Détection et diagnostic des pannes dans les systèmes photovoltaïques à l'aide de l'intelligence artificielle

Abstract

Ce projet vise à explorer les dernières avancées scientifiques dans le domaine de l'apprentissage profond et leur impact sur les panneaux solaires. Il vise également à mettre en lumière la contribution significative de l'apprentissage profond dans l'amélioration de l'efficacité et de la maintenance des panneaux solaire. Tout d'abord, nous présenterons les concepts clés de l'intelligence artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning, en détaillant leur évolution et leur impact sur divers secteurs. Nous nous concentrerons ensuite sur les réseaux de neurones, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), et leur application dans la détection et la classification des anomalies et des saletés sur les panneaux solaires. Nous discuterons des défis actuels rencontrés dans le domaine de la maintenance des panneaux photovoltaïques, tels que l'accumulation de poussière et de débris, et comment les techniques de Deep Learning peuvent offrir des solutions innovantes et efficaces. Par exemple, l'utilisation de drones équipés de caméras pour capturer des images des panneaux, qui sont ensuite analysées par des modèles de Deep Learning pour détecter les zones nécessitant un nettoyage ou une réparation. L'étape suivante de notre étude consistera à développer un modèle de classification d'images en utilisant des réseaux CNN, en se basant sur des bibliothèques populaires telles que TensorFlow et Keras. Nous décrirons le processus de collecte et de prétraitement des données, la construction du modèle, et les techniques d'évaluation pour assurer la précision et la robustesse du modèle. Enfin, nous examinerons les perspectives d'avenir et les potentielles améliorations, comme l'intégration de systèmes de surveillance en temps réel et l'automatisation complète de la maintenance des panneaux photovoltaïques grâce à l'IA. Ce mémoire vise à démontrer comment le Deep Learning peut transformer la gestion et l'optimisation des panneaux solaires, contribuant ainsi à une production d'énergie plus durable et efficiente.