Analyse des performances des centrales photovoltaïques par l’intelligence artificielle

Abstract

La performance d'un système photovoltaïque dépend de plusieurs paramètres tels que la température, les nuages, la saison, etc. Cela rend l'étude des performances photovoltaïques (PV) à partir de bases de données de suivi très complexe compte tenu de la taille des informations et de la complexité des phénomènes impliqués. Ce travail propose une approche efficace de classification et d'analyse basée sur une méthode d'intelligence artificielle (classificateur SVM) afin de simplifier et d'optimiser le traitement de ces données et l'étude des performances des systèmes PV et suivi la dégradation des modules photovoltaïque. Plus précisément, nous appliquons le SVM (Machine à Vecteurs de Support) ; les données passent de variables à multi classes pour simplifier l'analyse. Toutes les étapes de calcul. Basé sur l'application de l'intelligence artificielle (les réseaux de neurones), les données enregistrées (puissance de sortie, température du module PV, rayonnement solaire, température ambiante, etc.) peuvent être analysées et traitées facilement.