Browsing by Author "Benali, Lamara"
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Item Estimation et caractérisation des radiations solaires pour une application aux systèmes énergétiques(2022-05-30) Benali, LamaraDans une première partie, il est question de l'estimation du rayonnement solaire à l'aide de l'utilisation de modèles empiriques. Deux banques de données solaires mesurées pour les localités de Bouzaréah à Alger et du site de VIGNOLA à Ajaccio ont été constituées et étudiées. Des résultats obtenus, on a constaté que les tests de performance basés sur des méthodes graphiques et statistiques ont permis de déterminer la précision de chaque modèle, ce qui a fait émerger le modèle de Perez. La deuxième partie de ce travail concerne les méthodes de prétraitement. Parmi les méthodes de prétraitement de données du rayonnement mesuré, utilisées dans le présent travail, nous nous sommes penchés, avec plus de détail, sur la stationnarisation. Là, d'après la littérature, le modèle Solis (Solar Irradiance Scheme) est le mieux indiqué. Ce modèle physique, basé sur les calculs du modèle de transfert radiatif (RTM), a besoin de la colonne de vapeur d'eau atmosphérique et de la teneur en aérosol comme paramètres d'entrée principaux, disponibles dans la base de données AERONET (AErosol RObotic NETwork). Quant à la troisième partie, elle est consacrée à la prédiction du rayonnement solaire. Ici, nous avons utilisé trois méthodes de prévision, des méthodes d'apprentissage automatique, relevant de l'intelligence artificielle, la persistance intelligente, le réseau neuronal artificiel (perceptron multicouche) et la méthode dite Forêts Aléatoires (Rondom Forests). Elles ont été comparées et testées sur des données solaires mesurées dans un site météorologique présentant une forte variabilité. L'objectif était de prévoir l'irradiation solaire horaire pour un horizon temporel compris entre h + 1 et h + 6 ; ces méthodes ont été appliquées aux trois composantes solaires : globale horizontale, normale et diffuse horizontale. Il apparaît des résultats obtenus, que la méthode de la Forêt Aléatoire permet de prédire ces trois composantes avec une bonne précision.