Optimisation des installations photovoltaïques
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Par des techniques intelligentes
Les systèmes photovoltaïques présentent des caractéristiques fortement non linéaires, leur production d'énergie dépend des conditions climatiques qui sont hautement aléatoires.
Tout cela rend la conception d'un système photovoltaïque optimisé difficile.
Les systèmes photovoltaïques connectés aux réseaux, et grâce à l'amélioration du rendement des panneaux photovoltaïques, promettent d'être l'avenir du photovoltaïque.
Cependant, la connexion au réseau d'un générateur externe comme le générateur photovoltaïque impose quelques défis techniques à surmonter.
Dans ce travail nous avons essayé d'apporter une contribution dans ce sens en utilisant des techniques intelligentes tel que la logique floue type-1 et type-2 et les réseaux de neurones.
Salim MAKHLOUFI a reçu son Magistère en électronique de l’université de Batna (Algérie), son DEA en automatique et informatique appliquée de l’école centrale de NANTES et son Doctorat en électronique de l’université de Batna en 2002, 2003 et 2013 respectivement.
Actuellement il est maitre de conférences classe B à l’université d’ADRAR (Algérie).
Fiche technique
- Auteur
- Salim Makhloufi
- Langue
- Français
- Éditeur
- Presses Académiques Francophones
- Pays
Algérie
Par des techniques intelligentes
Les systèmes photovoltaïques présentent des caractéristiques fortement non linéaires, leur production d'énergie dépend des conditions climatiques qui sont hautement aléatoires.
Tout cela rend la conception d'un système photovoltaïque optimisé difficile.
Les systèmes photovoltaïques connectés aux réseaux, et grâce à l'amélioration du rendement des panneaux photovoltaïques, promettent d'être l'avenir du photovoltaïque.
Cependant, la connexion au réseau d'un générateur externe comme le générateur photovoltaïque impose quelques défis techniques à surmonter.
Dans ce travail nous avons essayé d'apporter une contribution dans ce sens en utilisant des techniques intelligentes tel que la logique floue type-1 et type-2 et les réseaux de neurones.