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Les entreprises de distribution responsables de l'approvisionnement en électricité sont confrontées à des défis pour maintenir la continuité de l'approvisionnement en électricité et servir les consommateurs finaux. La localisation des défauts dans le réseau de distribution est un défi majeur, car les défauts peuvent provoquer des interruptions prolongées de l'alimentation. Par conséquent, des techniques de localisation de défauts efficaces, en particulier pour les défauts à haute impédance (HIF), sont devenues un domaine de concentration. Ces défauts ne sont pas détectés par les équipements de protection conventionnels car ils ont des courants avec des magnitudes similaires à celles des charges dans le réseau de distribution. Malgré les efforts de recherche considérables consacrés à ce problème, il n'existe toujours pas de solution universelle pour localiser de tels défauts. Ainsi, cet article propose une méthodologie qui peut identifier la branche des HIF dans le réseau de distribution et déterminer sa localisation avec précision. La technique proposée utilise la méthode des ondes voyageantes, la transformation en ondelettes discrètes (DWT) et le réseau de neurones artificiels (ANN) comme méthode d'apprentissage automatique. La méthode proposée a subi de nombreux tests en tenant compte de divers angles d'incidence, variations de charge et différents réseaux pour prouver sa robustesse et son efficacité. Les résultats montrent que la méthode proposée est prometteuse, avec une grande précision pour déterminer la section défectueuse et un faible ratio d'erreur pour les calculs de distance de défaut.
Baharozu et al. (Mon,) ont étudié cette question.