Nouvel article accepté dans le journal "Energy"

Estimation of 5-min time-step data of tilted solar global irradiation using ANN model
K. Dahmani, R. Dizene, G. Notton, C. Paoli, ML Nivet, C. Voyant.


Ce papier est le résultat du travail de thèse de Kahina Dahmani (étudiante Algérienne co-encadrée par Gilles Notton de l'université de Corse). Il fait suite à ce qui a été présenté lors de la conférence de Jijel au mois de septembre dernier. Les outils déjà étudiés lors de la prévision de la ressource solaire (ANN+processus d’optimisation ad-hoc), sont ici exploités pour incliner le rayonnement horizontal. Les résultats exposés sont légèrement meilleurs que ce que l'on peut trouver dans la littérature (modèles analytiques de type Klutcher, Climed,...), il faudra toutefois par la suite, généraliser cette conclusion en étudiant d'autres sites, en modifiant le time step d'acquisition ou en modifiant le nombre de data utilisées lors de l'apprentissage. Le résumer de ce papier est:

"Converting measured horizontal global solar irradiance in tilted ones is a difficult task, particularly for a small time-step and for not-averaged data. Conventional methods (statistical, correlation, …) are not always efficient with time-step less than one hour; thus, we chose to use an Artificial Neural Network (ANN) to realize this conversion applied to 5-min solar radiation data of Bouzareah, Algeria. The ANN is developed and optimized using two years of solar data; the nRMSE is
around 8% for the optimal configuration, which corresponds to a very good accuracy for such a short time-step."

Rédigé par Cyril VOYANT le Dimanche 6 Avril 2014 à 10:03 | Lu 279 fois