Parc éolienthumb|Parc éolien de Neuenkirchen (Allemagne). thumb|Parc éolien de Tauern (Autriche). Une centrale éolienne, parc éolien, ou ferme éolienne, est un site regroupant plusieurs éoliennes produisant de l'électricité. Il se trouve dans un lieu où le vent est fort et/ou régulier. vignette|centre|Parc de Guazhou (Chine).|upright=3 La ferme éolienne de Gansu, province du Gansu, en Chine, est le plus important parc du monde avec de puissance en novembre 2010.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Énergie éolienneL’énergie éolienne est l'énergie du vent, dont la force motrice (énergie cinétique) est utilisée dans le déplacement de voiliers et autres véhicules ou transformée au moyen d'un dispositif aérogénérateur, comme une éolienne ou un moulin à vent, en une énergie diversement utilisable. L'énergie éolienne est une énergie renouvelable. L'énergie éolienne est une source d'énergie intermittente qui n'est pas produite à la demande, mais selon les conditions météorologiques ; elle nécessite donc des installations de production ou de stockage en remplacement pendant ses périodes d'indisponibilité.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Wind power forecastingA wind power forecast corresponds to an estimate of the expected production of one or more wind turbines (referred to as a wind farm) in the near future, up to a year. Forecast are usually expressed in terms of the available power of the wind farm, occasionally in units of energy, indicating the power production potential over a time interval.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Learning rateIn machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function. Since it influences to what extent newly acquired information overrides old information, it metaphorically represents the speed at which a machine learning model "learns". In the adaptive control literature, the learning rate is commonly referred to as gain. In setting a learning rate, there is a trade-off between the rate of convergence and overshooting.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Conception de turbine éolienneLa conception de turbines éoliennes est le processus de définition de la forme et des spécifications d'une éolienne afin d'extraire efficacement l'énergie du vent. Une installation d'éolienne intègre les équipements nécessaires pour capturer l'énergie du vent, orienter la turbine dans le vent, transformer la rotation mécanique en énergie électrique et d'autres systèmes pour démarrer, arrêter et contrôler la turbine. Cet article couvre la conception des turbines éoliennes à axe horizontal (HAWT) puisque la majorité des turbines commerciales utilisent cette conception.
Éolienne flottanteUne éolienne flottante ou éolienne offshore flottante ou EOF est une éolienne offshore montée sur une structure flottante qui permet à la turbine de produire de l'électricité plus loin des côtes, où l'eau est beaucoup plus profonde et les vents plus forts et plus stables. Production d'électricité Production d'hydrogène Production de méthanol ou BtL-carburant Dessalement de l'eau de mer Dans le développement d'éoliennes offshore flottantes, on bénéficie de l'expérience de l'industrie pétrolière et gazière avec des plateformes pétrolière flottantes.
Hors réseauLe hors réseau (en anglais off-the-grid) est un système et un mode de vie conçus pour aider les gens à fonctionner sans le soutien d'une infrastructure à distance. Les maisons hors réseau visent à atteindre l'autonomie ou l'autosuffisance ; elles ne dépendent pas d'un ou de plusieurs services publics d'approvisionnement en eau, d'égout, de gaz, d'électricité ou de services publics similaires. Les personnes qui adoptent ce mode de vie, sont appelés « off-gridders ». Lorsqu'on parle de hors réseau, on fait souvent référence au réseau électrique.
