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dc.contributor.authorChekri, Katia-
dc.contributor.authorAggoune, Ibtissem-
dc.contributor.authorOuali, K. ; promoteur-
dc.date.accessioned2024-03-20T09:55:16Z-
dc.date.available2024-03-20T09:55:16Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.other621.3MAS/646-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23065-
dc.descriptionOption : Instrumentationen_US
dc.description.abstractL'énergie photovoltaïque (PV) est de plus en plus utilisée comme source d'énergie alternative. Cependant, les panneaux solaires ont encore un rendement de conversion d'énergie relativement faible, malgré les avancées technologiques dans leur fabrication. Ce rendement peut être encore réduit si le générateur photovoltaïque (GPV) n'opère pas au point de puissance maximale (MPP). Il est donc essentiel de suivre ce point, qui varie en fonction des conditions climatiques,lors de la conception du système PV Notre étude explore deux approches pour atteindre le point de puissance maximale, notamment l'utilisation de logique floue ainsi que la méthode neuronale. Après avoir étudié et simulé ces algorithmes avec le système photovoltaïque, nous avons obtenu des résultats satisfaisants. En résumé, ce thème vise à améliorer l'efficacité énergétique des systèmes photovoltaïques en optimisant leur fonctionnement au point de puissance maximale. Nous explorons différents algorithmes pour atteindre cet objectif, et nos simulations démontrent des résultats prometteurs.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Mira-Bejaiaen_US
dc.subjectEnergie photovoltaïque (PV) ; Module photovoltaïque ; GPV ; Système photovoltaïqueen_US
dc.titleEtude comparative de deux techniques intelligentes pour la poursuite du point de puissance maximale d'un module photovoltaïque.en_US
dc.typeThesisen_US
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