Prévision de la production d'énergie solaire à court terme à l'aide des réseaux LSTM et des données météorologiques
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Date
2025
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Publisher
ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIE ET D’INGENIERIE - ANNABA
Abstract
Ce mémoire traite la prévision de la production de l'énergie solaire, il nécessite des outils capables de le prédire avec précision, malgré sa dépendance aux conditions météorologiques. Dans ce travail, un réseau de neurones LSTM est utilisé afin de représenter et de prédire à court terme la production d’énergie photovoltaïque à partir de données historiques. Une base de données réelle a été utilisée, prétraitée, normalisée, puis exploitée pour entraîner le modèle. Les résultats obtenus démontrent la fidélisation des variations journalières de la production solaire par le modèle LSTM avec des erreurs faibles et une forte corrélation avec les valeurs réelles, ce qui confirme son utilité pour des applications pratiques.