RÉSUMÉ
L’énergie électrique consommée dans les ménages, les usines, les moyens de transport et dans plusieurs autres secteurs d’activités, est acheminé via un réseau électrique divisé en trois parties principales que sont la production via les centrales
électriques, le transport via un réseau de ligne de transmission, et la distribution vers les consommateurs finaux.
Aux extrémités de la ligne de transmission se trouvent des postes de transformation chargés d’élever la tension pour son transport ou de l’abaisser pour la distribution. Cette activité est réalisée via un transformateur de puissance qui compte en son
sein un élément sensible, le changeur de prise en charge, qui assure les commutations. A chaque commutation, des arcs électriques, des gaz, des vibrations, des échauffements, sont produites, détériorant l’huile isolante dans laquelle baigne cette pièce mobile, et donc pouvant provoquer la destruction du transformateur de puissance. Dans cette étude, un dispositif de surveillance en temps réel des données a été mis en place. Ce dispositif a tout d’abord nécessité le développement d’une architecture hybride de télécommunication pour la collecte à distance des données, ainsi qu’une base de données associée. Puis un dispositif de collecte des données a été développé pour la récupération des différents paramètres pertinents qui
alimenteront la base de données d’apprentissage d’une future Intelligence Artificielle (IA), et enfin une IHM permettant la visualisation et optimisant par la même occasion la prise de décision sur des opérations de maintenance à effectuer
sur le transformateur de puissance. Sur la base de données définie, une architecture d’IA a été proposée.
Mots-clés : Architecture de télécommunication, Changeur de prise en charge, IHM, Intelligence artificielle, Transformateur de puissance, IA
ABSTRACT
The electrical energy consumed in households, factories, means of transport, and several other sectors of activity is delivered through an electrical network which can be divided into three main parts: production via power plants, transmission via
a transmission lines network, and distribution to end consumers. At the ends of the transmission line are transformer stations ensuring the increase of the voltage for transport or the decrease of the voltage for distribution. This activity is carried out through a power transformer that contains a sensitive element, the on-load tap changer (OLTC), which ensures the switching between different voltage levels. With each switching operation, electric arcs, gases, vibrations, etc., are produced, deteriorating the insulating oil in which this moving part is immersed, and thus potentially causing the destruction of the power
transformer. In this study, a real-time data monitoring system was implemented. This system first required the development of a hybrid telecommunication architecture for remote data collection, as well as an associated database. Then, a data collection
device was developed to retrieve various relevant parameters that will feed the learning database of a future AI. And to finish, a user interface was created to allow visualization and simultaneously optimize decision-making on maintenance operations to be performed on the power transformer. Based on the defined database, an AI architecture was proposed.
Keywords: Telecommunication architecture, On-Load Tap Changer (OLTC), HMI, Artificial intelligence, Power transformer.
