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17 avril 2018

Prévision à court terme de la production photovoltaïque pour la gestion intelligente du réseau électrique de distribution en région Occitanie


Catégorie : Doctorant


Prévision à court terme de la production photovoltaïque pour la gestion intelligente du réseau électrique de distribution en région Occitanie

Le projet de recherche répond à la nécessité de prévoir à court terme la production photovoltaïque. Cette production est à l’origine, au moins en partie, des contraintes (principalement observées en tension) qui pèsent sur le réseau électrique de distribution et qu’il convient de lever, en priorisant les différents leviers disponibles. Ainsi, dans un premier temps, le doctorant se verra confier le développement d’algorithmes pour la cartographie et la prévision spatiale du GHI et, à partir des cartes de GHI obtenues, d’un modèle pour la prévision infra-horaire de la production photovoltaïque, fournissant une information clé quant à la gestion prédictive du réseau électrique de distribution. Cartographier le GHI requiert l’interpolation des mesures fournies par le maillage de capteurs -- une interpolation statistique de type krigeage multivarié ou krigeage bayésien, autorisant la prise en compte de variables exogènes, est ici envisagée -- et permettra, à terme, d’optimiser le nombre et le positionnement des capteurs de GHI équipant la zone d’expérimentation, contribuant ainsi à maîtriser le coût de l’instrumentation et à favoriser son déploiement industriel. La prévision spatiale du GHI, qui exploitera le concept de série temporelle, chaque observation de ladite série étant une carte, est quant à elle rendue complexe par les phénomènes atmosphériques qui influent sur la disponibilité de la ressource solaire au sol.

Dans un second temps, le doctorant développera un algorithme d’interpolation avancé, corrélant perturbations observées au sol par le maillage de capteurs et perturbations atmosphériques détectées par le système de vision. Il semble possible, à partir de ces corrélations, d’estimer l’altitude des masses nuageuses et, ainsi, de déterminer l’ombre portée au sol. En effet, grâce à son grand angle de champ, le système de vision permettra d’anticiper l’effet des perturbations atmosphériques sur le GHI mesuré au sein de la zone d’expérimentation : à horizon de prévision identique, la surface instrumentée pourra être réduite. Par ailleurs, à précision de la prévision identique, la granularité du maillage pourra être diminuée. En conclusion, combiner capteurs de GHI et système de vision à grand angle de champ doit permettre, grâce aux algorithmes développés par le doctorant, de prévoir finement les cartes de GHI (et, à terme, la production photovoltaïque), sans recourir à un système plus complexe et plus onéreux, comme, par exemple, un système multi-caméra.

 

Pour de plus amples informations, voir le lien ci-dessous :

https://mycore.core-cloud.net/index.php/s/ZoNRSillMyrG4ZA

 

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