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Système de suivi des tempêtes de verglas en temps réel = Analysis of real time icing events
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Eter, Walid |
| Copyright Year | 2003 |
| Abstract | L'etude des evenements de givrage atmospherique sur les reseaux de transport de l'energie electrique constitue une preoccupation importante des habitants des regions de climat froid, telles que la province de Quebec. Ceci inclut la comprehension de plusieurs phenomenes complexes en vue de reduire les risques de dommages aux reseaux de transmission existants et a ceux qui seront etre implantes dans le futur. Dans cette perspective, il est important de comprendre ces phenomenes par l'analyse des evenements de givrage atmospheriques anterieurs et de les modeliser. La presente recherche, effectuee dans le cadre des travaux de la Chaire industrielle NSERC/HYDRO-QUEBEC/UQAC sur le givrage atmospherique des equipements des reseaux electriques (CIGELE), avait pour but d'analyser les evenements passes tels qu'enregistres par le reseau de mesure SYGIVRE d'Hydro-Quebec, et de creer un modele de prediction en temps reel de l'evolution des tempetes de verglas pour differentes regions du Quebec. Les informations meteorologiques disponibles dans la base de donnees SYGIVRE, mesurees a l'aide d'un givrometre ameliore (ice rate meter), couvrent 6 ans, a partir de 1992, ceci pour un total de 28 stations. Une technique par reseaux de neurones a ete choisie comme base pour le travail de modelisation. L'analyse exploratoire des evenements de verglas contenus dans la base de donnees SYGIVRE constitue la premiere etape de l'etude. Cette etude a consiste a extraire de la base de donnees les tempetes de verglas, a faire ressortir les caracteristiques de chaque parametre de la base de donnees et a rendre les donnees adaptees au traitement par reseaux de neurones. Quatre groupes de stations ayant un rapport geographique et meteorologique sont impliques dans la prediction, chacun etant traite separement. Un premier modele predictif base sur la technique des reseaux de neurones a ete concu en vue d'etudier l'evolution des tempetes en se basant sur la relation spatiale qui existe entre les stations d'un groupe. La variable a predire a chaque point pour une station est une variable dichotomique qui prend la valeur 1 s'il y a un evenement de givre et 0 sinon. Ce modele constitue une grande amelioration comparativement a des modeles anterieurs decrits dans la litterature, bases sur la methode de regression logistique. Afin d'obtenir un modele plus realiste, un second modele a ete cree pour predire en temps reel le poids de la glace accumulee sur la structure. Le modele utilise les informations binaires avec des variables meteorologiques, et la prediction est ajustee pour evaluer differents temps futurs. Les resultats ont montre que la meilleure performance possible du modele peut etre realisee en ajoutant au modele de prediction les variables de temperature et du poids de la glace. Toutefois, le modele detecte encore difficilement les evenements de verglas extreme. En conclusion, il est apparu qu'inclure un plus grand nombre d'annees d'observations aux deux modeles devrait ameliorer la performance de la prediction, puisque ceci augmenterait la quantite des informations a etudier. Il s'agit d'ailleurs d'une condition essentielle aux predictions par reseaux de neurones. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.1522/17803223 |
| Alternate Webpage(s) | https://constellation.uqac.ca/744/1/17803223.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.1522/17803223 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
