Résumé:
Avec l'augmentation des activités agricoles et industrielles dans tous les pays du
monde, la demande en énergie augmente également, et pour ne pas rester toujours liés aux
électrique, fossile et nucléaire.la plus part des pays du monde sont dirigé vers l’utilisation
des énergies naturelles et renouvelables, et parmi ces énergies on trouve l'énergie éolienne.
L'énergie éolienne est une source d'énergie naturelle, renouvelable, propre,
inépuisable et presque gratuite, cette énergie estliée aux variation de la vitesse du vent.
Pour une bonne exploitation de l'énergie éolienne et une bonne gestion de l'énergie
électrique du réseau électrique, la prédiction de la vitesse du vent est devenue une étape
essentielle pour l’installation des sites (parcs) éolienne d’une pare la prédiction de la
vitesse du vent est nécessaire car le vent est un source d'énergie irrégulière.
Plusieurs types de modèles et méthodes de prédiction de la vitesse du vent
présentés dans la littérature .à titre d'exemple on peut cité ARIMA, filtre de Kalman,
RNA……etc.
Dans ce travail on va proposé un système pour la prédiction de la vitesse du vent
qui est basé sur l'utilisation d'une série temporelle (TS) de données mesurées sur un site et
essayé de prédire les valeurs futures de la vitesse du vent en utilisant machines à vecteurs
de support.
Abstract
With the increase in agricultural and industrial activities in all countries around the
world, the demand for energy increases regularly, and in order for these countries not to
remain linked to electric, fossil nor nuclear energy, most countries are moving towards the
use of clean and renewable natural energy, endless and almost free, this energy exists in
many variations due to the differences of wind speed.
In order to optimize the utilization of this energy, forecasting wind speed has
become an essential step for installing wind turbine sites . On the other hand, forecasting
winds speed is necessary because winds is an irregular source of energy.
Several patterns and methods of forecasting wind speed are presented in written
works, to name a few, we can mention the kalman filter, the ARIMA, RNA
method…….etc
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In this work, we will propose a wind speed prediction system that relies on the use
of a time series (TS) of measured data at the sites and an attempt to predict future values of
wind velocity using support vector machines (SVM).