Prédiction du rayonnement solaire par la méthode de réseaux de neurones (application pour le site de Ouargla )

Abstract

L'énergie solaire pourrait satisfaire les besoins énergétiques mondiaux. Notre travail consiste donc à exploiter les paramètres météorologiques afin de développer un réseau de neurones artificiels capable d’estimer et de prédire le rayonnement solaire global de n'importe quel endroit sur terre à partir de paramètres simples à calculer. Cela permettrait une exploitation maximale de l'énergie photovoltaïque disponible. Dans notre étude, nous avons utilisé des données météorologiques de la région de Ouargla. Nous avons développé des modèles de réseaux de neurones, les avons soumis à des tests, notamment un processus d'apprentissage, pour entraîner nos systèmes neuronaux sur des ensembles de données connus. Ensuite, nos systèmes ont été testés sur des ensembles de données inconnus. L'objectif était de prédire les irradiations solaires globales à partir des données fournies en entrée. Nous avons sélectionné les meilleurs réseaux neuronaux, ceux ayant commis le moins d'erreurs lors de la phase de test. Les résultats de notre étude démontrent la capacité des réseaux de neurones artificiels à prédire avec précision le rayonnement solaire global à partir de données entièrement connues du site.

الطاقة الشمسية قد تلبي الاحتياجات الطاقوية العالمية. لذلك، يتمثل عملنا في دراسة المعلمات الجوية وتكنولوجيا الطاقة الشمسية الكهروضوئية لتطوير شبكة من الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على توقع الإشعاع الشمسي العالمي من أي مكان على الأرض استنادًا إلى معلمات بسيطة يمكن حسابها. هذا سيسمح بالاستفادة القصوى من الطاقة الشمسية المتاحة. في دراستنا، استخدمنا بيانات جوية من منطقة ورقلة . قمنا بتطوير شبكات عصبية وخضعناها لاختبارات، بما في ذلك عملية التعلم، لتدريب أنظمتنا العصبية على مجموعات بيانات معروفة. ، تم اختبار أنظمتنا على مجموعات بيانات غير معروفة. كان الهدف هو توقع الإشعاع الشمسي العالمي استنادًا إلى البيانات المقدمة كمدخلات. حددنا أفضل الشبكات العصبية، تلك التي ارتكبت أقل الأخطاء أثناء مرحلة الاختبار. تظهر نتائج دراستنا قدرة الشبكات العصبية الاصطناعية على توقع الإشعاع الشمسي العالمي بدقة استنادًا إلى بيانات معروفة تمامًا, للموقع

الطاقة الشمسية قد تلبي الاحتياجات الطاقوية العالمية. لذلك، يتمثل عملنا في دراسة المعلمات الجوية وتكنولوجيا الطاقة الشمسية الكهروضوئية لتطوير شبكة من الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على توقع الإشعاع الشمسي العالمي من أي مكان على الأرض استنادًا إلى معلمات بسيطة يمكن حسابها. هذا سيسمح بالاستفادة القصوى من الطاقة الشمسية المتاحة. في دراستنا، استخدمنا بيانات جوية من منطقة ورقلة . قمنا بتطوير شبكات عصبية وخضعناها لاختبارات، بما في ذلك عملية التعلم، لتدريب أنظمتنا العصبية على مجموعات بيانات معروفة. ، تم اختبار أنظمتنا على مجموعات بيانات غير معروفة. كان الهدف هو توقع الإشعاع الشمسي العالمي استنادًا إلى البيانات المقدمة كمدخلات. حددنا أفضل الشبكات العصبية، تلك التي ارتكبت أقل الأخطاء أثناء مرحلة الاختبار. تظهر نتائج دراستنا قدرة الشبكات العصبية الاصطناعية على توقع الإشعاع الشمسي العالمي بدقة استنادًا إلى بيانات معروفة تمامًا, للموقع