dc.contributor.author |
Issaadi, Salim |
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dc.contributor.other |
Haddadi, Mourad, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2020-12-30T13:01:34Z |
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dc.date.available |
2020-12-30T13:01:34Z |
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dc.date.issued |
2006 |
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dc.identifier.other |
M000606 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/3862 |
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dc.description |
Mémoire de Magister : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2006 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Ce travail s'intéresse à la poursuite du point de puissance maximale (MPPT) des générateurs photovoltaïques et quelques commandes MPPT classiques existantes dans la littérature telles que: "Perturbation & observation", "Perturbation & observation améliorée", "Incrémentation de la conductance".
Notre intérêt s'est particulièrement dirigé sur une commande d'actualité qui fait partie de l'intelligence artificielle.
C'est la commande par les réseaux de neurones qui est basée essentiellement sur l'émulation des différents mécanismes du neurone biologique dans son principe de fonctionnement, où l'algorithme du gradient constitue le noyau des réseaux de neurones artificiels.
L'application s'est portée sur une étude suivie d'une simulation, qui nous a permis de conforter l'idée de la meilleure performance des contrôleurs neuronaux par rapport à leurs homologues classiques. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Ecole nationale polytechnique |
fr_FR |
dc.relation.ispartofseries |
Electronique; |
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dc.subject |
Panneaux solaires |
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dc.subject |
Contrôleur MPPT |
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dc.subject |
Hacheur |
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dc.subject |
Réseau de neurones |
fr_FR |
dc.title |
Commande d'une poursuite du point de puissance maximum (MPPT) par les réseaux de neurones |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |