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Auteur Abdellah Draidi |
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Affiner la recherche Interroger des sources externesRépartition économique de l'énergie électrique utilisant les techniques d'intelligence artificielle / Abdellah Draidi
Titre : Répartition économique de l'énergie électrique utilisant les techniques d'intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdellah Draidi, Auteur ; Djamel Labed, Directeur de thèse Editeur : Constantine : Université Mentouri Constantine Année de publication : 2010 Importance : 111 f. Format : 30 cm. Note générale : 01 Disponible à la salle de recherche 01 Disponible au magazin de la B.U.C. 01 CD Langues : Français (fre) Catégories : Français - Anglais
Electro-techniqueTags : Intelligence artificielle Energie électrique Répartition économique Index. décimale : 622 Electro-Technique Résumé : The development of computer software has contributed to the innovation of power systems to becomesmart grids. This development is necessarily linked to several concerns: energetic, economic, environmental, etc. The introduction of techniques of artificial intelligence in software of control and decisionis an essential element in research and development of tomorrow’snetworks. Neural networks are among the techniques most usedin the field of artificial intelligence. The economic dispatch is a key sector in electricity network, where it must generate less energy for the same demand with good economic operation reducingrepartition grid losses to have the least cost of kWh possible.In this thesis, we will opt for a quicker economic dispatch. Beginning with programmingradial network economic dispatch with and without losses using traditional programanderror backpropagation learning neural network program, then, we will program a mesh network of 9 busses including 3 production units using traditional program and error backpropagation neural network program, finally; we will compare the two programs in terms of speed and reliability.
Diplôme : Magistère En ligne : ../theses/electrotec/DRA5240.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=374 Répartition économique de l'énergie électrique utilisant les techniques d'intelligence artificielle [texte imprimé] / Abdellah Draidi, Auteur ; Djamel Labed, Directeur de thèse . - Constantine : Université Mentouri Constantine, 2010 . - 111 f. ; 30 cm.
01 Disponible à la salle de recherche 01 Disponible au magazin de la B.U.C. 01 CD
Langues : Français (fre)
Catégories : Français - Anglais
Electro-techniqueTags : Intelligence artificielle Energie électrique Répartition économique Index. décimale : 622 Electro-Technique Résumé : The development of computer software has contributed to the innovation of power systems to becomesmart grids. This development is necessarily linked to several concerns: energetic, economic, environmental, etc. The introduction of techniques of artificial intelligence in software of control and decisionis an essential element in research and development of tomorrow’snetworks. Neural networks are among the techniques most usedin the field of artificial intelligence. The economic dispatch is a key sector in electricity network, where it must generate less energy for the same demand with good economic operation reducingrepartition grid losses to have the least cost of kWh possible.In this thesis, we will opt for a quicker economic dispatch. Beginning with programmingradial network economic dispatch with and without losses using traditional programanderror backpropagation learning neural network program, then, we will program a mesh network of 9 busses including 3 production units using traditional program and error backpropagation neural network program, finally; we will compare the two programs in terms of speed and reliability.
Diplôme : Magistère En ligne : ../theses/electrotec/DRA5240.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=374 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DRA/5240 DRA/5240 Thèse Bibliothèque principale Thèses Disponible
Titre : Répartition optimale des puissances utilisant les techniques de l’intelligence artificielle Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdellah Draidi, Auteur ; Djamel Labed, Directeur de thèse Editeur : جامعة الإخوة منتوري قسنطينة Année de publication : 2016 Importance : 126 f. Format : 30 cm. Note générale : 2 copies imprimées disponibles
Langues : Français (fre) Catégories : Français - Anglais
Electro-techniqueTags : réseaux électriques écoulement de puissance prévision de la charge réseau de
neurone logique floue ANFIS power systems load flow load forecast neural networks fuzzy logic أنظمة الطاقة تدفق الطاقة توقعات الاستهلاك الشبكات العصبية المنطق الضبابي .AIndex. décimale : 622 Electro-Technique Résumé : Power grids have been developing following the development of computer systems
and control software, today we are interested in smart grids. The introduction of artificial intelligence techniques in the control and the decision is essential in research and development of modern power systems. neural networks and fuzzy logic are among the techniques most used in the field of artificial intelligence. The optimal power flow is an important element for proper optimal and economical delivery of electrical energy between the production units and the various network loads. Load
forecasting has many applications for power systems, including energy purchasing and generation, load switching, contract evaluation, and infrastructure development.
Diplôme : Doctorat en sciences En ligne : ../theses/electrotec/DRA6920.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=10272 Répartition optimale des puissances utilisant les techniques de l’intelligence artificielle [texte imprimé] / Abdellah Draidi, Auteur ; Djamel Labed, Directeur de thèse . - جامعة الإخوة منتوري قسنطينة, 2016 . - 126 f. ; 30 cm.
2 copies imprimées disponibles
Langues : Français (fre)
Catégories : Français - Anglais
Electro-techniqueTags : réseaux électriques écoulement de puissance prévision de la charge réseau de
neurone logique floue ANFIS power systems load flow load forecast neural networks fuzzy logic أنظمة الطاقة تدفق الطاقة توقعات الاستهلاك الشبكات العصبية المنطق الضبابي .AIndex. décimale : 622 Electro-Technique Résumé : Power grids have been developing following the development of computer systems
and control software, today we are interested in smart grids. The introduction of artificial intelligence techniques in the control and the decision is essential in research and development of modern power systems. neural networks and fuzzy logic are among the techniques most used in the field of artificial intelligence. The optimal power flow is an important element for proper optimal and economical delivery of electrical energy between the production units and the various network loads. Load
forecasting has many applications for power systems, including energy purchasing and generation, load switching, contract evaluation, and infrastructure development.
Diplôme : Doctorat en sciences En ligne : ../theses/electrotec/DRA6920.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=10272 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DRA/6920 DRA/6920 Thèse Bibliothèque principale Thèses Disponible
