Thèse
Auteur :
Pinson Pierre

Date de soutenance :
01 mars 2006

Directeur(s) de thèse :
Kariniotakis Georges



École :

MINES ParisTech
Intitulé de la thèse : Estimation de l'incertitude des prédictions de production éolienne


Résumé : L'énergie éolienne connaît un développement considérable en Europe. Pourtant, le caractère intermittent de cette énergie renouvelable introduit des difficultés pour la gestion du réseau électrique. De plus, dans le cadre de la dérégulation des marchés de l'électricité, l'énergie éolienne est pénalisée par rapport aux moyens de production contrôlables. La prédiction de la production éolienne à des horizons de 2-3 jours aide l'intégration de cette énergie. Ces prédictions consistent en une seule valeur par horizon, qui correspond à la production la plus probable. Cette information n'est pas suffisante pour définir des stratégies de commerce ou de gestion optimales. C'est pour cela que notre travail se concentre sur l'incertitude des prédictions éoliennes. Les caractéristiques de cette incertitude sont décrites à travers une analyse des performances de certains modèles de l'état de l'art, et en soulignant l'influence de certaines variables sur les moments des distributions d'erreurs de prédiction. Ensuite, nous décrivons une méthode générique pour l'estimation d'intervalles de prédiction. Il s'agit d'une méthode statistique non-paramétrique qui utilise des concepts de logique floue pour intégrer l'expertise acquise concernant les caractéristiques de cette incertitude. En estimant plusieurs intervalles à la fois, on obtient alors des prédictions probabilistes sous forme de densité de probabilité de production éolienne pour chaque horizon. La méthode est évaluée en terme de fiabilité, finesse et résolution. En parallèle, nous explorons la possibilité d'utiliser des prédictions ensemblistes pour fournir des "˜prévisions d'erreur'. Ces prédictions ensemblistes sont obtenues soit en convertissant des prévisions météorologiques ensemblistes (fournies par ECMWF ou NCEP), soit en appliquant une approche de décalage temporel. Nous proposons une définition d'indices de risque, qui reflètent la dispersion des ensembles pour un ou plusieurs horizons consécutifs. Une relation probabiliste entre ces indices de risque et le niveau d'erreur de prédiction est établie. Dans une dernière partie, nous considérons la participation de l'énergie éolienne dans les marchés de l'électricité afin de démontrer la valeur de l'information "˜incertitude'. Nous expliquons comment définir des stratégies de participation à ces bourses de l'électricité avec des prédictions déterministes ou probabilistes. Les bénéfices résultant d'une estimation de l'incertitude des prédictions éoliennes sont clairement démontrés.

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