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machine asynchrone, modèle de Park, l’identification, modèle de référence, moindre carrée récursif, fonctions de sensibilité, gradient.

dc.contributor.authorOUDJOUADJ, Sofiane
dc.contributor.authorBENNINI, Mohamed Amine
dc.contributor.authorOULD CHERCHALI, N .
dc.contributor.authorMORSLI, A.
dc.date.accessioned2023-03-01T12:07:02Z
dc.date.available2023-03-01T12:07:02Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractÀ l’ère du développement durable, la technologie photovoltaïque a montré son potentiel significatif comme source d’énergie renouvelable. Cette mémoire est centrée sur l’amélioration des performances et du rendement d’un système photovoltaïque à travers l’utilisation d’un algorithme approprié pour la commande de l’interface de puissance. L’objectif principal est de trouver un algorithme ou une loi de commande efficace et optimale permettant d’extraire le maximum de puissance disponible à partir du générateur photovoltaïque (GPV).). Les points essentiels traités dans cette étude sont : la modélisation d’un système photovoltaïque, l’étude topologique de l’interface de puissance, l’étude les algorithmes en utilisant, l’algorithme l’intelligence artificielle à base de la logique floue et réseau de neurone artificiel permettant la poursuite du point de puissance maximale.fr
dc.identifier.citationAutumatique et systemesfr
dc.identifier.govdocM115109
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/8572
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 3110;
dc.subjectSystème PVfr
dc.subjectMPPTfr
dc.subjectl’intelligence artificiellefr
dc.subjectperturbation et observationfr
dc.subjectincrément de conductancefr
dc.subjectréseau de neurone artificielfr
dc.subjectlogique flouefr
dc.titlemachine asynchrone, modèle de Park, l’identification, modèle de référence, moindre carrée récursif, fonctions de sensibilité, gradient.fr
dc.typeMemoirefr

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MF 3110_2015 M115109.pdf
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