Prédiction du rayonnement solaire en utilisant les réseaux de neurone artificiel.

Abstract

L'énergie solaire peut combler mondialement tout besoin humain en termes d'énergie. Et donc notre travail consiste d'étudier les paramètres météorologiques et la technologie photovoltaïque pour développer un réseau de neurones artificiels pouvant nous prédire le rayonnement solaire global de n'importe quel endroit sur terre à partir des paramètres plutôt simples à calculer, et donc une exploitation maximum de l'énergie photovoltaïque possible. Dans notre étude nous avons pris des paramètres météorologiques pour la région de Bejaïa. Des réseaux de neurones ont été mis au point, ils ont été confrontés à des tests, notamment à un apprentissage, pour mettre en place l'entraînement de nos systèmes neuronales sur une base de données entièrement connues à leurs environnement, ensuite nos systèmes sont passés à la phase de test pour les tester sur une base de données qui leurs est entièrement inconnue. Ils auront pour but de prédire les irradiations solaires globales à partir de la simple entrée qu'on leur a fourni. Un tri de ces réseaux a été fait pour en tirer le meilleur réseau de neurone avec le minimum d'erreurs commises lors de la période de test. Le résultat de notre étude démontre la capacité des réseaux de neurones artificiels à prédire le rayonnement solaire global de façon très précise à partir d'une base de données totalement inconnue au réseau.