Université Blida 1

Diagnostique d’un champ solaire photovoltaïque par réseaux de neurones artificiels

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dc.contributor.author Mettouchi, Ahmed Sedik
dc.contributor.author Sakhri, Riadh
dc.date.accessioned 2019-11-17T07:20:30Z
dc.date.available 2019-11-17T07:20:30Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/3064
dc.description 4.621.1.596 ; 71 p ; illustré fr_FR
dc.description.abstract Dans ce papier nous proposons la détection et le diagnostique du système solaire photovoltaïque par le calcule et la comparaison de erreurs entre des sorties simulés par réseaux de neurones artificiels (ANN) et les données mesurés en temps réel. Cette classification est basée sur deux paramètres majeurs représentant le courant du point de puissance maximal et la tension du point de puissance maximal. Les données sont réelles obtenues d’un station photovoltaïque en Algerie. La classification est basée sur des données de période de trois heures quarante minutes du mois bien capté. Le nombre d’attribues que nous avons proposé est cinq s’appliquant sur la panne string et quatre types de modules court circuiter fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Univ Blida1 fr_FR
dc.subject système photovoltaïque, Modélisation, détection, diagnostique fr_FR
dc.title Diagnostique d’un champ solaire photovoltaïque par réseaux de neurones artificiels fr_FR


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