Étude des paramètres d'alarme quantitatifs virtuels pour un diagnostic de défaut amélioré dans les réseaux électriques utilisant la logique floue

Le diagnostic des défauts dans les réseaux électriques est essentiel pour garantir un approvisionnement en électricité ininterrompu et fiable. Les approches traditionnelles s'appuient sur des systèmes experts, la logique floue et l'apprentissage automatique, mais elles sous-utilisent souvent les aspects quantitatifs des informations d'alarme générées par les systèmes de surveillance. Cet article propose un nouveau cadre de diagnostic des défauts qui intègre des données d'alarme quantitatives avec des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la précision et l'efficacité de l'identification des défauts. L'approche proposée démontre une amélioration des performances diagnostiques, offrant une plus grande fiabilité pour les systèmes électriques modernes.