Academic literature on the topic 'Prévision de la production photovoltaïque'
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Journal articles on the topic "Prévision de la production photovoltaïque"
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Abdeladim, Kamel, Abdelhak Razagui, Smail Semaoui, Salim Bouchakour, Amar Hadj Arab, and Saliha Boulahchiche. "Méthodologie de prévision du rayonnement solaire." Journal of Renewable Energies 20, no. 3 (September 30, 2017): 505–10. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i3.644.
Full textAbstract:
L’objectif de cette étude est de présenter une méthodologie permettant la prévision de la radiation solaire. Cette donnée servira comme donnée d'entrée pour la prévision de la puissance électrique produite par un générateur photovoltaïque à courte échéance (72 heures dans notre cas). Le fait d’obtenir cette information, nous permettra de faciliter la gestion du réseau. Afin d’y parvenir, des modèles de prévision numériques du temps à courte échéance ont été utilisés afin de prévoir les profils verticaux de l’atmosphère en l’occurrence le model 'WRF' {Weather Research and Forecasting}. Ces données serviront également comme données d’entrée pour le modèle de transfert radiatif 'libRadtran', nécessaires pour déterminer les composantes de l’éclairement solaire par ciel quelconque (directe, diffuse et globale). Les valeurs de l’éclairement solaire seront obtenues sur des points de Grid (mailles).
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M’Raoui, Abdelhamid. "Méthode de réduction pour le calcul des paramètres de l’équation caractéristique d’un module photovoltaïque." Journal of Renewable Energies 21, no. 4 (December 31, 2018): 505–14. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v21i4.708.
Full textAbstract:
Il est nécessaire de fournir des outils efficaces pour l'estimation et la prévision de l'énergie électrique produite par les modules photovoltaïques. Le modèle à une diode est le plus utilisé actuellement pour décrire le comportement électrique d'un module photovoltaïque. Dans ce travail, nous proposons une méthode de réduction pour le calcul des paramètres du modèle en utilisant les données fournies par le fabricant. La méthode permet de résoudre un système de deux équations au lieu du système plus important à cinq équations et cinq inconnus. Pour un module qui a déjà fonctionné durant quelques années, les paramètres calculés du modèle ne sont pas fiables. Il est nécessaire de les recalculer selon l'état actuel du module. Nous avons développé une méthode de réduction permettant de le faire. La méthode a donné de bons résultats avec un temps de calcul relativement correct.
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Notton, Gilles, Ionut Caluianu, Iolanda Colda, and Sorin Caluianu. "Influence d’un ombrage partiel sur la production électrique d’un module photovoltaïque en silicium monocristallin." Journal of Renewable Energies 13, no. 1 (October 25, 2023): 49–62. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v13i1.177.
Full textAbstract:
Le développement du marché photovoltaïque nécessite de connaître parfaitement la production électrique de ces systèmes sur différents sites en particulier pour estimer sa rentabilité économique. Cette estimation précise ne peut se faire qu’en prenant en compte les effets d’ombrage qui ont des conséquences dramatiques sur la puissance électrique délivrée. Dans cet article, nous avons testé un modèle double-diode de courbes I-V sur un module photovoltaïque au silicium monocristallin (BP585F) sous des conditions normales d’éclairement; puis après une brève explication du comportement électrique d’une cellule totalement ou partiellement ombrée, nous présentons l’expérimentation mise en place. Les tests effectués ont permis de valider ce modèle de comportement de modules PV sous éclairement partiel. Enfin, les pertes de puissance induites par un tel ombrage ont pu être estimées.
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FAVERDIN, P., L. DELABY, and R. DELAGARDE. "L’ingestion d’aliments par les vaches laitières et sa prévision au cours de la lactation." INRAE Productions Animales 20, no. 2 (June 7, 2007): 151–62. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2007.20.2.3447.
Full textAbstract:
La qualité de la prévision de l’ingestion est essentielle dans les calculs de ration, car l’ingestion représente la principale source de variation des apports alimentaires. Cet article a pour objectif d’expliciter les évolutions récentes du système INRA de prévision de l’ingestion chez la vache laitière. La première partie présente les relations complexes qui existent entre production de lait et ingestion qui ont abouti à l’introduction de la notion de production de lait potentielle dans l’équation de prévision de la capacité d’ingestion. La seconde partie précise les relations entre ingestion et gestion des réserves corporelles et montre la nécessité d’intégrer le rôle de ces réserves dans la prévision de l’ingestion en début de lactation. Les deux dernières parties détaillent les nouvelles équations de la capacité d’ingestion des vaches laitières et du rationnement en début de lactation ; ces équations permettent une prévision plus dynamique et plus précise des quantités ingérées au cours de la lactation.
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Dabire, W. P. I., Bruno Barbier, and Nadine Andrieu. "Evaluation ex ante de la prévision saisonnière climatique en petit paysannat burkinabé." Revue d’élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux 64, no. 1-4 (January 1, 2011): 43. http://dx.doi.org/10.19182/remvt.10113.
Full textAbstract:
La production agricole de l’Afrique sub-saharienne essentiellement pluviale est particulièrement vulnérable à la variabilité climatique. A l’échelle des exploitations, cette variabilité a un impact direct sur la production primaire, sur le revenu et la sécurité alimentaire de la famille. Dans cette étude, nous évaluons l’intérêt économique de mettre la prévision de la pluviométrie d’hivernage à la disposition des producteurs. Cette étude a été menée dans la zone de Dano au sud-ouest du Burkina Faso. Elle repose sur l’utilisation d’un modèle de programmation linéaire qui maximise le revenu en optimisant l’allocation des terres, du travail et des intrants entre plusieurs types de cultures, les rendements variant selon le type de sol, d’itinéraire technique et d’hivernage. Quatre scénarios ont été analysés : un scénario témoin où le paysan n’a pas accès aux prévisions, un scénario où les producteurs ont accès à une prévision d’hivernage sec, un autre où ils ont accès à une prévision d’hivernage normal et un dernier où ils ont accès à une prévision d’hivernage humide. Les résultats des simulations montrent que c’est une prévision d’hivernage sec qui présente le plus d’intérêt mais c’est aussi celui où l’erreur de prévision serait la plus coûteuse. Globalement le gain de revenu de la prévision est relativement peu élevé, mais le coût d’une erreur de prévision pose le problème des responsabilités et des compensations. Ces résultats relativisent l’intérêt des prévisions saisonnières pour la réduction de la vulnérabilité des populations des pays sahéliens.
