Cet article traite l'importance de l'analyse thermodynamique (second law analysis) afin d’évaluer les performances thermiques des cuiseurs solaires, elle constitue une approche alternative aux méthodes traditionnelles. Un cuiseur solaire de type boîte et de forme trapézoïdale avec surface d'ouverture inclinée (CSBSRI) a été conçu, réalisé et testé expérimentalement à l'Unité de Recherche Appliquée en Energies Renouvelables de Ghardaïa. Par ailleurs, les tests ont été effectués, en considérant le cuiseur rempli avec une quantité d'eau ; durant plusieurs jours du mois de Mai et Juin sous des conditions climatiques de Ghardaïa (32.39 °N, 3.78 °E, 463 m). Le temps de la période expérimentale est de 09:00 à 16:00 heure locale. Un schéma synoptique de la chaîne d’acquisition de données, contenant divers instruments de mesure ; sera dressé. Un ou deux réflecteurs ont été ajoutés au cuiseur afin d'étudier leur effet sur les performances globales. Le temps d’ajustement du cuiseur est effectué manuellement chaque 20 min. Les rendements énergétiques et éxergétiques du cuiseur sont calculés et les paramètres indicateurs des performances du cuiseur sont évalués suivant la méthode de Kumar et al. [1]. Les résultats de cette étude indiquent que le cuiseur solaire développé avec surface d'ouverture inclinée peut améliorer le rendement du système de cuisson d’une manière significative. Une validation des résultats obtenus à partir du système de cuisson par comparaison avec diverses réalisations à travers le monde est aussi effectuée.

In this work, sol—gel dip-coating technique was used to elaborate ZnO pure and ZnO/Al films. The impact of Al-doped concentration on the structural, optical, surface morphological and electrical properties of the elaborated samples was investigated. It was found that better electrical and optical performances have been obtained for an Al concentration equal to 5%, where the ZnO thin films exhibit a resistivity value equal to 1.64104 Ωcm. Moreover, highest transparency has been recorded for the same Al concentration value. The obtained results from this investigation make the developed thin film structure a potential candidate for high optoelectronic performance applications.

Nowadays, wind power andprecise forecasting are of great importancefor the development ofmodern electricalgrids.In this paperwepropose aprediction systemfor time seriesbased onKernelPrincipalComponent Analysis(KPCA) andExtremeLearningMachine(ELM). To compare the proposed approach, threedimensionality reduction techniques were used:full space (50 variables), part of space (last four variables) and classical Principal Components Analysis (PCA). These models were compared using three evaluation criteria: mean absoluteerror (MAE), root mean squareerror (RMSE), and normalizedmean square error (NMSE). The results show that the reduction of the original input space affectspositively the prediction output of the wind speed.Thus,It can be concluded that the non linear model (KPCA)model outperform the other reduction techniques in terms of prediction performance.