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Theses

Développement de méthodes spatio-temporelles pour la prévision à court terme de la production photovoltaïque

Résumé : 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 prévision.
Document type :
Theses
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https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01878943
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Friday, September 21, 2018 - 4:11:06 PM
Last modification on : Thursday, April 9, 2020 - 5:08:18 PM
Document(s) archivé(s) le : Saturday, December 22, 2018 - 3:21:46 PM

File

2017PSLEM066_archivage.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01878943, version 1

Citation

Xwégnon Agoua. Développement de méthodes spatio-temporelles pour la prévision à court terme de la production photovoltaïque. Energie électrique. PSL Research University, 2017. Français. ⟨NNT : 2017PSLEM066⟩. ⟨tel-01878943⟩

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