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Aouchiche, Nedjma. "Défauts liés aux systèmes photovoltaïques autonomes et techniques de diagnostic - Etat de l’art." Journal of Renewable Energies 21, no. 2 (June 30, 2018): 247–65. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v21i2.686.
Full textAbstract:
L’efficacité de la production de l’énergie solaire photovoltaïque (PV) dépend essentiellement des conditions auxquelles est soumis le générateur photovoltaïque. Ces conditions peuvent être environnementales, opérationnelles liées au processus de fabrication ou de l’exploitation. Ces facteurs sont l’origine d’un important nombre de défauts qui engendre la dégradation de générateur PV. Dans la récente littérature, plusieurs méthodes ont été développées pour faire face à ce genre de problème. Dans cet article, on a cité des articles qui parlent de types de défauts rencontrés, leurs causes ainsi que leurs impacts. On a passé en revue un nombre d’articles qui traitent les méthodes de supervision et de diagnostic de systèmes photovoltaïques.
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Pain, Éric, and Claude Guérin. "Au sein de la filière énergies en Normandie, un an du cluster solaire." Études Normandes 4, no. 1 (2017): 38. http://dx.doi.org/10.3406/etnor.2017.3620.
Full textAbstract:
L’énergie solaire photovoltaïque, composante importante des politiques énergétiques et climatiques mondiales, comprend la production d’électricité et la production de chaleur. La filière progresse régulièrement et rapidement en matière d’efficacité, de baisse des coûts, grâce aux efforts de recherche et aux retours d’expérience du marché. 41 % des capacités de production d’énergies renouvelables sont d’origine solaire ou éolienne.
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Diaw, Nogoye, Moustapha Diop, Ibrahim Ngom, Oumar Ba, and Lamine Thiaw. "Injection de puissance photovoltaïque au réseau électrique faible." Journal de Physique de la SOAPHYS 2, no. 1b (March 5, 2021): C20A13–1—C20A13–6. http://dx.doi.org/10.46411/jpsoaphys.2020.01.13.
Full textAbstract:
Cet article étudie l’intégration de la production photovoltaïque au réseau électrique faible. Les objectifs de cet article sont d’intégrer le système PV au réseau électrique faible et proposer une stratégie de contrôle pour l’injection au réseau. Dans ce travail, une stratégie de limitation des fluctuations de puissance est proposée. La simulation de l’ensemble système photovoltaïque, onduleur triphasé, réseau faible a été réalisé dans matlab/simulink. Le contrôle de la puissance injectée a été implémenté et simulé. Les résultats de simulation ont montré que la stratégie de contrôle implémentée permet de fournir la puissance maximale et d'injecter l'énergie au réseau à un facteur de puissance unitaire avec un faible taux de distorsion harmonique.
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Tebibel, Hammou, Bouziane Mahmah, and Wahiba Bendaïkha. "Dimensionnement optimal d’un système photovoltaïque pour la production d’hydrogène pour usage en mélange avec le gaz naturel comprimé dans les véhicules." Journal of Renewable Energies 15, no. 4 (October 25, 2023): 621–28. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i4.351.
Full textAbstract:
A moyen terme, le mélange gaz naturel comprimé et hydrogène ‘HCNG’ peut être utilisé en Algérie pour surpasser la forte consommation en carburant ces dernières années. La production du mélange ‘HCNG’ nécessite des systèmes de production d’hydrogène. L’actuel article présente la méthodologie pour un dimensionnement optimal d’un système photovoltaïque pour la production d’hydrogène ‘PV-H2’ qui sera utilisé en mélange avec le gaz naturel comprimé pour les véhicules. Une étude de cas appliquée sur le parc d’automobile type GNC de Sonelgaz est présentée. Le dimensionnement effectué, lors de cette étude, est réalisé sur deux systèmes ‘PV-H2’ correspondants à l’enrichissement du GNC par l’hydrogène à 8 % et 20 % par volume. La capacité du générateur photovoltaïque et de l’électrolyseur constituants le système à 8 %: 152 kWc et 148 kW et le système à 20 %: 480 kWc et 470 kW respectivement. Le premier système (PV-H2-8%) génère entre 0.31 et 1.07 MWh d’électricité PV utilisé pour produire entre 5.2 et 17.7 kg d’hydrogène. La capacité du second système (PV-H2-20%) lui permet de générer entre 0.78 et 2.68 MWh d’électricité pour produire entre 13.02 et 44.3 kg d’hydrogène.
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Ayati, Fadila, Abdelhamid M’Raoui, Maiouf Belhamel, and Rachid Rebai. "Modélisation d'un Système de Production d'Hydrogène Solaire par Electrolyse." Journal of Renewable Energies 7, no. 2 (December 31, 2004): 135–50. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v7i2.876.
