Prédiction des performances d'un capteur hybride PV/T à l'aide des réseaux de neurones artificiels

Abstract

L'énergie solaire est parmi les sources d'énergie les plus importantes, pour cela l'exploitation de cette énergie est considérée comme un axe de recherche qui a connu de considérables développements. L'objectif de notre travail est de faire une prédiction des performances d'un capteur hybride HPVT qui produit à partir de l'énergie solaire, l'énergie électrique et thermique en même temps, et pour cela on a commencé par faire une étude expérimentale sur un banc d'essai d'un capteur hybride HPV /T pour une journée du printemps (23 mai 2018) à Jijel afin d'obtenir une base de données. A partir de cette base de donnée on a essayé de créer un modèle de réseau de neurone (RNA) convenable à notre capteur qui prédit les valeurs du rendement global les plus proches avec celles des valeurs réelles, tout en utilisant des valeurs extraites de notre expérience et la résolution du programme MATLAB