Ce travail traite l'estimation de l'état et la surveillance des systèmes non linéaires de grandes dimensions avec une application sur des réseaux électriques. La modélisation dynamique est effectuée en utilisant la propriété d'index 1 et les techniques de découplement. Des nouvelles méthodes d'estimation d'état , basées sur le Filtre de Kalman Etendu en incluant une fenêtre de mesures glissante, sont proposées pour améliorer la robustesse et la précision. Une nouvelle étude de convergence au sens de Lyapunov et de conditionnement de la matrice d'observabilité est proposée pour assurer la convergence des observateurs. Une combinaison de Filtre de Kalman Etendu avec fenêtre de mesures glissantes et la version à entrées inconnues est considérée pour assurer la tâche de surveillance. L'apport en performances des approches développées est évalué par des simulations numériques sur des réseaux électriques test selon le standard IEEE.
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