Full textAbstract:
Le but de ce travail est d’établir une méthodologie de modélisation d’un système de production d’hydrogène par électrolyse. L’électricité est fournie par un panneau photovoltaïque. Nous posons l’équation décrivant le comportement électrique d’un panneau, et nous proposons une méthode pour la détermination des différentes grandeurs qui nous permettrons de simuler le comportement du panneau à différentes conditions opératoires. Nous décrivons aussi le comportement électrique d’un électrolyseur PEM, et nous établissons les équations nécessaires pour prévoir la production d’hydrogène du système Module-Electrolyseur en utilisant des données mesurés d’irradiation solaire, et température ambiante.
Dissertations / Theses on the topic "Prévision de la production photovoltaïque"
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Thorey, Jean. "Prévision d’ensemble par agrégation séquentielle appliquée à la prévision de production d’énergie photovoltaïque." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066526/document.
Full textAbstract:
Notre principal objectif est d'améliorer la qualité des prévisions de production d'énergie photovoltaïque (PV). Ces prévisions sont imparfaites à cause des incertitudes météorologiques et de l'imprécision des modèles statistiques convertissant les prévisions météorologiques en prévisions de production d'énergie. Grâce à une ou plusieurs prévisions météorologiques, nous générons de multiples prévisions de production PV et nous construisons une combinaison linéaire de ces prévisions de production. La minimisation du Continuous Ranked Probability Score (CRPS) permet de calibrer statistiquement la combinaison de ces prévisions, et délivre une prévision probabiliste sous la forme d'une fonction de répartition empirique pondérée.Dans ce contexte, nous proposons une étude du biais du CRPS et une étude des propriétés des scores propres pouvant se décomposer en somme de scores pondérés par seuil ou en somme de scores pondérés par quantile. Des techniques d'apprentissage séquentiel sont mises en oeuvre pour réaliser cette minimisation. Ces techniques fournissent des garanties théoriques de robustesse en termes de qualité de prévision, sous des hypothèses minimes. Ces méthodes sont appliquées à la prévision d'ensoleillement et à la prévision de production PV, fondée sur des prévisions météorologiques à haute résolution et sur des ensembles de prévisions classiquesOur main objective is to improve the quality of photovoltaic power forecasts deriving from weather forecasts. Such forecasts are imperfect due to meteorological uncertainties and statistical modeling inaccuracies in the conversion of weather forecasts to power forecasts. First we gather several weather forecasts, secondly we generate multiple photovoltaic power forecasts, and finally we build linear combinations of the power forecasts. The minimization of the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) allows to statistically calibrate the combination of these forecasts, and provides probabilistic forecasts under the form of a weighted empirical distribution function. We investigate the CRPS bias in this context and several properties of scoring rules which can be seen as a sum of quantile-weighted losses or a sum of threshold-weighted losses. The minimization procedure is achieved with online learning techniques. Such techniques come with theoretical guarantees of robustness on the predictive power of the combination of the forecasts. Essentially no assumptions are needed for the theoretical guarantees to hold. The proposed methods are applied to the forecast of solar radiation using satellite data, and the forecast of photovoltaic power based on high-resolution weather forecasts and standard ensembles of forecasts
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Agoua, Xwégnon. "Développement de méthodes spatio-temporelles pour la prévision à court terme de la production photovoltaïque." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEM066/document.
Full textAbstract:
L’évolution du contexte énergétique mondial et la lutte contre le changement climatique ont conduit à l’accroissement des capacités de production d’énergie renouvelable. Les énergies renouvelables sont caractérisées par une forte variabilité due à leur dépendance aux conditions météorologiques. La maîtrise de cette variabilité constitue un enjeu important pour les opérateurs du système électrique, mais aussi pour l’atteinte des objectifs européens de réduction des émissions de gaz à effet de serre, d’amélioration de l’efficacité énergétique et de l’augmentation de la part des énergies renouvelables. Dans le cas du photovoltaïque(PV), la maîtrise de la variabilité de la production passe par la mise en place d’outils qui permettent de prévoir la production future des centrales. Ces prévisions contribuent entre autres à l’augmentation du niveau de pénétration du PV,à l’intégration optimale dans le réseau électrique, à l’amélioration de la gestion des centrales PV et à la participation aux marchés de l’électricité. L’objectif de cette thèse est de contribuer à l’amélioration de la prédictibilité à court-terme (moins de 6 heures) de la production PV. Dans un premier temps, nous analysons la variabilité spatio-temporelle de la production PV et proposons une méthode de réduction de la non-stationnarité des séries de production. Nous proposons ensuite un modèle spatio-temporel de prévision déterministe qui exploite les corrélations spatio-temporelles entre les centrales réparties sur une région. Les centrales sont utilisées comme un réseau de capteurs qui permettent d’anticiper les sources de variabilité. Nous proposons aussi une méthode automatique de sélection des variables qui permet de résoudre les problèmes de dimension et de parcimonie du modèle spatio-temporel. Un modèle spatio-temporel probabiliste a aussi été développé aux fins de produire des prévisions performantes non seulement du niveau moyen de la production future mais de toute sa distribution. Enfin nous proposons, un modèle qui exploite les observations d’images satellites pour améliorer la prévision court-terme de la production et une comparaison de l’apport de différentes sources de données sur les performances de prévisionThe evolution of the global energy context and the challenges of climate change have led to anincrease in the production capacity of renewable energy. Renewable energies are characterized byhigh variability due to their dependence on meteorological conditions. Controlling this variabilityis an important challenge for the operators of the electricity systems, but also for achieving the Europeanobjectives of reducing greenhouse gas emissions, improving energy efficiency and increasing the share of renewable energies in EU energy consumption. In the case of photovoltaics (PV), the control of the variability of the production requires to predict with minimum errors the future production of the power stations. These forecasts contribute to increasing the level of PV penetration and optimal integration in the power grid, improving PV plant management and participating in electricity markets. The objective of this thesis is to contribute to the improvement of the short-term predictability (less than 6 hours) of PV production. First, we analyze the spatio-temporal variability of PV production and propose a method to reduce the nonstationarity of the production series. We then propose a deterministic prediction model that exploits the spatio-temporal correlations between the power plants of a spatial grid. The power stationsare used as a network of sensors to anticipate sources of variability. We also propose an automaticmethod for selecting variables to solve the dimensionality and sparsity problems of the space-time model. A probabilistic spatio-temporal model has also been developed to produce efficient forecasts not only of the average level of future production but of its entire distribution. Finally, we propose a model that exploits observations of satellite images to improve short-term forecasting of PV production
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Dambreville, Romain. "Prévision du rayonnement solaire global par télédétection pour la gestion de la production d’énergie photovoltaïque." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENT078/document.
Full textAbstract:
L’intégration des énergies intermittentes sur le réseau électrique existant soulèvedes problèmes de stabilité de la balance consommation/production. Afin de limiter les risques,la loi autorise un taux de pénétration maximum de ces énergies de 30% de la puissanceinstallée. Afin de pallier cette limitation, deux pistes sont envisagées, le stockage d’énergie etla prévision de production. Les travaux menés dans cette thèse s’inscrivent dans la secondecatégorie et se concentrent sur la prévision du rayonnement global au sol, ressource principaledes systèmes de production d’énergie photovoltaïque. Dans l’objectif d’une prévision à trèscourt terme (infra-horaire), la problématique développée concerne la fusion d’informationsprovenant d’une part d’observations satellitaires et de l’autre d’observations in-situ telles quedes images hémisphériques. L’approche suivie se veut progressive et s’articule autour de 4grand axes. Le premier chapitre énonce les définitions et les enjeux principaux liés à l’étudedu GHI en décrivant les différents facteurs physiques ayant des interactions sur sa mesure. Lesecond chapitre permet d’évaluer le potentiel des images hémisphériques pour l’estimation durayonnement global. On y développe une méthode d’estimation du GHI basée sur l’utilisationd’un réseau de neurones artificiels permettant d’effectuer une régression non linéaire entre descaractéristiques choisie de l’image et le rayonnement mesuré sur site par un pyranomètre. Letroisième chapitre concerne l’utilisation des images satellitaires pour la prévision à très courtterme du rayonnement global. L’originalité des méthodes proposées provient de l’utilisationen entrées de cartes de rayonnement dérivées des images satellitaires via une méthode externe.L’utilisation de ces cartes de rayonnement permet la construction de modèles linéairessimples (modèles auto-régressifs) grâce à l’homogénéité des données utilisées. Cependant,leur pertinence pour le calcul de champ de vecteurs a également été prouvé et validé dans unsecond modèle. La comparaison des deux modèles ainsi créés à partir d’imagerie satellitairea permis de caractériser les forces et faiblesses de ces modèles. L’intérêt de l’observationsatellitaire réside dans l’anticipation du déplacement des masses nuageuse. Cependant, unbiais non systématique persiste dans la conversion des valeurs des pixels en rayonnement.Ce biais est inhérent à la résolution spatio-temporelle de ces observations. Étant donné cesconsidérations, le chapitre 4 présente alors une méthode d’intégration des données acquisespar l’imagerie hémisphérique, disposant une meilleure résolution spatio-temporelle, dans lesrésultats de prévision satellitaires précédemment évoqués. On joint alors les caractéristiquesretenues au chapitre 2 dans un réseau de neurone avec la prévision pour produire uneprévision dont le biais est largement réduit. L’utilisation de caractéristiques dérivées del’imagerie hémisphérique à la place de simple mesures du pyranomètre est justifiée par l’effetde persistance non souhaité apportées par ces dernières. Ainsi, après avoir étudié chaquesource d’information séparément, on a pu développer un modèle leur permettant de secompléterTo handle the integration of intermittent energies to the existing grid,managers require more and more acurate tools to forecast the primary resources. This thesisfocuses on the very short term forecast of the global horizontal irradiance (GHI), maininput for most photovoltaic power plant. We chose to use both ground based images fromhemispherical cameras and satellite images to provide a forecating tool. In the first handwe present a novel appraoch to estimate the GHI using ground based images. On secondhand, we propose several satellite based methods to forecast the GHI up to one hour. Finally,we developp a new method allowing us to merge both data in order to benefit from theirrespective advantages. All the methods were tested against real data acquired on the SIRTAsite, Polytechnique campus
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Carriere, Thomas. "Towards seamless value-oriented forecasting and data-driven market valorisation of photovoltaic production." Thesis, Université Paris sciences et lettres, 2020. http://www.theses.fr/2020UPSLM019.
Full textAbstract:
La décarbonation de la production d’électricité à échelle mondiale est un élément de réponse clé face aux pressions exercées par les différents enjeux environnementaux. Par ailleurs, la baisse des coûts de la filière photovoltaïque (PV) ouvre la voie à une augmentation significative de la production PV dans le monde. L’objectif principal de cette thèse est alors de maximiser le revenu d’un producteur d’énergie PV sous incertitude des prix de marché et de la production. Pour cela, un modèle de prévision probabiliste de la production PV à court (5 minutes) et moyen (24 heures) terme est proposé. Ce modèle est couplé à une méthode de participation au marché maximisant l’espérance du revenu. Dans un second temps, le couplage entre une centrale PV et une batterie est étudié, et une analyse de sensibilité des résultats est réalisée pour étudier la rentabilité et le dimensionnement de tels systèmes. Une méthode de participation alternative est proposée, pour lequel un réseau de neurones artificiel apprend à participer avec ou sans batterie au marché de l’électricité, ce qui permet de simplifier le processus de valorisation de l'énergie PV en diminuant le nombre de modèles requisThe decarbonation of electricity production on a global scale is a key element in responding to the pressures of different environmental issues. In addition, the decrease in the costs of the photovoltaic (PV) sector is paving the way for a significant increase in PV production worldwide. The main objective of this thesis is then to maximize the income of a PV energy producer under uncertainty of market prices and production. For this purpose, a probabilistic forecast model of short (5 minutes) and medium (24 hours) term PV production is proposed. This model is coupled with a market participation method that maximizes income expectation. In a second step, the coupling between a PV plant and a battery is studied, and a sensitivity analysis of the results is carried out to study the profitability and sizing of such systems. An alternative participation method is proposed, for which an artificial neural network learns to participate with or without batteries in the electricity market, thus simplifying the process of PV energy valuation by reducing the number of models required
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Ouedraogo, Sarah. "Développement de Stratégies Optimisées de Gestion de l’Energie Intermittente dans un Micro Réseau Photovoltaïque avec Stockage." Electronic Thesis or Diss., Corte, 2023. http://www.theses.fr/2023CORT0008.
Full textAbstract:
Les micro-réseaux sont considérés comme l'avenir de la production d'énergie et de la distribution dans les réseaux électriques. Beaucoup d’entre eux comportent une production photovoltaïque et un stockage, le plus souvent sous forme de batteries, pour alimenter différentes charges. Cette thèse a pour objectif principal de proposer des stratégies de gestion de l'énergie visant à optimiser les coûts de fonctionnement d'un micro-réseau photovoltaïque avec batterie, tout en respectant des contraintes spécifiques. Ce micro-réseau alimente des logements ainsi que des véhicules électriques.Pour ce faire, cinq stratégies de gestion de l'énergie basées sur des règles, avec une complexité croissante, ont été développées. Ces stratégies ont été comparées à une stratégie d'optimisation par programmation linéaire en termes de performances énergétiques et économiques. Les résultats obtenus indiquent que la stratégie la plus optimale atteint un niveau de performance proche de la stratégie par programmation linéaire, considérée comme « optimale ». Cependant, certaines limitations ont été observées pour les premières stratégies avec notamment la présence de coupures d'électricité dont nous ne pouvons pas nous satisfaire. Pour améliorer ces stratégies, l'effet saisonnier, particulièrement au niveau de la production solaire, a été pris en compte éliminant ainsi les coupures d'électricité. Selon la stratégie choisie, nous avons également observé que les batteries sont plus au moins sollicitées, il convenait donc de considérer ce vieillissement plus au moins important des batteries au niveau des performances. Des modèles de vieillissement adaptés ont ainsi été mis en œuvre. Les résultats ont montré que la rentabilité des batteries dépend du coût d'installation et qu’elles restent économiquement intéressantes pour des coûts inférieurs à environ 175 €/kWh. La stratégie de contrôle basée sur les règles la plus performante intègre la variation du coût du coût de l'électricité, la prévision de la production photovoltaïque, la variation saisonnière de la production PV et la dégradation de la batterie dans son processus de décision. Cette stratégie améliore le gain financier d'environ 68 % par rapport à la stratégie basée sur les règles la plus simple, proche d’une stratégie d’autoconsommationUne analyse de l'influence dans les simulations de différents paramètres tels que le tarif d’achat de l'électricité, la capacité de la batterie, les puissances échangées avec le réseau principal et le profil de consommation a été réalisée. Il a été constaté que le modèle de tarification de l'électricité a un effet important sur la répartition des flux d'énergie ainsi que le gain financier. L'influence de la taille de la batterie, de la limitation de la puissance échangeable avec le réseau principal et du profil de consommation dépend fortement de la stratégie utilisée mais aussi du modèle de tarification de l'électricité.Ce travail met en évidence l'importance d'intégrer les caractéristiques de l'énergie photovoltaïque dans les stratégies de gestion de l'énergie en utilisant différents outils tels que la prévision de la production photovoltaïque. Ces informations sont précieuses pour les décisions d'investissement et d'exploitationMicrogrids are considered as the future of energy production and distribution in electrical grid. Many of them incorporate photovoltaic generation and storage, mostly in the form of batteries, to power various loads. The main objective of this thesis is to propose energy management strategies designed to optimize the operating costs of a photovoltaic microgrid with battery while respecting specific constraints. This microgrid powers residential buildings and electric vehicles.To achieve this, five energy management strategies based on rules, with increasing complexity, were developed. These strategies were compared to an optimization using linear programming in terms of energy and economic performance. The results indicate that the most optimal strategy achieved a performance level close to the linear programming, which is considered "optimal." However, some limitations were observed for the initial strategies, including power cuts, which are not acceptable. To improve these strategies, the seasonal effect, particularly in photovoltaic production, was taken into account, eliminating power cuts. Depending on the chosen strategy, the batteries are more or less stressed, so it was necessary to consider the varying battery aging and its impact on performance. Suitable battery aging models were thus implemented. The results showed that the profitability of batteries depends on their installation cost and they remain economically viable for costs below approximately 175 €/kWh. The most effective rule-based control strategy considers variations in electricity costs, photovoltaic production forecasting, seasonal variation in PV production, and battery degradation in its decision-making process. This strategy improves financial gain by approximately 68 % compared to the simplest rule-based strategy, which is similar to a self-consumption strategy.An analysis of the influence of different parameters, such as electricity purchase tariffs, battery capacity, power exchanged with the main grid and consumption profiles was conducted through simulations. It was found that the electricity pricing model has a significant effect on energy distribution and financial gain. The influence of battery size, limitation of power exchange with the main grid, and consumption profile strongly depends on the strategy used, as well as the electricity pricing model.This work highlights the importance of integrating the characteristics of photovoltaic energy into energy management strategies through the use of various tools such as photovoltaic production forecasting. This information is valuable for investment and operational decision-making
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Touani, Tchanko Joseph Ismael. "Développement d'une capacité de prévision de la production éolienne." Mémoire, École de technologie supérieure, 2011. http://espace.etsmtl.ca/925/1/TOUANI_TCHANKO_Joseph_Ismael.pdf.
