Détection de défauts de panneau solaire par réseau de neurones

Abstract

Les caractéristiques de sortie des panneaux photovoltaïques ne sont pas linéaires et varient avec la température des cellules et le rayonnement solaire. La méthode de suivi du point de puissance maximale (MPPT) est utilisée pour maximiser la puissance de sortie d'un générateur photovoltaïque grâce au suivi continu du point de puissance maximale (MPP). De toutes les méthodes MPPT trouvées dans la littérature, la perturbation et la surveillance (P&O) est la plus largement utilisée en raison de sa simplicité et de sa facilité de mise en œuvre ; cependant, elle souffre de certains inconvénients tels qu'une réponse lente, une oscillation autour du MPP en régime permanent, et même Un mauvais suivi peut se produire avec des conditions atmosphériques changeantes (notre exemple d'ombrage partiel). À cet égard, les effets négatifs associés à de tels Les défauts peuvent être considérablement réduits si des concepts d'intelligence artificielle (IA) sont utilisés .À l'aide d'un réseau de neurones artificiels (RNA), nous détecterons et localiserons l'ombrage partiel et le court-crcuit.