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Title: Estimation des paramètres des modules solaires photovoltaïques à simple et double diode à l'aide de l'algorithme d'optimisation de Kepler
Authors: Mohamed, Kerrouche
Yacine, Chader
Keywords: Lois de Kepler,Optimisation, Problèmes contraints, Modules photovoltaïques, Algorithme méta heuristique, extraction de paramètres, modèle à une seule diode, système solaire PV
Issue Date: 2023
Publisher: Université Akli Mohand Oulhadj - Bouira
Abstract: Un module photovoltaïque (PV) ou une cellule solaire est caractérisé électriquement par un modèle de circuit avec des paramètres spécifiques. Pour une simulation et un fonctionnement d’un système PV, les paramètres de la cellule solaire doivent être calculés avec précision à l’aide de données expérimentales. L’extraction de paramètres inconnus du système solaire PV est nécessaire pour analyser les performances du système à l’aide des caractéristiques I-V dans diverses conditions de fonctionnement telles que le rayonnement solaire et les températures variables. Cependant, le problème du modèle solaire PV est de nature hautement non linéaire. Pour résoudre ce problème, un algorithme efficace est nécessaire. Par conséquent, dans ce mémoire, nous avons proposé un nouvel algorithme méta heuristique appelé algorithme d’optimisation de Kepler (KOA), inspiré des lois de Kepler sur le mouvement planétaire pour prédire la position et la vitesse des planètes à un moment donné. Dans KOA, chaque planète avec sa position agit comme une solution candidate, qui est mise à jour de manière aléatoire via le processus d’optimisation par rapport à la meilleure solution jusqu’à présent (Soleil). L’algorithme d’optimisation de Kepler permet une exploration et une exploitation plus efficaces de l’espace de recherche car les solutions candidates (planètes) présentent des situations différentes du Soleil à des moments différents, en plus du problème d’estimation des paramètres des modules photovoltaïques, ont été utilisés pour évaluer les performances de (KOA). Pour observer son efficacité, il a été comparé aux derniers algorithmes publiés, y compris l’algorithme optimisé de la stratégie de guerre (WSO) et avec d’autres algorithmes tels que (GTO) et (FLA). Les résultats de la courbe de convergence et les informations statistiques ont indiqué que KOA est plus efficace que tous les optimiseurs comparés.
URI: http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/15783
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