Étude et optimisation d'une cellule photovoltaïque organique - Touhami, Ghaitaoui;Ali, Benatiallah;Khachab, Hamid
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Les réseaux de neurones artificiels se sont révélés utiles pour modéliser les caractéristiques électriques des cellules photovoltaïques. Ils ont de nombreux avantages d'une telle approche ainsi que de la précision, de la robustesse et de la vitesse qui en résultent. Les réseaux de neurones ont été utilisés pour modéliser les caractéristiques des modules photovoltaïques traditionnels à base de silicium, et dans ce travail, nous avons étudié un modèle de cellule solaire en tandem organique de nouvelle génération. Les cellules photovoltaïques à base de silicium ont généralement été modélisées par…mehr

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Produktbeschreibung
Les réseaux de neurones artificiels se sont révélés utiles pour modéliser les caractéristiques électriques des cellules photovoltaïques. Ils ont de nombreux avantages d'une telle approche ainsi que de la précision, de la robustesse et de la vitesse qui en résultent. Les réseaux de neurones ont été utilisés pour modéliser les caractéristiques des modules photovoltaïques traditionnels à base de silicium, et dans ce travail, nous avons étudié un modèle de cellule solaire en tandem organique de nouvelle génération. Les cellules photovoltaïques à base de silicium ont généralement été modélisées par des ensembles de paramètres de circuits simples; cependant, pour les cellules organiques, le processus est généralement imperméable. Pour cette raison, nous montrons que l'application de réseaux neuronaux artificiels (ANN) s'est avérée avantageuse pour la modélisation. Nous avons utilisé de tels réseaux avec une solution algorithmique pour paramétrer automatiquement le voltage-courant et les caractéristiques de puissance-tension des modules photovoltaïques organiques.
Autorenporträt
Ghaitaoui Touhami - Diplôme et Étude : 05/07/2004 : Baccalauréat« S.N.V ». 01/07/2009 : Diplôme de Professeur d¿Enseignement Secondaire en Électronique de l'École Normal Supérieur de l'Enseignement Technologique d¿Oran. Doctorat, Spécialité: Génie Électrique 2018.