Ould Abdeslam, D., Wira, P., Flieller, D., and Mercklé, J. "Une nouvelle approche neuromimétique pour l'identification et la compensation des harmoniques dans les systèmes électriques." International Conference on Electrical Engineering and its Applications, Sidi Bel-Abbes, Algeria, 2006. Une nouvelle approche neuromimétique pour l’identification et la compensation des harmoniques dans les systèmes électriques D. Ould Abdeslam * , P. Wira * , D. Flieller † , J. Mercklé * * Université de Haute Alsace, Laboratoire MIPS 4 rue des Frères Lumière, 68093 Mulhouse, France † INSA Strasbourg, Laboratoire ERGE 24 Bd de la Victoire, 67084 Strasbourg, France Abstract— Cet article introduit une nouvelle méthode neuromimétique pour l’identification et la compensation des harmoniques. Cette méthode, appelée méthode des courants diphasés, est basée sur des réseaux de neurones du type Adaline. Son architecture et son apprentissage reposent sur une décomposition originale des courants contenant l’information harmonique. Ces courants sont convertis dans les espaces αβ ou DQ ce qui permet d’écrire les differentes composantes harmoniques dans une relation linéaire. Cette méthode permet de sélectionner individuellement chacunes des harmoniques à compenser et permet également de compenser la puissance réactive. Elle a été évaluée et comparée à d’autres méthodes, qu’elles soient classiques ou neuronales. Les résultats de simulation avec des variations des paramètres de l’environement montrent l’efficacité et la robustesse de la méthode. Des résultats expérimentaux représentatifs des conditions industrielles confirment les performances obtenues. I. I NTRODUCTION L’utilisation des appareils électriques est de plus en plus intense depuis un certain nombre d’années. Or, la plupart des appareils absorbent des courants non linéaires qui génèrent des distorsions harmoniques dans l’ensemble du réseau électrique. La présence de ces harmoniques est gênante dans la mesure où elles peuvent détériorer les performances des appareils, voire même les endommager. Une solution consiste alors à compenser les distorsions harmoniques en insérant des filtres dans les réseaux électriques. Nous proposons une solution capable de s’adapter aux variations des charges non linéaires pour compenser les distorsions harmoniques. Cette méthode, appelée méthode des courants diphasés, s’appuie sur les capacités d’appren- tissage des réseaux de neurones artificiels. Les courants contenant les différentes harmoniques sont convertis dans les espaces αβ ou DQ afin de séparer les composantes fréquentielles. L’expression linéaire résultante est estimée par des Adalines [1]. Une fois identifiées, les composantes harmoniques sont ré-injectées dans le réseau électrique en opposition de phase grâce au schéma d’un Filtre Actif Parallèle (FAP). Les capacités d’apprentissage des réseaux de neurones permettent ainsi au FAP de s’adapter à tout type de changement du système électrique ou de la charge non linéaire. La méthode proposée requiert un coût algorithmique moindre comparée aux autres techniques existantes et en particulier les méthodes basées sur la théorie des Puissances Instantanées Réelle et Imaginaire (PIRI) intro- duite par Akagi [2]. La méthode proposée est efficace : elle est capable d’identifier rapidement et en ligne les fluctuations des composantes harmoniques. Elles est de ce fait parfaitement appropriée à une implémentation matérielle. La Section II passe en revue des travaux antérieurs utilisant des réseaux Adalines pour la compensation d’har- moniques. Le formalisme de la méthode des courants diphasés est introduit dans la Section III : la décomposi- tion des courants est détaillée et les caractéristiques de la méthode sont discutées. La Section IV présente des résul- tats de simulation pour montrer la validité de l’approche dans le cadre de la compensation d’harmoniques dans un système électrique triphasé. Les résultats expérimentaux presentés dans la Section V confirment la validité de notre approche. Enfin, des conclusions sont données dans la dernière partie. II. I DENTIFICATION DES HARMONIQUES AVEC DES ADALINES L’utilisation des réseaux neuromimétique dans le do- maine des systèmes électriques est de plus en plus fréquente à cause de leurs aptitudes à apprendre des nonlinéarités et à généraliser à partir d’exemples. En effet, depuis une dizaine d’année, de nombreuses techniques basées sur des réseaux neuromimétiques et sur l’Adaline [1] en particulier ont été développées pour identifier et filtrer les harmoniques dans les systèmes électriques [3]. Les réseaux Adalines sont des estimateurs linéaires capables d’apprendre en ligne des signaux dépendant du temps [1]. Avec une règle d’apprentissage du type LMS (Least Mean Squares), l’apprentissage est rapide et robuste tout en étant compatible avec une contrainte temps-réel. De plus, la simplicitté de son architecture lui confère des atouts supplémentaires : l’interpretation à ses poids et une facilité certaine pour une implémentation matérielle. De nombreux travaux ont démontré que l’Adaline peut être appliqué à la compensation des harmoniques. Dans [4] par exemple, un Adaline apprend en cherchant à annuler l’erreur d’une équation aux différences. Il est utilisé pour estimer les coefficients de Fourier du modèle