de des gaz dissous. Une exploitation des méthodes de classification non supervisée, notamment les méthodes de k-moyennes et C-moyennes flous a permis de reconstruire les périodes de fonctionnement d’un transformateur marquées par des défauts particuliers. Il a aussi été démontré comment ces méthodes peuvent servir d’outil d’aide à l’organisation de la maintenance d’un groupe de transformateurs à partir des données d’analyses d’huile disponibles.

Mots-clé  :
Transformateur de puissance, Analyse des gaz dissous, Classification supervisée, Classification non supervisée, Maintenance, classifieur, Évaluation, Données, vieillissement, Huile Isolante, Isolation solide.