Pour mieux prédire la production d'énergie renouvelable, les Mines ParisTech musclent les modèles météo

Les Mines ParisTech ont inauguré le 27 novembre le projet européen Smart4RES pour améliorer la prévision de la production d’énergie renouvelable. Pendant trois ans et demi, l’objectif sera de développer des modèles de prévision météorologique à très haute résolution et d'intégrer des données issues de sources multiples.

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Pour mieux prédire la production d'énergie renouvelable, les Mines ParisTech musclent les modèles météo

L’école des Mines ParisTech a inauguré le 27 novembre le projet de recherche « Smart4RES ». Grâce à un financement de 4 millions d'euros sur trois ans et demi dans le cadre du programme européen Horizon 2020, l’objectif est d’améliorer les prévisions de la production des centrales d’énergie renouvelables afin de faciliter leur intégration à grande échelle dans les systèmes électriques et les marchés de l’électricité. « Certes les solutions de prévision de la production des énergies renouvelables existent et sont considérées comme assez matures, mais elles ont des limites, précise Georges Kariniotakis, chercheur au Mines ParisTech et coordinateur du projet Smart4RES. Notre but est de créer une vraie rupture dans les performances des modèles, et non pas des améliorations incrémentales comme c’est le cas aujourd’hui. »

Les douze partenaires du projet - parmi lesquels Armines, Météo France et Dowel Management pour la France - souhaitent améliorer chaque maillon de la chaîne de valeur de la solution qui comprend l'acquisition des données, la prévision météo, la prévision de la production d’énergie renouvelable, la fourniture du service et enfin son utilisation pour différents cas d'usage - comme par exemple la gestion d'un réseau électrique ou du stockage de l'énergie.

Données multi-sources

Un des objectifs du projet est de créer des modèles capables d’intégrer des données issues de plusieurs sources. « Un gestionnaire de réseau a besoin de prévisions pour toutes les échelles de temps : quelques minutes, quelques heures ou quelques jours, précise M Kariniotakis. Or actuellement, cela implique d’utiliser plusieurs modèles. » Car chaque source de données nourrit un modèle dédié pour faire des prévisions à une certaine échelle de temps, poursuit-il : « Nous allons essayer de trouver des approches capables de traiter toutes les données pour fournir des prévisions à toutes les échelles de temps, si possible avec un seul modèle. »

L’idée serait donc de rassembler différentes sources d'informations, comme le traitement d’images du ciel issues de caméras pour prévoir le temps dans les minutes à venir, celui d’images satellites pour faire des prévisions dans les 6 heures, ou encore incorporer d’autres modèles météo qui peuvent prédire le temps à 10 jours. Les chercheurs envisagent aussi l’utilisation des données de production des centrales renouvelables voisines pour améliorer leurs prévisions.

Très haute résolution opérationnelle

Le projet Smart4RES vise également l’utilisation en mode opérationnel de prévisions météo à très haute résolution. « Jusque maintenant, leur usage se limitait à des simulations dans la mesure où elles nécessitent des calculs très lourds, indique M. Kariniotakis. Grâce aux améliorations des capacités de calcul, nous avons aujourd’hui la possibilité de les utiliser de manière opérationnelle. » Alors que les prévisions des organismes météo généralement utilisées pour nourrir un modèle sont mises à jours toutes les six heures avec une résolution spatiale de un à quelques kilomètres, la très haute résolution vise beaucoup plus fin : une résolution spatiale jusqu'à 50 mètres - soit l’échelle d’une ferme éolienne ou photovoltaïque - et des mises à jour plus fréquentes.

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