Modélisation et diagnostic du comportement dynamique des transformateurs de puissance par les méthodes complémentaires : AGD, RNA et Essais FRA

Abstract

La surveillance et le diagnostic des équipements électriques, en particulier de transformateurs de puissance qui constituent le cœur de la production,du transport et de la distribution d'électricité font depuis longtemps l'objet d'un grand intérêt. N’importe quelle défaillance ou mise hors service imprévisible de cet élément peut entraîner des dommages dans les réseaux électriques et conduire à d’importantes pertes financières.Les défauts majeurs à l’intérieur du transformateur peuvent être liés à la réduction de la rigidité diélectrique,et l’intégrité mécanique et aux défauts thermiques.La détection des défauts naissants dans les transformateurs peut ainsi fournir des informations précieuses qui aideront à prendre les dispositions nécessaires afin d’éviter ces pannes.L’analyse des gaz dissous (AGD)et l'analyse de la réponse fréquentielle (FRA)et les réseaux de neurones artificiels(RNA)sont des méthodes qui fournissent des parties d’informations importantes concernant l'état de vie du transformateur,et chaque information (qui peut être corroborant, complémentaires et même contradictoires)pris ensemble constituent la preuve qui,à travers l'analyse d'un expert, permettre de faire un diagnostic fiable et précis et qui n'exige aucun décuvage du transformateur en raison de sa sensibilité élevée.