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Technique d'intelligence artificiel pour l'étude de l'état de santé des panneaux solaires

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dc.contributor.author Gharbi Thamir Salah Eddine, Merabet Mohammed Aymen
dc.date.accessioned 2025-10-05T08:13:47Z
dc.date.available 2025-10-05T08:13:47Z
dc.date.issued 2025-06
dc.identifier.uri https://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/17956
dc.description.abstract Ce mémoire porte sur l’amélioration de la performance et de la fiabilité des installations photovoltaïques grâce à l’intelligence artificielle. Dans le cadre d’un stage chez SONELGAZ, des données réelles issues d’une centrale solaire ont été collectées (tension, courant, irradiation, température). Ces données ont été analysées à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et de réseaux de neurones pour détecter les anomalies, anticiper les pannes et évaluer l’état des panneaux. Les résultats montrent que l’IA offre une meilleure capacité de diagnostic par rapport aux méthodes traditionnelles, contribuant ainsi à une gestion plus efficace et durable des systèmes photovoltaïques. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université 8 Mai 1945 - Guelma en_US
dc.title Technique d'intelligence artificiel pour l'étude de l'état de santé des panneaux solaires en_US
dc.type Working Paper en_US


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