Full textAbstract:
L’énergie éolienne a connu une croissance importante au cours de la dernière décennie dans
beaucoup de régions dans le monde. Elle constitue par conséquent la source d’énergie
renouvelable qui présente le plus grand taux d’intégration au sein des réseaux électriques.
Pour soutenir son évolution et augmenter sa valeur économique, l’industrie éolienne et la
recherche doivent être capables de trouver les solutions des problèmes qui peuvent freiner
son évolution et qui sont liés à la nature de cette source d’énergie. L’un des principaux défis
étant de trouver des solutions face à l’intermittence du vent qui rend sa production variable et
incontrôlable. Pour ce faire, le développement d’outils capables de prédire la puissance
produite des centrales éoliennes à court terme est une solution qui aidera les opérateurs des
réseaux électriques à intégrer davantage l’énergie éolienne dans leur portefeuille énergétique
tout en maintenant le réseau électrique équilibré en tout temps.
Le développement d’un modèle de prévision de la production éolienne en utilisant une
approche physique se fait en deux étapes. La première étape consiste à prédire la vitesse du
vent et d’autres variables météorologiques (température, pression, humidité, etc.) au niveau
de la centrale éolienne et la seconde consiste à utiliser un modèle de puissance pour convertir
ces prévisions du vent en prévisions de la puissance. Cette étude se concentre sur la
deuxième dont le but est de proposer une méthodologie permettant d’évaluer la courbe de
puissance d’une centrale éolienne et par la suite, d’utiliser cette courbe de puissance pour
convertir des prévisions du vent en prévisions de la puissance produite d’une centrale
éolienne.
Le développement de la courbe de puissance est effectué en menant une série d’expériences
qui ont permis de converger vers une méthodologie offrant une bonne précision, en utilisant
les données mesurées du vent et de la puissance produite d’une centrale éolienne. En
comparant la méthode des Bins avec les réseaux de neurones artificiels (RNA), les résultats
ont montré que les RNA procurent les meilleurs résultats, principalement à cause de leur
facilité à prendre en compte plusieurs variables, même avec un nombre limité de données
mesurées. Une expérience similaire est effectuée en comparant deux différentes approches
tout en utilisant la même méthode. La première consiste à modéliser la courbe de puissance
de la centrale éolienne en utilisant la vitesse du vent lue à un mât de mesures; tandis que la
deuxième utilise la moyenne des vitesses du vent lues aux éoliennes. Les réseaux de neurones
sont exploités pour tester l’influence de plusieurs paramètres météorologiques sur la courbe
de puissance de la centrale éolienne. La courbe de puissance de la centrale éolienne est donc
proposée en utilisant la meilleure méthode identifiée, l’approche offrant le meilleur résultat et
les paramètres s’étant avérés plus pertinents. La courbe de puissance de la centrale éolienne
est par la suite utilisée pour convertir les prévisions météorologiques calculées par GEMLAM
2.5km en prévisions de la puissance produite. L’évaluation du modèle, par le calcul des
paramètres statistiques, a permis d’enregistrer une erreur absolue moyenne normalisée qui
varie entre 9.6 et 14.1 % de la capacité totale de la centrale sur les 48 horizons de prévision
disponibles. Cette étude a été menée en utilisant les données mesurées de deux centrales
éoliennes situées au Canada.
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Dione, Mamadou. "Prévision court terme de la production éolienne par Machine learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAG004.
Full textAbstract:
La loi de transition énergétique votée par l’Etat français a des implications précises sur les énergies renouvelables, en particulier sur leur mécanisme de rémunération. Jusqu’en 2015, un contrat d’obligation d’achat permettait de vendre l’électricité d’origine éolienne à un tarif fixe. A partir de 2015 certains parcs éoliens ont commencé à sortir de l’obligation d’achat. En effet, l’énergie éolienne commence à être directement vendue sur le marché par les producteurs à cause de la rupture des contrats d’obligation d’achat. Les gestionnaires de réseaux de distribution et les gestionnaires de réseaux de transport demandent ou même obligent les producteurs à fournir au moins des prévisions de production un jour à l’avance pour rééquilibrer le marché. Une surestimation ou une sous-estimation pourrait être exposée à des pénalités. Il existe donc un besoin énorme de prévisions précises. C’est dans ce contexte que cette thèse a été lancée avec pour objectif de proposer un modèle de prévision de la production des parcs éoliens par apprentissage statistique. Nous disposons de données de production et de mesures réelles du vent ainsi que des données de modèles météorologiques. Nous avons d’abord comparé les performances des modèles GFS et ECMWF et étudié les relations entre ces deux modèles par l’analyse de corrélation canonique. Nous avons ensuite appliqué des modèles de machine learning pour valider un premier modèle de prévision par forêts aléatoires. Nous avons ensuite modélisé la dynamique spatio-temporelle du vent et l’avons intégrée dans le modèle de prévision ce qui a amélioré l’erreur de prévision de 3%. Nous avons aussi étudié la sélection de points de grille par une mesure d’importance de groupe de variables à l’aide des forêts aléatoires. Les intervalles de prévision par forêt aléatoire associés aux prévisions ponctuelles de la production des parcs éoliens sont aussi étudiés. Le modèle de prévisions découlant de ces travaux a été développé pour permettre au Groupe ENGIE d’avoir chaque jour ses propres prévisions pour l’ensemble de ses parcs éoliensThe energy transition law passed by the French government has specific implications for renewable energies, in particular for their remuneration mechanism. Until 2015, a purchase obligation contract made it possible to sell electricity from wind power at a fixed rate. From 2015 onwards, some wind farms began to be exempted from the purchase obligation. This is because wind energy is starting to be sold directly on the market by the producers because of the breach of the purchase obligation contracts. Distribution system operators and transmission system operators require or even oblige producers to provide at least a production forecast one day in advance in order to rebalance the market. Over- or underestimation could be subject to penalties. There is, therefore, a huge need for accurate forecasts. It is in this context that this thesis was launched with the aim of proposing a model for predicting wind farms production by machine learning. We have production data and real wind measurements as well as data from meteorological models. We first compared the performances of the GFS and ECMWF models and studied the relationships between these two models through canonical correlation analysis. We then applied machine learning models to validate a first random forest prediction model. We then modeled the spatio-temporal wind dynamics and integrated it into the prediction model, which improved the prediction error by 3%. We also studied the selection of grid points by a variable group importance measure using random forests. Random forest prediction intervals associated with point forecasts of wind farm production are also studied. The forecasting model resulting from this work was developed to enable the ENGIE Group to have its own daily forecasts for all its wind farms
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Vallance, Loïc. "Synergie des mesures pyranométriques et des images hémisphériques in-situ avec des images satellites météorologiques pour la prévision photovoltaïque." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEM064/document.
