Prédiction de la production dune installation PV

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KS OmniScriptum Publishing

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491_9786202549998

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Sinopse
Características

Les acteurs du marché de lénergie (investisseurs, producteurs délectricité, les gestionnaires de réseau, les consommateurs, etc.) font face à des défis potentiels tels que la demande croissante dénergie, les nouveaux modes de consommation dénergie, lintégration de sources dénergie renouvelables (intermittentes) dans les réseaux électriques ainsi que lévolution des réseaux électriques. Cet ouvrage étudie la possibilité de prédire la production dune installation photovoltaïque en autoconsommation par les réseaux de neurones artificiels. Nous avons fait une comparaison croisée de deux architectures (bouclée et non-bouclée) de réseaux de neurones par rapport à la régression multivariable dans le but de disposer dun outil de prédiction efficace et fiable de la production dune installation PV à partir des données météorologiques (ensoleillement et température ambiante).Pour ce faire, nous avons utilisés des données de monitoring dune installation sur une période de 72 jours pour réaliser, entraîner et tester deux topologies de réseaux de neurones (bouclée et non bouclée) dont lapprentissage est fait avec lalgorithme de Levenberg-Marquardt.

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