Détection et Classification des défauts dans les panneaux photovoltaïques
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Date
2023-07
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri Tiziouzou
Abstract
Un panneau photovoltaïque n'est jamais à l'abri des défauts et anomalies qui peuvent
l'affecter et Réduisant ainsi ses performances en termes de production d’énergie. Ces défauts
pouvant être permanents, il est nécessaire de les détecter, de les classifier pour réparer et
restaurer l'alimentation dès que possible.
Ce mémoire explore la détection et la classification des défauts dans les panneaux
photovoltaïques. Nous avons étudié les types de défauts courants dans les panneaux PV. Ainsi
que leur détection.
L’objectif de ce travail est l'utilisation de l'efficacité de la méthode Deep Learning pour
la classification des problèmes
Dans ce travail, nous utilisons le réseau LSTM, une sous-classe de réseaux de neurones
récurrents (RNN). Le processus commence par la collecte et la préparation des données,
nécessaires pour former et tester le modèle. Ensuite, l'architecture du modèle LSTM est
expliquée en détail. Le modèle est implémenté en Python, en utilisant des bibliothèques
populaires comme Keras.
Description
66 f. : ill. ; 30 cm. (+CD-Rom)
Keywords
Panneau photovoltaique
Citation
Electromécaniqe