التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Gestion intelligente du réseau électrique réunionnais. Prévision de la ressource solaire en milieu insulaire ; Intelligent management of electrical grid from La Reunion. Solar irradiance forecasting in an insular grid |
| المؤلفون: |
Diagne, Hadja Maïmouna |
| المساهمون: |
La Réunion, Lauret, Alfred Jean-Philippe, Courdier, Rémy |
| سنة النشر: |
2015 |
| المجموعة: |
theses.fr |
| مصطلحات موضوعية: |
Prévision, Réseau de neurones bayésien, Modèle WRF, Modèle hybride, Kalman, Rayonnement global horizontal, Forecasting, Bayesian neural network, WRF model, Hybrid model, Global horizontal irradiance |
| الوصف: |
L'intégration de la production des énergies renouvelables intermittentes dans le mix énergétique est aujourd'hui limitée à un seuil de 30 % de la puissance totale produite. Cette mesure vise à assurer la sécurité de l'alimentation électrique des réseaux insulaires en France. La levée de ce verrou technique ne pourra se faire qu'en apportant des solutions au caractère intermittent des sources d'énergies éolienne et photovoltaïque. Les difficultés énergétiques auxquelles sont confrontés aujourd'hui les milieux insulaires préfigurent celles que rencontreront la planète à plus ou moins long terme. Ces territoires sont des laboratoires uniques pour éprouver les nouvelles technologies de stockage, de gestion et de prévision de l'énergie. La contribution de ce travail de thèse se focalise sur la prévision du rayonnement solaire global à différents horizons de temps car la puissance photovoltaïque produite découle directement de l'intensité du rayonnement solaire global. Dans un premier temps, l'étude bibliographique a permis de classer les modèles de prévision numériques et les modèles de prévision statistiques en fonction de la résolution spatiale et temporelle. Par ailleurs, elle montre que les meilleurs performances sont obtenues avec les modèles hybrides. Dans un deuxième temps, un modèle de prévisions à court terme (J+1) est proposé avec le modèle Weather Research and Forecasting (WRF) et un réseau de neurone bayésien. L'hybridation de ces deux méthodes améliore les performances de prévisions à J+1. Dans un troisième temps, un modèle de prévision à très court terme (t+h) est proposé avec le modèle hybride de Kalman. Cette méthode produit d'une part une prévision énergétique et d'autre part une prévision multi-horizon. La comparaison de la performance de ces modèles avec la méthode de référence dite de persistance montre une amélioration de la qualité de la prévision. Enfin, la combinaison du filtre de Kalman avec le modèle numérique WRF permet une mise en œuvre opérationnelle de la prévision. ; The integration of ... |
| نوع الوثيقة: |
thesis |
| اللغة: |
French |
| العلاقة: |
http://www.theses.fr/2015LARE0014/documentTest |
| الإتاحة: |
http://www.theses.fr/2015LARE0014/documentTest |
| حقوق: |
Open Access ; http://purl.org/eprint/accessRights/OpenAccessTest |
| رقم الانضمام: |
edsbas.FB5CAD93 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |
