Etude de l’influence de l’angle d’inclinaison des panneaux solaires sur l’énergie solaire interceptée

Abstract

Dans le cadre de la transition énergétique mondiale et face aux défis du changement climatique, l'énergie solaire photovoltaïque représente une solution durable et prometteuse. Cependant, la performance des panneaux solaires dépend fortement de leur angle d'inclinaison, un paramètre influencé par la latitude, la saison, l’heure de la journée et les conditions météorologiques. Ce mémoire vise à optimiser cet angle à l'aide de l'intelligence artificielle (IA), afin de maximiser le rendement énergétique. La première partie de ce travail est consacrée à l’étude du rayonnement solaire et aux modèles mathématiques permettant de déterminer l'inclinaison optimale. La seconde partie se concentre sur l'application de techniques d'optimisation et de simulation, notamment à travers l’utilisation de l’IA. Une étude de cas portant sur la région de Ghardaïa a permis de tester différentes stratégies d’optimisation (annuelle, saisonnière, mensuelle), et les résultats ont montré que l’ajustement mensuel de l’angle d’inclinaison offre le meilleur compromis entre efficacité énergétique et complexité de mise en œuvre

في ظل التحول العالمي نحو الطاقات المتجددة ومواجهة التغيرات المناخية، تبرز الطاقة الشمسية الكهروضوئية كحل واعد ومستدام. غير أن أداء الألواح الشمسية يتأثر بشكل كبير بزاوية ميلها، وهي زاوية تعتمد على خط العرض، الفصل، توقيت اليوم، والظروف الجوية. تهدف هذه المذكرة إلى تحسين زاوية الميل باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، من أجل تعظيم إنتاج الطاقة. يتناول الفصل الأول دراسة الإشعاع الشمسي والنماذج العلمية المستخدمة لحساب الزاوية المثلى. أما الفصل الثاني فيركز على تقنيات المحاكاة والتحسين، مع اهتمام خاص بتطبيق الذكاء الاصطناعي. وقد تم إجراء دراسة حالة في منطقة غرداية لاختبار عدة استراتيجيات (سنوية، موسمية، وشهرية)، وتبيّن أن التعديل الشهري لزاوية الميل يُعدّ الأفضل من حيث التوازن بين الأداء الطاقوي وسهولة التنفيذ

In the context of the global energy transition and the fight against climate change, photovoltaic solar energy stands out as a sustainable and promising solution. However, the efficiency of solar panels largely depends on their tilt angle, which is influenced by latitude, season, time of day, and weather conditions. This thesis aims to optimize this angle using artificial intelligence (AI) in order to maximize energy output. The first part of this study focuses on solar radiation and the scientific models used to determine the optimal tilt angle. The second part explores optimization and simulation techniques, with particular attention to the integration of AI. A case study conducted in the Ghardaïa region tested several optimization strategies (annual, seasonal, and monthly), and results showed that monthly tilt adjustment provides the best balance between energy efficiency and implementation complexity.