| dc.contributor.author | HADJIAT, Abderrahim | |
| dc.contributor.author | BEMMERZOUK, Lynda | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-09T10:54:05Z | |
| dc.date.available | 2024-09-09T10:54:05Z | |
| dc.date.issued | 2024-07-02 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/530 | |
| dc.description.abstract | Dans ce mémoire, nous explorons comment améliorer la commande développée dans notre mémoire d’ingénieur pour un système photovoltaïque. Nous remplaçons la commande optimale LQR utilisant des inégalités matricielles linéaires (LMI) par une commande basée sur des réseaux de neurones, afin d’optimiser le suivi du point de puissance maximal (MPPT) et de simplifier le système de commande. | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Directeur: Mr A.Dali / Co-Directeur: Mr Brahim Cherki | en_US |
| dc.subject | Commande optimale, inégalités matricielles linéaires LMI, réseau de neurones, point de puissance maximal MPPT, système photovoltaïque, optimisation, simplification. | en_US |
| dc.title | Optimisation du transfert d’énergie d’un panneau solaire à l’aide d’outils de l’intelligence artificielle | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |