http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/13143 Département d’Automatique Thu, 09 Apr 2026 11:45:27 GMT 2026-04-09T11:45:27Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/41132 Titre: Contribution to Optimal Power Flow in Radial Distribution Networks Auteur(s): adeddine, Chamseddine; Ourari, Roumaissa Résumé: With the growing complexity of modern distribution networks, traditional methods for solving the Optimal Power Flow (OPF) problem have become increasingly inadequate due to their limitations in handling multiple variables and complex objective functions. This thesis proposes a two-step optimization approach to address the OPF challenge in radial distribution systems. In the first step, Loss Sensitivity Indices (LSIs) are employed to identify the most critical buses in the network. In the second step, two metaheuristic algorithms—Particle SwarmOptimization (PSO) and Harris Hawks Optimization (HHO)—are applied to determine the optimal placement of capacitors for system enhancement. The primary objective is to minimize overall system cost while improving voltage profiles and reducing power losses. The proposed approach is tested and validated on the IEEE 34-bus radial distribution system. Description: 4.629.1.213 ; 89 p Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/41132 2025-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/41129 Titre: Diagnostic des défauts dans les enroulements du transformateur de puissance en se basant sur la technique de l’analyse de la réponse fréquentielle Auteur(s): Abdoun, Mourad; Betiche, Hichem Résumé: Ce mémoire traite le diagnostic des défauts dans les enroulements des transformateurs électriques en utilisant deux approches. La première repose sur l'interprétation de la réponse en fréquence via des indicateurs mathématiques pour analyser les écarts entre l'état sain et défectueux. La seconde utilise la méthode de machine à vecteurs de support (SVM) pour classifier les états avec une grande précision. Les deux méthodes ont été testées sur des données réelles d'un transformateur, démontrant une efficacité notable dans la détection des défauts. Les résultats confirment la pertinence de ces approches pour soutenir la maintenance des transformateurs électriques. Description: 4.629.1.206 ; 157 p Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/41129 2025-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/40267 Titre: Discrimination des Défauts Statoriques d’une GADA à l’aide des Techniques de l’IA Auteur(s): CHERRATI, ABDELKARIM; BELMOKHTAR, BOUCHRA Résumé: La génératrice asynchrone à double alimentation (GADA) est largement utilisée dans les systèmes éoliens grâce à sa capacité à fonctionner à vitesse variable. Cependant, elle reste sujette à certains défauts statoriques pouvant affecter sa fiabilité. Ce travail propose une méthode de diagnostic automatique basée sur l’intelligence artificielle pour détecter et classifier ces défauts. À partir de grandeurs électriques mesurées, des algorithmes de classification, dont le SVM et l’ANN, sont appliqués. L’étude montre que ces approches permettent une détection efficace, rapide et fiable des anomalies statoriques, ouvrant la voie à une maintenance prédictive avancée. Description: 4.629.1.205 ; 126 p Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/40267 2025-01-01T00:00:00Z http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/40266 Titre: Développement et implémentation d’un système de suivi solaire automatisé pour l’orientation de panneaux photovoltaïques Auteur(s): OUKARA, SADEK; MEYJE, SIDNE ZEIN EL ABIDINE Résumé: Résumé : Ce mémoire porte sur la conception et la réalisation d’un système de suivi solaire automatique, visant à améliorer l’efficacité des panneaux photovoltaïques en les orientant automatiquement vers les rayons du soleil tout au long de la journée. Dans un contexte de transition énergétique mondiale vers les sources renouvelables, cette technologie représente une solution pratique pour augmenter la production d’énergie électrique à partir d’une source propre et abondante. Le système conçu repose sur une carte Arduino, des capteurs de lumière (LDR) et des servomoteurs, permettant de comparer l’intensité lumineuse provenant de différentes directions, afin d’ajuster automatiquement l’inclinaison du panneau solaire vers la zone la plus lumineuse. Ce travail combine une étude théorique approfondie des cellules photovoltaïques et des facteurs influençant leur performance, avec une application pratique incluant le choix et l’assemblage des composants électroniques et mécaniques, la programmation du microcontrôleur, et les tests expérimentaux du prototype dans diverses conditions d’éclairement. Les résultats expérimentaux ont montré que le système permet une augmentation de la production énergétique pouvant atteindre 50 % par rapport à un panneau fixe, démontrant ainsi l’efficacité et la rentabilité du projet. Cette technologie peut être appliquée dans les domaines domestique, rural, ou éducatif. En résumé, ce projet s’inscrit dans une logique de développement durable, en proposant une solution simple, efficace et intelligente pour exploiter l’énergie solaire de manière optimisée et économique. Description: 4.629.1.204 ; 57 p Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/40266 2025-01-01T00:00:00Z