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http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/20148| Title: | Estimation du potentiel solaire des sites algériens par régression : application à la sélection de futurs parcs photovoltaïques |
| Authors: | MATARI, NAIMA |
| Keywords: | Énergie solaire, photovoltaïque, régression linéaire multiple, régression Ridge, validation croisée, multicolinéarité, potentiel solaire, Algérie, NASA POWER, aide à la décision. |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | AKLI MOHAND OULHADJ UNIVERSITY - BOUIRA |
| Abstract: | L’Algérie dispose d’un potentiel solaire exceptionnel et a engagé un ambitieux pro gramme national de 15000 MW de capacité renouvelable installée à l’horizon 2035. La concrétisation de ce programme nécessite des outils statistiques d’aide à la décision pour la sélection rapide des sites favorables au déploiement de centrales photovoltaïques. Ce mémoire propose une démarche complète d’estimation du potentiel solaire des sites algériens à partir de leurs caractéristiques géographiques et climatiques, en utilisant des méthodes de régression supervisée. Le travail s’articule en quatre étapes successives. La première pose le cadre physique du problème : principes de la conversion photovoltaïque, modèle reliant l’énergie so laire reçue et la température au rendement énergétique, et présentation du programme national algérien des énergies renouvelables. La deuxième présente la démarche métho dologique de construction d’un jeu de données synthétique de 200 sites algériens, calibré sur les paramètres climatologiques publiés par la NASA POWER, et conduit l’analyse exploratoire associée (statistiques descriptives, corrélations de Pearson et Spearman, facteurs d’inflation de variance). La troisième étape formalise rigoureusement les deux méthodes de régression rete nues : la régression linéaire multiple, depuis la formulation matricielle jusqu’au théo rème de Gauss-Markov, et la régression Ridge, avec son principe de pénalisation L2 et la sélection de l’hyperparamètre λ par validation croisée. La quatrième étape consti tue le cœur expérimental : appliqués au jeu de 200 sites, les deux modèles atteignent des performances quasi identiques avec un coefficient de détermination R2 = 0,987, une erreur absolue moyenne MAE = 15 kWh/kWc/an et une erreur relative MAPE =0,90%. L’analyse des coefficients confirme la prédominance de l’énergie solaire reçue globale comme prédicteur du rendement, et révèle un gradient nord-sud marqué : 1925 kWh/kWc/an dans le Sahara central contre 1405 kWh/kWc/an sur la côte méditerra néenne |
| URI: | http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/20148 |
| Appears in Collections: | Mémoires Master |
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| Matari_Naima__NEW__Copy_ (5).pdf | 1,29 MB | Unknown | View/Open |
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