ALONZO

16 novembre 2018

''Prévision saisonnière de la ressource et de la production éoliennes en France, et du risque associé''


Les membres du Jury sont :
Rapporteurs :
Pierre Pinson, DTU
Michel Déqué, Météo-France

Examinateurs :
Emmanuel Gobet, CMAP
Vincent Lefieux, RTE
Laurent Dubus, EDF

Encadrants :
Philippe Drobinski, LMD
Riwal Plougonven, LMD
Peter Tankov, CREST-ENSAE

Seasonal forecasting of wind energy resource and production in France,an d associated risk
A bstract:
The increase of the share of intermittent renewable energy in the energy mix raises issues related to the predictability of
electricity production. Especially, at the seasonal scale, the transmission system operators (TSOs) are required to make
projections of the availability of means of production as well as to predict the consumption in order to guarantee the
security of energy supply during the coming winter or summer. However, current projections are mainly based on
historical data (climatology) of temperatures (consumption), wind speed (wind energy production), or solar radiation
(photovoltaic production). The thesis presents 4 studies: three within the framework of seasonal forecasts, and one study
on the realism of the surface wind speed modelled by the Numerical Weather Prediction model of the European Center
of Medium-range Weather Forecasts.
If the wind energy forecasts at short timescales going from the minute to several days as well as the wind trends at
climatic scale have been thoroughly studied, forecasts of wind energy at the intermadiate scale going from a fortnight to
the seasonal horizon have recieved little attention. Predictability at midlatitude and at those long term horizons is indeed
still an open question. However, several studies have shown that Numerical Weather Prediction models (NWP) are able
to bring valuable information on the large scale atmospheric circulation via the forecast of large scale atmospheric
oscillations such as ENSO in the Pacific region, or the NAO in the North Atlantic. It has also been demonstrated that
these oscillations have a strong influence on precipitations, temperatures, and surface wind speed.
Building the relation between such indicators of the large scale atmospheric circulation and the surface wind speed in
France allows to take into account the interannual variability of the surface wind speed, which is not the case of
climatology by construction. This is the idea developed in the three studies concerning the seasonal forecasts. In order
to forecast the wind energy ressource at the seasonal scale, two probabilistic models are proposed. A parametric model
based on the forecast of the surface wind speed seasonal distribution at different location in France estimated by the
theorical Weibull distribution ; and another non-parametric based on the estimation of the daily surface wind speed
distribution knowing the state of the atmosphere. The third study propose to reconstruct the joint probability of the
French national consumption and production, allowing to measure the risk of imbalance between supply and demand.
Prévision saisonnière de la ressource et de la production éoliennes en France,
et du risque associé

Résumé :
L'augmentation de la part des énergies renouvelables intermittentes dans le mix énergétique génère des problématiques
liées à la prévisibilité de la production d'électricité. Notamment, à l'échelle saisonnière, les gestionnaires du réseau de
transport d'électricité sont contraints de projeter la disponibilité des moyens de production ainsi que de prévoir la
demande. Cela permet de garantir l'approvisionnement pour le prochain hiver ou été. Néanmoins, les projections
actuelles sont principalement basées sur des données historiques (climatologie) de températures (consommation), vents
(production éolienne), ou encore de rayonnement solaire (production photovoltaïque). La thèse présente 4 travaux : trois
dans le cadre de la prévision saisonnière, et une étude sur le réalisme du vent de surface tel qu'il est modélisé par le
modèle de prévision du temps du Centre Européen.
Si la prévisions de l'énergie éolienne aux échelles de temps courtes allant de la minute à quelques jours ainsi que la
tendance des vents aux échelles climatiques ont été largement étudiées, la prévision de la production éolienne l'échelle
de temps intermédiaire allant d'une quinzaine de jours à la saison n'a reçu que peu d'attention. La prévisibilité du temps
aux moyennes latitudes à ces horizons lointains est en effet encore une question ouverte. Cependant, plusieurs études
ont montré que les modèles numériques de prévision saisonnières étaient capable d'apporter de l'information sur la
variabilité de la circulation atmosphérique de grande échelle via la prévision des oscillations de la circulation grande
échelle, comme ENSO dans le Pacifique, ou encore la NAO en Atlantique Nord. Il a aussi été démontré que ces
oscillations ont un impact fort sur les précipitations, les températures, et les vents de surface.
Construire la relation entre ces indicateurs de la circulation atmosphérique grande échelle et le vent de surface en
France permet donc de prendre en compte la variabilité interannuelle du vent de surface, ce dont n'est pas capable par
définition la climatologie. C'est là l'idée développée dans les 3 études concernant la prévision saisonnière. Afin de
prévoir la ressource et la production éolienne à l'échelle saisonnière, deux modèles probabilistes sont développés. L'un
paramétrique, basée sur la prévision de la distribution saisonnière du vent de surface, à différents endroits en France ;
l'autre non paramétrique, basé sur l'estimation de la de la densité de probabilité du vent de surface journalier
conditionnel à l'état de l'atmosphère. La troisième étude propose de reconstruire la probabilité jointe de la
consommation et de la production nationale française, permettant ainsi de mesurer le risque de déséquilibre entre l'offre
et la demande.