Amélioration de l'efficacité du MPPT dans les systèmes PV par l'intégration des ANN
| dc.contributor.author | Rezzag Habla Abd Nasser | |
| dc.contributor.author | Gasmi Haidar | |
| dc.contributor.author | Mennad abdelmalek | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-11T09:20:00Z | |
| dc.date.available | 2024-09-11T09:20:00Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Mémoires de Master : spécialisation Réseaux Electrique | |
| dc.description.abstract | Ce mémoire de maîtrise porte sur l'intégration de réseaux de neurones artificiels (ANN) dans les systèmes photovoltaïques pour augmenter l'efficacité du suivi du point de puissance maximale (MPPT). Les systèmes photovoltaïques sont une source essentielle d'énergie propre et s'appuient fortement sur la technologie (MPPT) efficace pour obtenir les meilleures performances possibles. Les réseaux de neurones artificiels, inspirés du cerveau humain, présentent des capacités d'adaptation remarquables, ce qui en fait un candidat idéal pour améliorer l'efficacité des systèmes photovoltaïques. Les objectifs de recherche comprennent l'exploration de la synergie des (ANN) avec les systèmes photovoltaïques, l'analyse des facteurs environnementaux affectant la technologie (MPPT), le développement d'une solution pratique basée sur (ANN) pour améliorer la technologie (MPPT) et l'évaluation des impacts dans le monde réel. La recherche met en évidence la possibilité d’exploiter les réseaux de neurones artificiels pour augmenter l’efficacité de l’utilisation de l’énergie solaire et contribuer au développement des énergies renouvelables.تتناول مذكرة الماستر هذه دمج الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) في أنظمة الخلايا الضوئية لتحسين كفاءة تتبع أقصى نقطة للقدرة (MPPT) تعتبر أنظمة الخلايا الضوئية مصد اً ر هاما للطاقة النظيفة، وتعتمد بشكل كبير على تقنية (MPPT) الفعالة للحصول على أفضل أداء ممكن. الشبكات العصبية الاصطناعية، مستوحاة من الدماغ البشري، تظهر قد ا رت تكيفية ا رئعة، مما يجعلها مرشحً ا مثاليًا لتحسين كفاءة أنظمة الخلايا الضوئية. أهداف البحث تشمل استكشاف تآزر الشبكات العصبية الاصطناعية مع أنظمة الخلايا الضوئية، وتحليل العوامل البيئية التي تؤثر على تقنية (MPPT) ، وتطوير حلاً عمليًا قائمًا على الشبكات العصبية الاصطناعية لتحسين تقنية (MPPT) ، وتقييم التأثي ا رت في العالم الحقيقي. يسلط البحث الضوء على إمكانية استغلال الشبكات العصبية الاصطناعية في رفع كفاءة استخدام الطاقة الشمسية ويساهم في تطوير الطاقة المتجددة. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/34104 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Université Echahid Hama Lakhdar- Eloued | |
| dc.relation.ispartofseries | 621.385-193 | |
| dc.subject | réseaux de neurones artificiels (ANN) | |
| dc.subject | système photovoltaique (PV) | |
| dc.subject | suivi du point de puissance maximale (MPPT) | |
| dc.subject | optimisation intelligence artificielle. | |
| dc.subject | الشبكات العصبية الاصطناعية | |
| dc.subject | (ANN) الانظمة الكهروضوئية ) | |
| dc.subject | (PV تتبع نقطة القدرة القصوى | |
| dc.subject | (MPPT) التحسين الذكاء الاصطناعي. | |
| dc.title | Amélioration de l'efficacité du MPPT dans les systèmes PV par l'intégration des ANN | |
| dc.type | master |