Méthode intelligente de diagnostic de défaut pour les systèmes photovoltaïques basée sur les réseaux de neurones - أحمد السالم, زنداح; مسعود, غريسي; أسامة, يله باسي (University of El-Oued, 2022)
Les énergies renouvelables sont le moteur de toute activité humaine moderne. Cette énergie est considérée comme inépuisable. Les systèmes d'énergie renouvelable sont exposés à des pannes et des accidents qui entraînent la défaillance de leurs installations. Ces systèmes tombent en panne et se détériorent pendant la période d'exploitation. Cela nécessite le développement d'un système de diagnostic dont l'objectif principal est de traduire les indicateurs pour détecter les défauts afin de maintenir une excellente production d'énergie pour le système photovoltaïque. Une recherche approfondie est menée pour diagnostiquer les défauts du système photovoltaïque à l'aide de la technologie de l'intelligence artificielle.Cette étude consiste à développer un algorithme de base sur la méthode des réseaux de neurones artificiels pour diagnostiquer les défauts du système photovoltaïque. إن الطاقات المتجددة هي محرك كل نشاط بشري حديث. تعتبر هذه الطاقة لا تنضب. تتعرض أنظمة الطاقة المتجددة إلى أعطال وحوادث تسبب في فشل منشآتها. هذه الأنظمة تفشل وتتدهور خلال فترة التشغيل. يتطلب ذلك تطوير نظام تشخيص هدفه الرئيسي هو ترجمة المؤشرات و إكتشاف الأعطال للحفاظ على إنتاج طاقة ممتاز للنظام الكهروضوئي. يتم إجراء بحث معمق لتشخيص الأعطال في النظام الكهروضوئي باستخدام تقنية الذكاء الإصطناعي ،تتكون هذه الدراسة من تطوير خوارزمية .أساسية حول طريقة الشبكات العصبية الإصطناعية لتشخيص الأعطال في النظام الكهروضوئي
Méthode intelligente de diagnostic de défaut pour les systèmes photovoltaïques basée sur les réseaux de neurones
مذكرات ماستر تخصص الات
Keywords: Les énergies renouvelables ; système photovoltaïque ; L'effet photovoltaïque; الطاقة الشمسية ; النظام الكهروضوئي ; التأثير الكهروضوئي