Etude D’un Isolateur À Haute Tension Par L’intelligence Artificielle
Résumé: Inthisstudy,ourobjectiveistopredicttheflashovervoltage(Uc)ofanartificiallycontaminatedhigh-voltageinsulatorusingartificialintelligence(AI)techniques.Toachievethisgoal,practicaltestswereconductedona175CTVtypeinsulatorbyapplyingdifferentamountsofartificialpollutionintheformofsalinesolution,whichresultedinadatabaseforthedevelopmentofAImodels. ThecollecteddatabaseincludesUcvaluesassociatedwithdifferentamountsofartificialpollutionineachzoneoftheinsulator,aswellastheirconductivity.Subsequently,severalAIapproacheswereemployedtoestimateUc.Theseapproachesincludetheuseofartificialneuralnetworks(ANN),fuzzyinferencesystems(FIS),andtwopredictivehybridapproaches:adaptiveneuro-fuzzyinferencesystem(ANFIS)andanapproachcombiningneuralnetworkswithoptimizationtechniquessuchasparticleswarmoptimization(PSO)andcuckoosearch(CS). TheresultsobtainedfromthedifferentAImethodsdemonstratedtheireffectivenessinpredictingUc.Validationcriteriasuchasmeanabsolutepercentageerror(MAPE),rootmeansquareerror(RMSE),andcoefficientofdetermination(R2)wereusedtoevaluatetheperformanceoftheAImethods.Thesemethodsoffersignificantadvantagesintermsofefficiencyandreliabilitycomparedtotraditionalmethodsbasedonpracticaltests.
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