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dc.contributor.author |
Amrouche, Badia |
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dc.date.accessioned |
2020-02-06T14:32:10Z |
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dc.date.available |
2020-02-06T14:32:10Z |
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dc.date.issued |
2013 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/5248 |
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dc.description |
249 p. : ill. ; 30 cm. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
L.optimisation de l.energie dans une chaine de conversion photovoltaique
reste encore un sujet d.etude. La poursuite du point de puissance maximale est considerée comme etant la solution la plus pertinente permettant d.assurer
l.extraction de la puissance maximale que peut fournir un generateur photovoltaique,
elements cle, de tout systeme PV. Plusieurs methodes de poursuite du point de
puissance maximale (MPPT) ont ete developpees et presentees. Plusieurs d.entre
elles ont fait leurs preuves experimentalement. La litterature propose une grande
quantite de solutions sur l.algorithme de controle MPPT. Le probleme est aborde
dans sa globalite dans cette these. Une analyse du fonctionnement de modules PV
est presentee visant a comprendre les proprietes du point de puissance maximale,
analyse rendue possible grace a une riche base de donnees experimentale decrivant
le fonctionnement de 4 modules de technologies differentes.
Les reseaux de neurones artificiels offrent plusieurs possibilites et solutions
aux problemes lies a la modelisation, l.identification et la commande. Dans ce travail,
trois configurations differentes pour algorithmes MPPT neuronaux ont ete proposees.
Les resultats de poursuite ainsi que les rendements en puissance et en energie sont
calcules et compares avec ceux des algorithmes MPPT les plus utilises.
ãáÎÕ |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ-Blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
Générateur photovoltaïque |
fr_FR |
dc.subject |
Poursuite du point de puissance maximale (MPPT) |
fr_FR |
dc.title |
Contribution au développement d'une nouvelle méthode MPPT basée sur les concepts de l'intelligence artificielle pour les systèmes photovoltaïques |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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