DÉTECTION ET DIAGNOSTIC DES DÉFAILLANCES DANS LES SYSTÈMES D'ÉLECTRICITÉ PHOTOVOLTAÏQUE À L'AIDE DE L'APPROCHE DE MATRICE ALÉATOIRE DE FISHER (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2025)
Cet article propose une nouvelle méthodologie pour la détection et le diagnostic des défauts (FDD) dans les systèmes photovoltaïques (PV) qui combine le discriminant linéaire de Fisher (FLD) avec la distance de Mahalanobis. L'approche utilise le FLD pour réduire la dimensionnalité des données opérationnelles tout en maximisant la séparation entre les états sains et défectueux. La distance de Mahalanobis est ensuite utilisée pour détecter les anomalies en tenant compte des corrélations entre les variables telles que la tension, le courant et la température. La validité de la méthode a été établie à l'aide de données réelles issues d'une centrale PV de 20 MWc en Algérie. Les résultats obtenus démontrent l'efficacité de la méthode proposée pour classer divers défauts, notamment les défauts de circuit ouvert, d'ombrage et de court-circuit. Cette approche présente des améliorations substantielles en termes de précision de détection, d'efficacité et de réduction des fausses alarmes par rapport aux méthodologies conventionnelles. La solution FDD proposée est robuste et évolutive, ce qui la rend idéale pour la surveillance en temps réel des systèmes photovoltaïques à grande échelle.
Keywords: Détection et diagnostic des défauts (FDD); Systèmes photovoltaïques (PV); Théorie des matrices aléatoires de Fisher (RMT); Surveillance en temps réel; Analyse multidimensionnelle des données