GÉNÉRATION DE DONNÉES OPÉRATIONNELLES SYNTHÉTIQUES POUR LES APPLICATIONS D'APPRENTISSAGE PROFOND DANS LES LIGNES DE TRANSPORT D'ÉNERGIE (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2025)
Les algorithmes de protection des lignes de transport d'électricité basés sur l'apprentissage profond (DL) nécessitent d'importants volumes de données opérationnelles pour un apprentissage précis. Cependant, l'accès à ces données est souvent complexe en raison de leur confidentialité, de restrictions et de limitations propriétaires. Cet article propose une méthode de génération de données synthétiques combinant l'analyse en composantes principales (ACP) et un réseau antagoniste génératif tabulaire conditionnel (CTGAN). L'ACP réduit la dimensionnalité des données temporelles haute fréquence, permettant au CTGAN de fonctionner efficacement tout en conservant ses caractéristiques statistiques essentielles. Les données synthétiques générées présentent une forte corrélation avec les données réelles et enrichissent efficacement les ensembles de données limités. La validation à l'aide d'un modèle de classification des défauts basé sur LSTM a démontré une amélioration de la précision, passant de 50,93 % à 86,07 %. Une validation supplémentaire utilisant des données d'oscillations sous-synchrones démontre une applicabilité plus large. La méthode proposée est évolutive et prend en charge l'apprentissage par DL dans des scénarios où les données sont rares.
Keywords: Réseau antagoniste génératif tabulaire conditionnel (CTGAN); Détection de défauts; Analyse en composantes principales (ACP)