Abstract:
Dans le cadre de ce mémoire, on s'est principalement intéressé à une étude de diagnostic des défauts dans le système photovoltaïque. L'objectif est de développer un algorithme qui peut distinguer la totalité des défauts analysé, garce à la conservation du technique neurone.
Pour parvenir au diagnostic dans le cadre photovoltaïque, une impérative étude recherchée sur les différentes approches théorique de diagnostic a été abouti.
La toute première étape consiste à établir une base de compétence sur le comportement défaillant d'un système photovoltaïque. La formalité proposée consiste sur le principe d'une régularité de l'irradiante solaire sur les cellules photovoltaïque.
Nous avons assimilé des valeurs bonne et stable de l'irradiante solaire d'un générateur photovoltaïque en fonctionnement saint et celle en fonctionnement défaillant pour les divers défauts considérés.
Plusieurs différents incertitudes ont été causé par chaque indication afin de contourner chaque problème non repérable nous avons consacré un point.
Pour un diagnostic de défaut dans le système photovoltaïque ont a classifié grâce à un technique de l'intelligence artificiel et entamé la méthode basée sur les réseaux de neurone.
Dans l'ensemble de cette étude la méthode de réseau de neurone a été appliquée dans le cas de défaut. Egalement le réseau de neurone artificiel exige une grande base de données pour estimer les paramètres de sortie avec une excellente précision.
Enfin le diagnostic est fait en admettent la technique de l'intelligence artificiel pour mieux reconnaitre les défauts.
