Commande d’un Hacheur Solaire Photovoltaïque par des Techniques d’intelligence Artificielle
| dc.contributor.author | LAREF, Soumia | |
| dc.contributor.author | CHOURAR, Nour el Houda | |
| dc.contributor.author | MORSLI, Abedelkader | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-02T10:31:57Z | |
| dc.date.available | 2022-06-02T10:31:57Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | "Ce travail s'intéresse à la poursuite du point de puissance maximale (MPPT) des générateurs photovoltaïques et quelques commandes MPPT classiques et moderne existantes dans la littérature telles que : «Perturbation & observation», «Incrémentation de la conductance»et « Logique floue». Notre intérêt s'est particulièrement dirigé sur une commande d’actualité qui fait partie de l’intelligence artificielle. C’est la commande par réseaux de neurones qui est basée essentiellement sur l’émulation des différents mécanismes du neurone biologique dans son principe de fonctionnement, où l’algorithme du gradient constitue le noyau des réseaux de neurones artificiels. L'application s'est portée sur une étude suivie d’une simulation, qui nous a permis de conforter l’idée de la meilleure performance des contrôleurs neuronaux par rapport à leurs homologues moderne et classiques." | fr |
| dc.identifier.citation | Energie renouvlable | fr |
| dc.identifier.govdoc | M117145 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4251 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 3846; | |
| dc.subject | Contrôleur MPPT | fr |
| dc.subject | générateurs photovoltaïque | fr |
| dc.subject | Perturbation & observation | fr |
| dc.subject | Incrémentation de la conductance | fr |
| dc.subject | Logique floue | fr |
| dc.subject | Intelligence artificielle | fr |
| dc.subject | Réseau de neurones | fr |
| dc.title | Commande d’un Hacheur Solaire Photovoltaïque par des Techniques d’intelligence Artificielle | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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