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Etude de Prévision de la Production Electrique des Energies Renouvelables

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dc.contributor.author SAITI, Tamer
dc.contributor.author HAMZA, Abdelaziz
dc.date.accessioned 2022-05-09T09:42:34Z
dc.date.available 2022-05-09T09:42:34Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/981
dc.description.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. EN_en
dc.publisher université Ghardaia EN_en
dc.subject Prévision de production, énergie éolienne, régression linéaire, réseaux neurones artificiel EN_en
dc.subject : التنبؤ بتوليد الكهرباء، طاقة الرياح ، االنحدار الخطي ، الشبكات العصبية االصطناعية. EN_en
dc.subject Production forecasting, wind energy, linear regression, artificial neural networks EN_en
dc.title Etude de Prévision de la Production Electrique des Energies Renouvelables EN_en
dc.type Thesis EN_en


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