Revue des Energies Renouvelables ICESD’11 Adrar (2011) 145 – 152 145 Contribution à la surveillance des systèmes de production de l’énergie: application à une turbine à vapeur de la centrale thermique de Cap - Djinet S. Benammar 1* , A. Khellaf 3 , K. Mohammedi 1 et A. Abdelmoumene 2 1 Laboratoire Energétique - Mécanique et Ingénieries, LEMI 2 Institut de Génie Electrique et Electronique, INELEC Université M’Hamed Bouguera, Boumerdes, Algeria 3 Division Hydrogène, Centre de Développement des Energies Renouvelables, CDER B.P. 62, Route de l’Observatoire, Bouzareah, 16340, Algiers, Algeria Résumé - Le présent travail a pour but de montrer l’utilisation des réseaux de neurones artificiels de type PMC (perceptron multicouches) dans le domaine de la surveillance des systèmes de production de l’énergie, en temps réel. Cette étude est décomposée en deux parties principales: dans la première partie, nous avons proposé des configurations neuronales optimales pour la détection et la localisation des défaillances (FDI) dans les turbines à vapeur. Les entrées du réseau sont les valeurs numériques obtenues à partir des capteurs de surveillance placés dans différents points de la turbine à vapeur, les sorties du réseau représentent le mode de fonctionnement et les points défaillants de la turbine dans le cas d’une anomalie. Dans la deuxième partie, nous avons proposé une approche simple, pour le développement d’un système de diagnostic, basée sur la combinaison entre les méthodes déterministes des arbres de défaillances et la méthode des réseaux de neurones artificiels. Dans ce cas, le réseau de neurone possède deux types de données, des données fixes obtenues à partir des arbres de défaillances et des données variables obtenues à partir des capteurs de surveillance pour sélectionner, à la sortie du réseau, la cause probable d’une défaillance. Mots clés: Diagnostic - Réseaux de neurones artificiels - Détection – Défaillance - Systèmes industriels complexes - Turbines à vapeur. 1. INTRODUCTION Le rôle premier de la surveillance industrielle est d’augmenter la disponibilité des installations industrielles afin de réduire les coûts directs et indirects de la maintenance des équipements de production. Les coûts directs de cette maintenance sont ceux relatifs aux diverses pièces de rechange, main d’œuvre, etc. Par contre, les coûts indirects sont essentiellement dus au manque à gagner engendré par un arrêt de production [1, 2]. En diagnostic, les spécialistes sont conduits à identifier le mode de fonctionnement du système défaillant. Les premières méthodes de diagnostic furent basées sur la redondance de matériels jugés critiques pour le fonctionnement du système. La redondance matérielle est très répandue dans les domaines où la sûreté de fonctionnement est cruciale pour la sécurité des personnes et de l’environnement, comme dans l’aéronautique ou le nucléaire. Les principaux inconvénients de la redondance matérielle sont liés aux coûts dus à la multiplication des éléments ainsi que l’encombrement et aux poids supplémentaires qu’elle génère. Le développement des * sa.benammar@gmail.com