Conception et implémentation d’un système embarqué de diagnostic intelligent pour les installations photovoltaïques

Abstract

Photovoltaic (PV) systems play a central role in sustainable electricity generation, yet their performance remains vulnerable to climatic conditions, material degradation, and technical faults. Ensuring their reliability and energy efficiency requires solutions capable of continuous monitoring and rapid anomaly diagnosis. The use of machine learning and deep learning approaches enables the analysis of large volumes of operational data, automatic detection of faults, and prediction of their impact on energy production. These tools help optimize maintenance, reduce energy losses, and extend the operational lifespan of PV installations. Intelligent diagnosis of PV systems thus constitutes a strategic lever for a reliable, efficient, and environmentally sustainable energy transition. ***

Les systèmes photovoltaïques (PV) jouent un rôle central dans la production d’électricité durable, mais leur performance reste vulnérable aux conditions climatiques, aux dégradations matérielles et aux défauts techniques. Assurer leur fiabilité et leur efficacité énergétique nécessite des solutions capables de surveiller en continu et de diagnostiquer rapidement les anomalies. L’utilisation d’approches d’apprentissage automatique et profond permet d’analyser de vastes volumes de données, d’identifier automatiquement les défauts et d’anticiper leurs impacts sur la production. Ces outils contribuent à optimiser la maintenance, réduire les pertes énergétiques et prolonger la durée de vie des installations. Le diagnostic intelligent des systèmes PV constitue ainsi un levier stratégique pour une transition énergétique fiable, efficace et respectueuse de l’environnement..