الخلاصة:
Abstract:
The objective of this these is to a predictive model of the power generated by wind
turbines using the automatic learning of an artificial neural network designed to study the
possibility of installing a wind turbines in any area depending on the database of that area. To
achieve this goal, we have built an artificial neural network to predict the productivity of the
wind system using a real wind turbine database. We used the "Feed Forward-Back
Propagation" Method for this and we applied it in the Djelfa University area as a case study.
Résumé:
L'objectif de ce mémoire est de contribuer à l'élaboration d'un modèle prédictif de la
puissance générée par des éoliennes à base de l'apprentissage automatique d'un réseau de
neurones artificiels conçu pour étudier la possibilité d'installer un système éolien dans
n'importe quel site en fonction de la base de données de ce site. Pour atteindre cet objectif,
nous avons construit un réseau de neurones artificiel pour prédire la productivité du système
éolien en utilisant une véritable base de données d'éoliennes. Nous avons utilisé la méthode
"Feed Forward-Back Propagation" pour cela et nous l'avons appliqué au niveau du site de
l'université de Djelfa comme étude de cas.
ملخص:
إن الغرض من ھذه المذكرة ھو المساھمة في إنشاء نموذج تنبؤي للإستطاعة المولدة من توربینات الریاح عن
طریق التدریب الآلي لشبكة عصبیة اصطناعیة مصممة لدراسة إمكانیة تنصیب نظام ھوائي في أي منطقة اعتمادا على
قاعدة بیانات تلك المنطقة المدروسة. ولتحقیق ھذا الھدف، قمنا بإنشاء شبكة عصبیة اصطناعیة للتنبؤ بإنتاجیة نظام الریاح
باستخدام قاعدة بیانات توربینات الریاح الحقیقیة. وقد استخدمنا طریقة "التغذیة الأمامیة-الانتشار الخلفي" لھذا الغرض
وطبقناھا على موقع جامعة الجلفة كحالة دراسة.