Full textAbstract:
L’exploitation de l’énergie solaire soulève des défis liés à la nature variable de la res- source concernée : le rayonnement solaire. Son comportement intermittent est un problème pour la gestion des centrales photovoltaïques et du réseau électrique. L'une des solutions largement envisagées est la prévision de la production photovoltaïque à différents horizons.L'objectif de cette thèse est d'explorer de nouvelles voies pour améliorer les prévisions existantes du rayonnement solaire, pour des horizons allant de quelques minutes à quelques heures, en exploitant les synergies possibles entre les mesures pyranométriques, les images hémisphériques du ciel prises depuis le sol et les images acquises par les satellites météorologiques géostationnaires. Ces deux types d’images ont des couvertures spatiales, des résolutions spatio-temporelles et des points de vue très différents.L’approche proposée dans cette thèse exploite cette différence de points de vue afin d’affiner la géolocalisation des nuages en 3D par stéréoscopie, dont l’évolution des ombres peut alors être estimée et prévue. Un simulateur géométrique de la méthode a été développé et permet d’en identifier certains avantages et limitations. La géolocalisation des nuages appliquée à des données réelles a permis d’élaborer des schémas d’estimations et de prévisions prometteurs du rayonnement solaire incident. Enfin, pour compléter l’analyse usuelle de ces performances de prévision, deux nouvelles métriques ont été proposées dans l’optique de quantifier deux notions essentielles : le respect du suivi des rampes et l’alignement temporel de la prévision par rapport à la mesureThe exploitation of solar energy raises challenges related to the variable nature of the resources involved: the incident solar irradiance. Its intermittent behavior is an is- sue for photovoltaic power plants and grid management. One of the solutions that have been widely considered is the forecast of photovoltaic production at different time horizon.The aim of this thesis is to explore new ways for improving the existing solar irradiance forecasts, for horizons ranging from the present moment to few hours, by exploiting possible synergies between pyranometric measurements, hemispherical images of the sky taken from the ground and images acquired by geostationary meteorological satellites. These two types of images have completely different spatial coverage, spatio-temporal resolutions and are taken from two different locations.The proposed approach in this thesis exploits this difference in points of view in order to geolocate the clouds in 3D by stereoscopy, which shadows’ location and motion can then be estimated and forecasted. A geometric simulator of the method has been developed to identify some of the advantages and limitations of this approach. The geolocation of clouds applied to real data made it possible to develop promising estimates and forecasts of incident solar irradiance. Finally, to complete the usual analysis of forecasting performances, two new metrics have been proposed in order to quantify two essential notions: the ability to monitor the ramps and the temporal alignment of the forecast with the measurements
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Caldeira, Nabo Adelphe. "Contribution à l'estimation et à l'amélioration de la production de l'énergie photovoltaïque." Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4058/document.
Full textAbstract:
Ces travaux de thèse consistent à proposer des outils matériels et logiciels pour estimer et améliorer le rendement énergétique de la chaine de conversion d’énergie photovoltaïque pour les applications de l’habitat. Nous avons dans un premier temps proposé une nouvelle architecture mixte d’onduleur à 5 niveaux. Ce type de structure, fondé sur un couplage d’un onduleur en pont complet et d’une architecture NPC, permet de diminuer le THD de la tension de sortie du convertisseur tout en limitant les niveaux de courant de fuite induits par les modules photovoltaïques. Ce type d’architecture est constitué d’un nombre limité de dispositifs à semi-conducteurs par rapport à une structure NPC et permet d’améliorer la robustesse de l’onduleur. Ces premiers résultats de test à puissances réduite permettent de valider le concept proposé. On s’intéresse ensuite à l’étude des paramètres environnant du système pouvant impacter la production d’énergie. Il est mis en évidence l’influence de la variation du coefficient d’échange convectif avec la vitesse du vent. Pour cela, un outil flexible d’estimation de production a été développé. Il est alors possible de quantifier et de qualifier l’impact des conditions météorologiques sur la production d’énergie photovoltaïqueThis study deals with the development of hardware and software tools to estimate and improve the efficiency of the PV energy conversion chain for household photovoltaic applications. We firstly proposed a new mixed 5-level inverter. This type of structure, based on the mixture of a full bridge inverter and NPC architecture, reduces the converter output voltage THD while reducing levels of leakage current induced by the PV modules. This architecture consists of a limited number of semiconductor devices with respect to a NPC structure and improves the robustness of the inverter. Several test results in reduced power validate the concept proposed. Finally, we focus on some parameters that could perturb the system and impact the energy production. It is highlighted that the impact of the convective heat transfer coefficient variation with wind speed is important. For this purpose, a flexible tool was developed to estimate the PV production. It is then possible to quantify and qualify the impact of wind speed on the photovoltaic energy production
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Esteoule, Tanguy. "Prévision de production de parcs éoliens par systèmes multi-agents auto-adaptatifs." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30246.
