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

Abstract

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.