DÉVELOPPEMENT D'ALGORITHME DE RÉTROPROPAGATION POUR L'ESTIMATION DU RAYONNEMENT SOLAIRE : UNE ÉTUDE DE CAS EN TURQUIE (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2023)
L'énergie solaire a un rôle important à jouer pour atteindre l'objectif de remplacement des combustibles fossiles et de réduction des émissions de gaz à effet de serre avec un potentiel important. Les ingénieurs, les architectes et les agriculteurs ont besoin d'informations précises sur le rayonnement solaire afin de développer des systèmes d'énergie solaire. C'est une pratique courante pour les services météorologiques du monde entier de mesurer la durée d'ensoleillement et la température de l'air. Malgré cela, les mesures mondiales du rayonnement solaire sont extrêmement rares et certaines informations font défaut. Il devient vital d'estimer le rayonnement solaire sur des sites qui n'ont pas leur propre station. Dans la littérature, une variété de modèles ont été développés pour estimer le rayonnement solaire. Le modèle de réseau de neurones artificiels (ANN) est couramment utilisé pour l'estimation du rayonnement solaire global. Dans cette étude, un algorithme de rétropropagation pour toute l'année est généré pour estimer le rayonnement solaire global à Adana en utilisant les données météorologiques obtenues auprès des services météorologiques de l'État turc. Le modèle ANN a été développé en utilisant les données des années 2014, 2015 et 2016 avec le programme MATLAB. Les données de 2017 sont utilisées pour tester le modèle. Une comparaison entre le modèle développé et les données réelles est effectuée en fonction de la valeur R2. À la suite de l'étude, le R2 obtenu en entraînant les données a été calculé à 0,9019. La valeur R2 dérivée des données de test a été calculée comme 0,7277. À la lumière de ces résultats, on peut dire que l'étude d'estimation a été satisfaisante.
Keywords: Radiation solaire; Estimation; Réseau neuronal artificiel; Rétropropagation