Développement d'un système de surveillance et de diagnostic à distance de l'état du réseau basse tension, utilisant de capteurs IoT et des techniques d'intelligence artificielle pour la maintenance prédictive.

Résumé

Auteur : VUNABANDI Henrcius
Niveau: TECH2
Département: Genie Electrique
Année Ac: 2024-2025 , | 2025-07-14 12:35:37

Mots clés

Surveillance, diagnostic, Capteur IoT, maintenance et algorithme IA

Intérêt

Le développement d'un système de surveillance et de diagnostic à distance apporte une valeur ajoutée à l'état du réseau basse tension, car elle fournit des informations importantes sur le réseau. Le système permet d'obtenir des informations en temps réel sur l'état de chaque Centre de transformation, aidant à détecter les incidents de qualité d'alimentation, à gérer les consommations et paramètres électriques ainsi qu'à détecter l'état des équipements et à identifier la ligne concernée pour une efficacité accrue dans la résolution des incidents et la gestion de pertes.
C'est dans ce cadre, la réalisation de ce travail permettra d'assurer la fiabilité du réseau électrique qui est un élément essentiel pour les operateurs et utilisateurs de l'électricité. De plus, du point de vue économique, en faisant des maintenances prédictives, il y a réduction du cout de maintenance.

Problématique

En République Démocratique du Congo précisément au Nord-Kivu particulièrement dans la ville de Goma, les réseaux de distribution basse tension (BT) font face à des défis qui entravent sa capacité à fournir une alimentation électrique fiable et stable à la population et aux activités économiques croissantes. L'infrastructure existante, souvent vieillissante, peine à répondre à la demande, entraînant des coupures de courant fréquentes et prolongées. Ces interruptions ont des conséquences directes sur la vie quotidienne, perturbant les foyers, les commerces et autres services essentiels. De plus, la gestion et la maintenance du réseau sont principalement réactives, ce qui prolonge les temps d’arrêt et augmente les couts opérationnels.
Dans ce cadre, le développement d’un système de surveillance à distance et de diagnostic intelligent apparait comme une alternative prometteuse pour améliorer la fiabilité et la stabilité du réseau basse tension de Goma. L’intégration de capteurs IoT stratégiquement déployés permettrait de collecter en temps réel des données cruciales sur l’état du réseau, allant des paramètres électriques (courant, tension) à la température des équipements. L’exploitation de ces données par l’intelligence artificielle ouvrirait la voie à une maintenance prédictive, capable d’anticiper les défaillances avant qu’elles ne surviennent. Un tel système pourrait non seulement réduire considérablement les temps d’arrêt en permettant des interventions proactives, mais aussi d’optimiser la gestion du réseau, améliorer la qualité de l’énergie, et contribuer à une meilleure allocation des ressources pour la maintenance.

Plan provisoire

chap1. Généralités sur les réseaux électriques
chap2. Méthodologies de développement d'un système de surveillance et diagnostic
chap3. Simulation et interprétation des résultats.

Hypothèses

Dans le cadre de ce travail, les résultats attendus comprennent une architecture détaillée du système intégrant des capteurs IoT et des techniques d’intelligence artificielle, des algorithmes d’IA pour la maintenance prédictive capable de détecter et d’anticiper les défaillances, une interface utilisateur pour la visualisation et le diagnostic de l’état du réseau, ainsi qu’une évaluation de performance du système. L’impact attendu se traduit par une amélioration de la fiabilité du réseau électrique de Goma, une réduction des coûts de maintenance, une optimisation de la gestion de l’énergie, une contribution à la sécurité, et la production des données et de connaissances utiles pour la planification future du réseau, tout en apportant une contribution académique spécifique au contexte des pays en développement.

Méthodes

Pour aboutir aux résultats de ce travail, en allant de l’analyse du réseau existant à la conception et à l’évaluation d’un système de surveillance et de diagnostic intelligent grâce à l’approche de simulation numérique ; nous procèderons de la manière suivante :
La première étape sera de comprendre les spécificités du réseau BT de Goma. Pour ce faire, nous allons nous focaliser sur un réseau de distribution afin d’identifier les points critiques et les types de défaillances les plus courants, potentiellement en collaboration avec les fournisseurs d’électricité. De ce fait, les paramètres clés seront définis (tension, courant, température, etc.) et les types de capteurs IoT adaptés aux conditions locales seront sélectionnés.
L’étape suivante se concentrera sur la conception et le développement du système. Cela inclura l’architecture du réseau de communication IoT pour la transmission des données vers une plateforme de collecte et de stockage. Parallèlement, des algorithmes d’intelligence artificielle seront développés pour l’analyse des données collectées. Cette étape impliquera l’utilisation de données historiques ou la génération de données simulées pour entrainer des modèles de détection d’anomalies, de prédiction de défaillances et de classification des types de défauts. En fin, une interface utilisateur sera conçue pour visualiser l’état du réseau, les alertes et les prédictions, facilitant ainsi la prise de décision pour les équipes de maintenance.
La dernière étape consistera en une évaluation du système grâce à la simulation afin de mesurer la performance des algorithmes d’IA et d’estimer l’impact potentiel sur la fiabilité et l’efficacité de la maintenance du réseau BT de Goma.

Bibliographie

- Cours de Réseaux électriques
- Cours de réseaux électriques intelligents
- Cours d’intelligence artificielle
- Cours de systèmes embarqués temps réel

Directeur & Encadreur

Status

Décision ou observation: Proposé
Feu vert: AUCUN
Déposé : NON
Défendu: NON
Finalisé: NON