Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/33291
Title: Forecasting household heating demand using ANN Algorithms
Authors: BELAHYA Hocine
Ben Sadia, Ahmed
Arif, djamel
Issue Date: 2023
Publisher: University of Kasdi Merbah Ouargla
Abstract: In recent years, Algeria has witnessed a remarkable development in terms of energy production and consumption. According to statistics, almost half of this energy is directed to domestic consumption. Statistics also confirms that the share of heating in this consumption is about 46%. That's a big number, so we created a home heating model that we'll evaluate its effectiveness through algorithms. Artificial Intelligence This study aims to reduce the consumption of fossil fuel energy and the exploitation of renewable energy in home heating.
عرفت الجزائر في السنوات الأخيرة تطورا ملحوظا من حيث إنتاج الطاقة واستهلاكها. وفقًا للإحصاءات ، يتم توجيه ما يقرب من نصف هذه الطاقة للاستهلاك المحلي. تؤكد الإحصائيات أيضًا أن حصة التدفئة من هذا الاستهلاك تبلغ حوالي 46٪. هذا رقم كبير ، لذلك أنشأنا نموذجًا للتدفئة المنزلية سنقيم فعاليته من خلال الخوارزميات. الذكاء الاصطناعي تهدف هذه الدراسة إلى تقليل استهلاك طاقة الوقود الأحفوري واستغلال الطاقة المتجددة في التدفئة المنزلية.
Ces dernières années, l'Algérie a connu un développement remarquable en termes de production et de consommation d'énergie. Selon les statistiques, près de la moitié de cette énergie est destinée à la consommation domestique. Les statistiques confirment également que la part du chauffage dans cette consommation est d'environ 46 %. C'est un grand nombre, nous avons donc créé un modèle de chauffage domestique dont nous évaluerons l'efficacité grâce à des algorithmes. Intelligence Artificielle Cette étude vise à réduire la consommation d'énergie fossile et l'exploitation des énergies renouvelables dans le chauffage domestique.
Description: Mechanical Engineering
URI: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/33291
Appears in Collections:Département de Génie Mécanique - Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1687423589007_مذكرة مصححة ok_compressed.pdf1,01 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.