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dc.contributor.authorREGUIG, SENOUCI-
dc.contributor.authorDAHMOUNE, OMAR-
dc.contributor.authorDALILE, Ahmed / PROMOTEUR-
dc.date.accessioned2022-11-20T11:56:30Z-
dc.date.available2022-11-20T11:56:30Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-adrar.edu.dz/jspui/handle/123456789/7295-
dc.descriptionPhysique Energétique et Energies Renouvelablesen_US
dc.description.abstractRenewable energies are characterized by high volatility due to their dependence on climatic conditions. Controlling the diversity of production requires the implementation of tools to predict the future production of power plants. In the literature, there are many production forecasting methods, but they can be classified into three main groups: statistical methods, physical methods and hybrid methods. The objective of this work is to explore some of the spatio-temporal probabilistic approaches recently developed in order to help improve the short-term predictability of wind and photovoltaic production.en_US
dc.description.abstractLes énergies renouvelables se caractérisent par une forte volatilité due à leur dépendance aux conditions climatiques. La maîtrise de la diversité de la production nécessite la mise en place d'outils permettant de prédire la production future des centrales. Dans la littérature, il existe de nombreuses méthodes de prévision de production, mais elles peuvent être classées en trois grands groupes : les méthodes statistiques, les méthodes physiques et les méthodes hybrides. L'objectif de ce travail est d'explorer certaines des approches probabilistes spatio-temporelles récemment développées afin de contribuer à améliorer la prévisibilité à court terme de la production éolienne et photovoltaïque
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITE AHMED DRAIA- ADRARen_US
dc.subjectEnergies renouvelablesen_US
dc.subjectModèles spatio-temporels déterministesen_US
dc.subjectAnalyse comparativeen_US
dc.titleEtude théorique des modèles spatio - temporels probabilistes pour la prédiction à court terme de la production éolienne et photovoltaïqueen_US
dc.typeThesisen_US
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