Full textAbstract:
Le recours aux énergies renouvelables, notamment l'éolien, est une des solutions communément retenues pour limiter l'aggravation du changement climatique en cours. La variabilité et l'intermittence de ces sources d'énergie constituent la principale contrainte à gérer pour assurer l'intégration des énergies renouvelables sur le réseau électrique. Ce problème peut être en partie résolu par l'amélioration des prévisions de production à court et moyen termes. La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) propose de résoudre des problèmes complexes par auto-organisation pour lesquels aucune solution algorithmique n'est connue. Le comportement local et coopératif des agents permet au système de s'adapter à un environnement dynamique pour maintenir le système dans un état de fonctionnement adéquat. Dans cette thèse, cette approche est appliquée à la prévision de production de parcs éoliens. Plus précisément, nous étudions l'intégration de données à plus fine échelle (les parcs éoliens pour une région ou les éoliennes pour un parc) dans le modèle de prévision. Nous proposons donc une méthode prenant en compte des données locales dans la prévision globale et plus précisément les interdépendances entre la production des éoliennes et des parcs. L'étude a mené à la conception de deux systèmes multi-agents auto-adaptatifs : AMAWind-Turbine prévoyant la production d'un parc en utilisant les données des éoliennes, et AMAWind-Farm prévoyant la production d'une région en utilisant les données des parcs. Ces systèmes ont été testés en conditions réelles sur cinq parcs éoliens actuellement en cours d'exploitation. Les expérimentations effectuées ont validé le bon fonctionnement des systèmes et ont permis d'observer une baisse d'erreur de prévision, le principal facteur dans le domaine d'applicationThe use of renewable energies, particularly wind power, is one of the solutions commonly used to limit the worsening of ongoing climate change. The variability and intermittency of these energy sources are the main constraints to be managed to ensure the integration of renewable energies into the electricity grid. This problem can be partly solved by improving production forecasts in the short and medium term. The theory of AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) proposes to solve complex problems by self-organization for which no algorithmic solution is known. The local and cooperative behavior of the agents allows the system to adapt to a dynamic environment for maintaining the system in an adequate operating state. In this thesis, this approach is applied to the forecasting of wind farm production. More specifically, we are studying the integration of finer scale data (wind farms for a region or wind turbines for a farm) into the forecast model. We therefore propose a method that takes into account local data in the global forecast and more precisely the interdependencies between wind turbine and wind farm productions. The study led to the design of two adaptive multi-agent systems: AMAWind-Turbine forecasting the production of a wind farm using wind turbine data, and AMAWind-Farm forecasting the production of a region using wind farm data. These systems have been tested in real conditions on five wind farms currently in operation. The experiments carried out validated the proper functioning of the systems and showed a decrease in forecasting error, the main factor in the field of application
Books on the topic "Prévision de la production photovoltaïque"
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Demers, Frédérick. Prévision et analyse de la production manufacturière au Canada: Comparaison de modèles linéaires et non linéaires. [Ottawa]: Banque du Canada, 2004.
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Canada, Canada Industry, ed. Canadian electric power technology roadmap: Forecast. Ottawa: Industry Canada, 2000.
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A, Levy David. Potential impacts of global warming on salmon production in the Fraser River watershed. Vancouver, B.C: Dept. of Fisheries and Oceans, 1992.
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A, Levy David. Potential impacts of global warming on salmon production in the Fraser River watershed =: Incidences potentielles du réchauffement climatique sur la production de saumons dans le bassin hydrographique du fleuve Fraser. Ottawa, Ont: Minister of Supply and Services Canada = Ministre des approvisionnements et services Canada, 1994.
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Catalão, João P. S. Electric power systems: Advanced forecasting techniques and optimal generation scheduling. Boca Raton: CRC Press, 2012.
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Womack, James P. The machine that changed the world: How Japan's secret weapon in the global auto wars will revolutionize western industry. New York, NY: HarperPerennial, 1991.
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7
Womack, James P. The machine that changed the world: Based on the Massachusetts Institute of Technology 5-million dollar 5-year study on the future of the automobile. New York: Rawson Associates, 1990.
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8
T, Jones Daniel, Roos Daniel, and Massachusetts Institute of Technology, eds. The machine that changed the world. New York: Rawson Associates, 1990.
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T, Jones Daniel, Roos Daniel, and Massachusetts Institute of Technology, eds. The machine that changed the world: Based on the Massachusetts Institute of Technology 5-million-dollar 5-yearstudy on the future of the automobile. New York: Rawson Associates, 1992.
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Flavin, Christopher. Powering the future: Blueprint for a sustainable electricity industry. Washington, D.C: Worldwatch Institute, 1994.
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JARLAN, Lionel, Bertrand BONAN, Jean-Christophe CALVET, Patricia DE ROSNAY, Catherine OTTLÉ, and Philippe PEYLIN. "Assimilation de données de télédétection pour le suivi des surfaces continentales." In Inversion et assimilation de données de télédétection, 45–95. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9142.ch2.
Full textAbstract:
Le suivi des flux et des réservoirs au centre des grands cycles continentaux est indispensable pour une bonne connaissance des ressources en eau, de la production agricole ainsi que pour la prévision du temps et du climat. L’utilisation d’observations pour « corriger » la trajectoire des modèles, incertains par nature, est indispensable. L’objectif de ce chapitre est de dresser un panorama des applications de l’assimilation de données spatiales au suivi des surfaces continentales.