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Les travaux de la thèse se focalisent sur la protection des réseaux de distribution HTA en présence des générateurs distribués (éoliennes, fermes solaires,...). Dans un premier temps, un état de l’art a été réalisé sur les comportements des générateurs en creux de tension, leurs impacts sur le système de protection et les pistes de solution proposées pour y remédier. L’étape suivante est la mise au point d’algorithmes directionnels de détection de défauts, sans mesure de tension. Ces algorithmes s’appuient sur la décomposition en composantes symétriques des courants mesurés. Ces relais doivent empêcher le déclenchement intempestif de protections de surintensité dû au courant de défaut provenant des générateurs distribués. Ils sont moins coûteux par rapport à ceux traditionnels car les capteurs de tension, qui sont indispensables pour ces derniers, peuvent être enlevés. Après détection d’un défaut sur critère de seuil simple (max de I ou max de I résiduel), la direction est évaluée à l’aide d’un algorithme en delta basé sur les rapports courants inverse-homopolaire ou inverse-direct, selon le type de défaut (monophasé ou biphasé). En se basant sur ces rapports, un classifieur SVM (Support Vector Machines), entrainé préalablement à partir des simulations, donne ensuite l’estimation de la direction du défaut (amont ou aval par rapport au relais). La bonne performance de ces algorithmes a été montrée dans la thèse pour différents paramètres du réseau et en présence de différents types de générateurs. Le développement de tels algorithmes favorise la mise en œuvre des protections en réseau, qui pourraient être installées dans les futurs Smart Grids. / This research focuses on the protection of MV distribution networks with Distributed Generators (DGs), such as wind farms or photovoltaic farms, etc. First, the state of art is carried out on fault behaviour of DGs, their impacts on protection system and the mitigation solutions. Next, algorithms are developed for directional relays without voltage sensors. Based on the symmetrical component method, these algorithms help the overcurrent protections to avoid the false tripping issue due to fault contribution of DGs. With the suppression of voltage sensors, such directional relays become cheaper in comparison with the traditional ones. Following the fault detection (the phase or residual current reaches the pick-up value) and depending on fault type (line-to-ground or line-to-line fault), the ratios between the variation (before and during fault) of negative-zero sequence or negative-positive sequence currents are calculated. From these ratios, a SVM (Support Vector Machines) classifier estimates the fault direction (upstream or downstream the detector). The classifier is trained beforehand from transient simulations. This survey shows good performances of the directional algorithms with different network parameters and different kinds of DGs. Such algorithms could be implemented in protections along the feeders in the future smart grids.