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Title: Etude de Prévision de la Production Electrique des Energies Renouvelables
Authors: SAITI, Tamer
HAMZA, Abdelaziz
Keywords: Prévision de production, énergie éolienne, régression linéaire, réseaux neurones artificiel
: التنبؤ بتوليد الكهرباء، طاقة الرياح ، االنحدار الخطي ، الشبكات العصبية االصطناعية.
Production forecasting, wind energy, linear regression, artificial neural networks
Issue Date: 2020
Publisher: université Ghardaia
Abstract: La prévision de la production électrique des énergies renouvelable notamment l’énergie éolienne constitue une partie très importante dans l’intégration aux réseaux électriques, ce faisant, il contribue à réduire le fonctionnement des centrales électriques conventionnelles, ce qui conduit à réduire le coût de production électrique et préserver l'environnement car il s'agit d'une énergie propre, gratuit et renouvelable. Dans ce travail nous avons développé des programmes qui calculent l’erreur de prévision à court terme en utilisant les méthodes statistiques classiques telles que la régression, et des méthodes d’intelligence artificielle basées sur les réseaux de neurones. Les méthodes classiques dépendent du modèle mathématique, mais les méthodes de réseaux de neurones ne dépendent que des données historiques avec une prévision précise, sachant que la production électrique dépend du vitesse du vent, de la saisonnalité.
URI: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/981
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