Afficher la notice abrégée
dc.contributor.author |
Saifi, Saber |
|
dc.contributor.author |
Boumezbeur, Khalid |
|
dc.contributor.author |
Bouzerdoum, Moufida (Encadreur) |
|
dc.date.accessioned |
2024-03-12T09:36:35Z |
|
dc.date.available |
2024-03-12T09:36:35Z |
|
dc.date.issued |
2023 |
|
dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/14370 |
|
dc.description |
Option: Microélectronique |
fr_FR |
dc.description.abstract |
L'énergie éolienne est une source énorme d’énergie renouvelable qui est largement utilisée
pour la production d'électricité et la fourniture d'énergie renouvelable. Elle est exploitée à
l'aide des turbines éoliennes qui convertissent le mouvement du vent en énergie mécanique,
puis en énergie électrique. Des techniques d'apprentissage automatique sont utilisées pour
prévoir la vitesse et la puissance du vent qui sont le MLP et le LRN. Ces modèles sont
entrainés en utilisant une base de données réelle recueillie à partir d’une installation
éolienne située en sud de l’Italie. La validation de ces prédicteurs a été réalisée sur une
étude comparative entre les valeurs réelles et prédites en calculant des critères de
performances à savoir : RMSE, MAE, MAPE et R. Les modèles proposés ont montrés une
bonne performance pour prévoir la vitesse du vent et la puissance délivrée par les systèmes
éoliens. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université de Jijel |
fr_FR |
dc.subject |
Puissance éolienne, vitesse du vent, modélisation, MLP, LRN, prévision, performance |
fr_FR |
dc.title |
Prédiction de la vitesse du vent et de la puissance délivrée par une éolienne par les techniques d’apprentissage automatique |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
Fichier(s) constituant ce document
Ce document figure dans la(les) collection(s) suivante(s)
Afficher la notice abrégée