Commande d’un système photovoltaïque connecté à un réseau de distribution par les techniques de l’intelligence artificiel.
| dc.contributor.author | MOUZAOUI, Faiza | |
| dc.contributor.author | YOUS, Imene | |
| dc.contributor.author | ABBADI, Amel | |
| dc.contributor.author | HAMIDIA, Fathia | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-23T10:48:44Z | |
| dc.date.available | 2022-06-23T10:48:44Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | À l’ère du développement durable, la technologie photovoltaïque a montré son potentiel significatif comme source d’énergie renouvelable. Ce mémoire est centré 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) avec une minimisation des harmoniques sur le réseau, en utilisant un algorithme classique (IncCond) et des algorithmes d’intelligence artificielle (la logique floue, réseau de neurone artificiel et réseau de neuro-floue). | fr |
| dc.identifier.citation | Comande électrique | fr |
| dc.identifier.govdoc | M118118 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/5573 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 3962; | |
| dc.subject | Système PV | fr |
| dc.subject | l’intelligence artificielle | fr |
| dc.subject | réseau de neuro flou | fr |
| dc.subject | incrément de conductance | fr |
| dc.subject | logique floue | fr |
| dc.subject | réseau de neurone artificiel | fr |
| dc.title | Commande d’un système photovoltaïque connecté à un réseau de distribution par les techniques de l’intelligence artificiel. | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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