| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Author
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| alternative label
| - Contribution à l'analyse et à la compréhension des signaux des réseaux électriques par des techniques issues du traitement du signal et de l'apprentissage machine
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| dc:subject
| - Apprentissage automatique
- Classification
- Traitement du signal
- Thèses et écrits académiques
- Réseaux neuronaux (informatique)
- Réseaux de Neurones Artificiels
- Apprentissage Machine
- Appareil Electrique
- Charges Non Linéaires
- Identification des Courants Harmoniques
- Perceptron Multicouche
- Qualité de l’Energie
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| preferred label
| - Contribution to the analysis and understanting of electrical-grid signals with signal processing and machine learning techniques
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Contribution to the analysis and understanting of electrical-grid signals with signal processing and machine learning techniques
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| Degree granting institution
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| note
| - This thesis proposes identifying approaches and recognition of current harmonics that are based on machine learning strategies. The approaches are applied directly in the quality improvement devices of electric energy and in energy management solutions. Complete neural structures, equipped with automatic learning capabilities have been developed to identify the harmonic components of a sinusoidal signal at large and more specifically an AC disturbed by non–linear loads. The harmonic identification is performed with multilayer perceptron neural networks (MLP). Several identification schemes have been developed. They are based on a MLP neural network composed of linear or multiple MLP networks with specific learning. Harmonics of a disturbed signal are identified with their amplitude and phases. They can be used to generate compensation currents fed back into the network to improve the waveform of the electric current. Neural approaches were developed to distinguish and to recognize the types of harmonics and is nonlinear load types that are at the origin. They consist of MLP or SVM (Support Vector Machine) acting as classifier that learns the harmonic profile of several types of predetermined signals and representative of non–linear loads. They entry are the parameters of current harmonics of the current wave. Learning can recognize the type of nonlinear load that generates disturbances in the power network. All harmonics identification and recognition approaches have been validated by simulation tests or using experimental data. The comparisons with other methods have demonstrated superior characteristics in terms of performance and robustness.
- Ce travail de thèse propose des approches d’identification et de reconnaissance des harmoniques de courant qui sont basées sur des stratégies d’apprentissage automatique. Les approches proposées s’appliquent directement dans les dispositifs d’amélioration de la qualité de l’énergie électrique.Des structures neuronales complètes, dotées de capacités d’apprentissage automatique, ont été développées pour identifier les composantes harmoniques d’un signal sinusoïdal au sens large et plus spécifiquement d’un courant alternatif perturbé par des charges non linéaires. L’identification des harmoniques a été réalisée avec des réseaux de neurones de type Multi–Layer Perceptron (MLP). Plusieurs schémas d’identification ont été développés, ils sont basés sur un réseau MLP composé de neurones linéaire ou sur plusieurs réseaux MLP avec des apprentissages spécifiques. Les harmoniques d’un signal perturbé sont identifiées avec leur amplitude et leur phase, elles peuvent servir à générer des courants de compensation pour améliorer la forme du courant électrique. D’autres approches neuronales a été développées pour reconnaître les charges. Elles consistent en des réseaux MLP ou SVM (Support Vector Machine) et fonctionnent en tant que classificateurs. Leur apprentissage permet à partir des harmoniques de courant de reconnaître le type de charge non linéaire qui génère des perturbations dans le réseau électrique. Toutes les approches d’identification et de reconnaissance des harmoniques ont été validées par des tests de simulation à l’aide des données expérimentales. Des comparaisons avec d’autres méthodes ont démontré des performances supérieures et une meilleure robustesse.
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