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Commande d’un Hacheur Solaire Photovoltaïque par des Techniques d’intelligence Artificielle

dc.contributor.authorLAREF, Soumia
dc.contributor.authorCHOURAR, Nour el Houda
dc.contributor.authorMORSLI, Abedelkader
dc.date.accessioned2022-06-02T10:31:57Z
dc.date.available2022-06-02T10:31:57Z
dc.date.issued2017
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.citationEnergie renouvlablefr
dc.identifier.govdocM117145
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/4251
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 3846;
dc.subjectContrôleur MPPTfr
dc.subjectgénérateurs photovoltaïquefr
dc.subjectPerturbation & observationfr
dc.subjectIncrémentation de la conductancefr
dc.subjectLogique flouefr
dc.subjectIntelligence artificiellefr
dc.subjectRéseau de neuronesfr
dc.titleCommande d’un Hacheur Solaire Photovoltaïque par des Techniques d’intelligence Artificiellefr
dc.typeMemoirefr

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