Browsing by Author "Tercha, Wassila"

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Optimisation des performances des systèmes photovoltaïques par l’utilisation de l’apprentissage automatique et du l’apprentissage profond pour la prédiction des irradiances et des températures
(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2023) Moussaoui, Douaa; Tercha, Wassila; Tadjer, Sid Ahmed (Promoteur)
L'objectif de ce mémoire est d'explorer l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond pour améliorer l’efficacité de système photovoltaïque grâce à la prévision météorologique. En utilisant des techniques avancées, telles que les réseaux de neurones artificiels ... Le présent travail est subdivisé en quatre chapitres essentiels: le premier chapitre se concentre sur l'étude approfondie de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en explorant leurs définitions, leurs principes fondamentaux et les différents types d'algorithmes et d'architectures qui les caractérisent. Le deuxième chapitre est consacré à l’étude de l’énergie solaire et les systèmes photovoltaïque ou en présente les différents types et la technologie utilisé dans les systèmes "PV" ainsi que et son principe de fonctionnement. Le troisième chapitre représente une initiative pour le langage de développement "Python" et l’environnement "Jupyter". Le dernier chapitre résume les résultats obtenus par nos modèles et des interprétations des graphes de la prédiction.
Optimizing Smart City Street Lighting: A Hybrid IoT-SAC Approach
(Institute of Electrical and Electronics, 2025) Tercha, Wassila; Chekired, Fathia; Tadjer, Sid Ahmed; Canale, Laurent
The confluence of artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT) is fast changing the concept of smart cities. Smart street lighting is only one example of the great opportunities this potent combination presents for enhancing urban infrastructure. While previous studies have looked into the possibility of combining IoT and Soft Actor-Critic (SAC) for this goal, this work takes a different tack. A simulated Internet of Things system that replicates real-world sensor data is used in our work. The SAC algorithm receives data from this system on variables like ambient light levels, weather, and vehicle and pedestrian traffic. The SAC algorithm modifies street light operation patterns and brightness dynamically within this controlled environment. This enables us to fine-tune the hybrid strategy so that it strikes a balance between user comfort and energy efficiency