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Etude du comportement stochastique et cyclique du vent en Algérie destinée aux applications de l'énergie éolienne, la lutte contre la désertification et la protection de l'environnement

Par : Type de matériel : TexteTexteLangue : Français Langue du résumé : Français Détails de publication : PAF 2019Description : 152 p. ill. 22 cmISBN :
  • 978-3841629043
Sujet(s) : Abrégé : Le vent est un phénomène atmosphérique complexe qu'on peut étudier de multiples façons à différentes échelles. Dans ce travail, nous proposons d'étudier le comportement stochastique et cyclique du vent en Algérie. L'analyse du problème est structurée en trois parties. Une première, consiste à modéliser la densité de probabilité du vent tout en exploitant l'approche du maximum d'entropie. La comparaison entre les performances statistiques de cette approche avec celle de la distribution du Weibull conventionnelle a permis de déduire que l'approche proposée est meilleure en terme d'erreur quadratique moyenne. Dans une seconde étude, nous avons étudié le comportement cyclique du vent en utilisant l'analyse temps fréquence afin de suivre les variations du contenant spectral du vent par rapport au temps. Dans une troisième étude, nous prévoyons la vitesse du vent à court terme à l'aide des modèles auto récursifs à moyennes ajustées ainsi que des modèles basés sur la théorie des réseaux de neurones.
Type de document : Ouvrage Ce document apparaît dans la/les liste(s) : Acquisitions 2020
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Le vent est un phénomène atmosphérique complexe qu'on peut étudier de multiples façons à différentes échelles. Dans ce travail, nous proposons d'étudier le comportement stochastique et cyclique du vent en Algérie. L'analyse du problème est structurée en trois parties. Une première, consiste à modéliser la densité de probabilité du vent tout en exploitant l'approche du maximum d'entropie. La comparaison entre les performances statistiques de cette approche avec celle de la distribution du Weibull conventionnelle a permis de déduire que l'approche proposée est meilleure en terme d'erreur quadratique moyenne. Dans une seconde étude, nous avons étudié le comportement cyclique du vent en utilisant l'analyse temps fréquence afin de suivre les variations du contenant spectral du vent par rapport au temps. Dans une troisième étude, nous prévoyons la vitesse du vent à court terme à l'aide des modèles auto récursifs à moyennes ajustées ainsi que des modèles basés sur la théorie des réseaux de neurones.

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