Les défauts d’arcs électriques sont souvent la cause du déclenchement d’un incendie dans l’habitat. Les détecter constitue une amélioration de la sécurité électrique domestique. La contribution de cette thèse porte sur la problématique de l’identification et de la détection de défauts d’arcs électriques sur le réseau basse tension domestique (charge simple et combinée). Dans ce travail de thèse, le premier axe de recherche porte sur la mise en œuvre d’un modèle de simulation de réseau. Sur le modèle de réseau l’objectif est d’introduire à volonté et de manière graphique des charges de nature différentes associées à un défaut d’arc électrique série. La modélisation porte sur la source de tension, des charges domestiques, le défaut d’arc et le bloc d’analyse numérique du courant et de la tension pour la commande d’un disjoncteur. Le second axe de recherche porte la mise au point de méthodes de détection robuste d’un défaut d’arc électrique Quatre méthodes originales de détection portant sur la tension et le courant de ligne ont été développées dans le cadre de ce travail de thèse. Elles sont toutes basées sur l’analyse des caractéristiques fréquentielles et temporelles du courant de ligne. Toutes les méthodes produisent une information dont l’amplitude tend à s’accroître en présence d’un arc électrique. Toutefois, le caractère non déterministe et très variable des signaux produits par un arc électrique ainsi que la grande variabilité des charges et des perturbations qu’elles introduisent rendent la détection très difficile. L’ensemble des études s’est donc systématiquement composé d’une comparaison entre la situation avec et sans arcs. Le résultat a abouti à une approche combinée de plusieurs méthodes et d’un modèle simple de décision basé sur un simple seuil. Un prototype implémentant une partie de l’algorithme a montré la faisabilité d’un circuit en temps réel / The electrical arc faults are the cause of electrical home fire. Detecting them is an improvement of domestic electrical safety. The thesis contribution focuses on the problem of the electrical arc fault identification and detection in the domestic low voltage network. In this thesis, the first research objective is the modeling of a domestic electrical network. The aim of the modeling is to recreate graphically the loads and the topology of the real domestic electrical network associated with a series electrical arc fault. The modeling is made on the AC voltage source, domestic loads, arc fault model and a block of current and voltage analysis to control a circuit breaker. The second research objective is the development of a robust method for detecting arcing fault. Four detecting methods were developed as part of this thesis; they are based on the current analysis of frequency and time characteristics. All methods generate information whose amplitude tends to increase in the presence of an electric arc. However, the non-deterministic and random feature of the signals produced by the electrical arc fault as well as the large number and variability of loads and the disturbances which they introduce make the arc detection very difficult. All the studies consistently are composed of a comparison between the normal operation and arc fault signals. The result has resulted in a combined approach of some methodologies and a simple decision model based on a threshold. A prototype which contains a part of the algorithm was shown the feasibility of a circuit in real time

Les avions du futur auront une topologie tout électrique. Pour cela, les constructeurs augmentent la puissance et la tension d'utilisation du réseau d'énergie embarqué. Cependant, le défaut d'arc électrique est un risque qui est souvent la cause d'incidents d'exploitation voire de crash. La contribution de cette thèse porte sur la problématique de l'identification et la détection de défauts électriques sur un réseau de distribution d'énergie de type HVDC ±270VDC destiné à l'aéronautique. Dans ce manuscrit, le premier axe suivi est exploratoire. Il porte sur l'observation du comportement et de la phénoménologie d'arc dans le milieu proche de l'aéronautique (notamment par l'émulation de l'altitude par la pression). Le second axe de recherche porte sur l'analyse, la mise au point et le développement de méthode de détection fiable d'un défaut d'arc électrique par un coeur de distribution d'énergie (SSPC) sur charges résistive et légèrement inductive. Cinq méthodes ont été développées au cours de ce travail de thèse. Elles sont basées sur l'analyse des caractéristiques temporelles, fréquentielles et temps-fréquence du courant de ligne. À l'issue de chaque méthode est produit un indicateur qui est ensuite utilisé par une logique de discrimination dépendant de chaque critère. Le comportement non-déterministe des arcs notamment aux conditions d'expérimentation (courant, tension, matériaux des électrodes, longueur de l'arc, etc.) rendent la détection difficile par un simple seuil sur le résultat des critères. Dans ces travaux, une approche proportionnelle au défaut est proposée pour la discrimination à l'aide de seuils variables selon le courant, la variation de charge ou le bruit électrique du système. Le résultat combiné des méthodes aboutit à une décision de mise en protection. Pour valider expérimentalement les algorithmes proposés, une vaste base de données a été constituée comprenant aussi bien des signaux de nature résistive que selfique avec à la fois des arcs et des variations de charges sans arcs afin de vérifier qu'aucune détection n'opère à tort. Le fruit de ces travaux a été en partie implémenté dans un prototype d'analyse en temps réel de la ligne de distribution / Tomorrow’s aircraft will have an all-electric topology. This mean, manufacturers boost power and voltage of the embedded energy network. Nevertheless, the lack of an electric arc is a risk that is often the cause of the crash or operated occurrences. This thesis contributions concerns identification issue and electric arc fault detection on an energy distribution smart grid of HVDC network dedicated to avionic. The first line of this manuscript is exploratory. It covers behavioural observation and arc phenomenology in the grounded sphere of aeronautic (in particular emulated altitude by pressure). The second line of research deals with analysis, clarification and development of reliable approach of electric arc default detection through a central energy distribution on resistive charges. Five methods have been initiated throughout this thesis paper. They are based on several characteristic (time, frequency and time-frequency) of the line current. An indicator is produced at the end of each method. Subsequently, the indicator is used by a logic of discrimination according to each criterion. The non-deterministic behaviour of arc notably testing conditions (current, voltage, electrode materials, etc. makes detection difficult by a simple threshold on result of criteria. In this work, a new approach of arc fault discrimination is proposed. This used a proportional and variable threshold according to the current, load or noise variations from the system. The combined outcome of method results to a decision providing protection. To confirm experimentally proposed algorithms, a wide range database has been established. That included equally resistive and inductive signals with both arcs and load variations without arc fault so as to ensure that any detection is not mistakenly occurring. The upshot of this research work has been implemented in real time protection device prototype for HVDC +-270V smart-grid