Implémentation de méthode d'intelligence artificielle pour la prédiction de la tension de contournement d’un isolateur de haute tension artificiellement pollueé sous MTLAB/Simulink.
| dc.contributor.author | BARKAT, Samia | |
| dc.date.accessioned | 2018-10-23T07:55:48Z | |
| dc.date.available | 2018-10-23T07:55:48Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | L'objectif principal de notre travail consiste à l’implémentation d’une méthode d'intelligence artificielle qui est le réseau de neurone (RNA) pour la prédiction de la tension de contournement d’un isolateur de haute tension artificiellement polluée sous MATLAB/Simulink. Cette technique devra tenir compte de la variation de la conductivité ainsi le niveau de pollution de la surface de l’isolateur. Les résultats obtenus montre que cette méthode a été appliquée avec succès. Il y a un bon accord entre les résultats calculées et les résultats expérimentaux. | en_US |
| dc.identifier.other | 533 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/6106 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université Mohamed Boudiaf - M’sila | en_US |
| dc.subject | isolateur de HT, pollution, réseau de neurone artificiel, niveau de pollution, zone de pollution, prédiction, conductivité. | en_US |
| dc.title | Implémentation de méthode d'intelligence artificielle pour la prédiction de la tension de contournement d’un isolateur de haute tension artificiellement pollueé sous MTLAB/Simulink. | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |