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https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/29187
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | KOURAS Sid-Ali | - |
dc.contributor.author | BACHIRI, Lakhdar | - |
dc.contributor.author | MIDA, Ammar | - |
dc.date.accessioned | 2022-05-25T09:49:50Z | - |
dc.date.available | 2022-05-25T09:49:50Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/29187 | - |
dc.description.abstract | Interest in photovoltaic devices continues to grow, stimulated by their many applications. During this thesis, we are interested in the study of a technique in particular we allow to optimize the performance of the latter, based on two large families of code namely artificial neural networks and fuzzy logic thus allowing us to benefit from a great capacity of adaptation with the learning process, and also a power of modeling of imprecise knowledge and management of uncertainty. Thus the work presented in this thesis consisted of the development of a model describing the interactions between the different parts of the solar panel battery regulator system as well as the optimal point of use of the device, namely the MPPT, for this it was necessary to couple between several methods We then propose to study the adaptation of ARDUINO in our devices, The development of digital models based on simulation software through ANFIS simulink MATLAB has made it possible to study essentially the variation of the current, voltage and power as well as the influence of temperature and radiation, but also to find the optimal point of use of the device (or the Maximum power point tracking) MPPT. | en_US |
dc.description.abstract | L’intérêt porté aux dispositifs photovoltaïques ne cesse de croitre, stimulé par leurs nombreuses applications. Au cours de ce mémoire, nous nous somme intéresser à l’étude d’une technique en particulier nous permettons d’optimiser le rendement de ces dernier, se basant sur deux grande famille de code à savoir les réseaux de neurones artificielles et la logique floue nous permettant ainsi de profité d’une grande capacité d’adaptation avec le processus d’apprentissage, et aussi une puissance de modélisation de connaissances imprécises et gestion de l’incertitude. Ainsi les travaux présentés dans ce mémoire ont consisté aux développements d’un modèle décrivant les interactions entre les différents partie su système panneaux solaire régulateur batterie ainsi que le point optimal d’utilisation du dispositif à savoir le MPPT, pour cela il était nécessaire de couplé entre plusieurs méthodes Nous nous proposante par la suite d’étudié l’adaptation d’ARDUINO dans notre dispositifs, L'élaboration des modèles numériques basés sur les logiciel de simulation moyennant ANFIS de simulink MATLAB a permis d’étudier essentiellement la variation du courant tension et puissance ainsi que l’influence de la température et le rayonnement, mais aussi de trouver le point optimal d’utilisation du dispositif (ou le Maximum power point tracking) MPPT. | - |
dc.description.sponsorship | Electrotechnique Industrielle | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | UNIVERSITE KASDI MERBAH OUARGLA | en_US |
dc.title | Etude d’un système photovoltaïque optimisé par une technique MPPT intelligente (neurone-floue) ANFIS | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Département de Génie électrique - Master |
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