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Diagnostic de défauts dans le système photovoltaïque par les réseaux de neurones artificiels
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Khemliche, Mabrouk Djeriou, Salim Latreche, Sara |
| Copyright Year | 2013 |
| Abstract | Résumé L’objectif de ce travail étant de diagnostiquer et de simuler l’association d’un panneau photovoltaïque avec un convertisseur DC/DC alimentant une machine asynchrone MAS à partir d’un convertisseur DC /AC. Nous détectons les défauts de l’association moteur-onduleur à une alimentation d’un générateur photovoltaïque. Partons de la modélisation de la machine dans le repère de Park, puis l’association de la MAS-Onduleur de tension à l’état sain et en présence de défauts, puis leurs résultats de simulation à l’aide du logiciel Matlab/Simulink. Le diagnostic du système photovoltaïque a été fait en prenant des défauts de la machine asynchrone et en appliquant la méthode des réseaux de neurones artificiels. Mots clés: Système Photovoltaïque, Convertisseur, Réseaux de Neurones Artificiels, Machine Asynchrone, Diagnostic de Défauts. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://www.cder.dz/download/sienr2012_43.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |