Optimisation du dimensionnement d’un système photovoltaïque avec stockage par les réseaux de neurones
Bibliographic record
Abstract
Avec la croissance démographique, environ 100 millions barils de pétrole sont consommés d’une façon journalière dans le monde, cette exploitation des ressources fossiles a comme conséquence l’augmentation de l’émission mondiale du gaz à l’effet de serre GES de 23 % entre les années 2013 et 2018. \n \nAfin de réduire la pollution et garder un équilibre écologique, les pays cherchent à investir dans les énergies renouvelables afin de trouver une alternative aux énergies fossiles et ils estiment qu’en 2040, la contribution des sources renouvelables pour satisfaire la demande mondiale en électricité sera 8% (selon l’agence internationale de l’énergie AIE) [1] [2]. Cette tendance vers les énergies renouvelables, favorise les centres de recherches à innover des solutions et optimiser les méthodes. \n \nNotre travail intitulé ‘ l’optimisation du dimensionnement d’un système photovoltaïque avec stockage par les réseaux de neurones’ se fait dans le cadre d’une maitrise de recherche à l’université du Québec en Abitibi Témiscamingue UQAT, qui vise à optimiser les couts et augmenter l’efficacité des systèmes photovoltaïques. \n \nEn effet notre travail permettra d'optimiser le dimensionnement d’une installation photovoltaïque avec stockage en utilisant les réseaux de neurones. \n \nLe premier chapitre présente le contexte de notre travail, la problématique, l’état de l’art et la méthodologie. Dans le deuxième chapitre, on présente les constituants d’une installation photovoltaïque avec stockage, le fonctionnement et les types du réseau des neurones. Le troisième chapitre est dédié à l'estimation de l’irradiation solaire pour les quatre sites : Rouyn-Noranda, La Sarre, Amos et Val d’or et présente aussi les résultats obtenus, et enfin le dernier chapitre est consacré à l'optimisation du système photovoltaïque ainsi que les résultats obtenus de l’estimation de la température et la production des panneaux photovoltaïques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".