Le Burkina Faso, comme de nombreux pays, s'engage résolument dans la transition vers des sources d'énergie renouvelable pour répondre à ses besoins croissants en électricité tout en réduisant son empreinte carbone. Au cœur de cette démarche, la centrale photovoltaïque de Zagtouli représente un jalon majeur dans la production d'énergie solaire dans la région. Cependant, la variabilité intrinsèque de l'énergie solaire pose des défis opérationnels, nécessitant des solutions innovantes pour maximiser son potentiel.

L'objectif de ce travail est de développer un système de prédiction de la production d'énergie solaire de la centrale de Zagtouli en utilisant l'Intelligence Artificielle (IA). Cette approche novatrice vise à améliorer la planification opérationnelle, à optimiser l'efficacité énergétique et à réduire les coûts associés à l'exploitation de la centrale. En intégrant des techniques avancées d'IA, nous cherchons à anticiper les variations de la production d'énergie solaire, offrant ainsi une meilleure gestion des ressources et une contribution accrue à la stabilité du réseau électrique.

énergie ; solaire, métrologiques, apprentissage, intelligences artificielles, prédiction.