Nouvelle méthode pour prévoir l'énergie éolienne au Chili

Alors que le Chili passe aux énergies renouvelables, prédire la quantité d'énergie générée par des sources comme le vent et le solaire devient super important pour faire fonctionner le Réseau électrique efficacement. Gérer ces ressources renouvelables peut être compliqué car leur production varie beaucoup, contrairement aux combustibles fossiles traditionnels. Cette variabilité peut ralentir l'utilisation de l'énergie propre, donc trouver de meilleures façons de prédire les vitesses du vent peut aider à améliorer tout le système électrique.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour prévoir les vitesses du vent au Chili, qui combine deux modèles de machine learning différents conçus pour des Prévisions à court et à moyen terme. L'objectif est de rendre ces prévisions plus précises et fiables, ce qui peut aider à réduire l'impact de l'utilisation des énergies renouvelables sur les centrales électriques traditionnelles et les Émissions globales.

#L'Importance d'une Prévision Précise

Passer des combustibles fossiles aux énergies renouvelables joue un grand rôle dans la lutte contre le changement climatique. Environ un tiers des émissions de carbone mondiales viennent de la production d'électricité. Le Chili est à la pointe de l'énergie propre, attirant de nombreux projets solaires et éoliens, visant des objectifs ambitieux en matière d'énergie propre. En 2022, environ 39 % de l'électricité du Chili provenait de la production thermique, tandis que le solaire et l'éolien représentaient respectivement 20 % et 12 %.

Avec l'augmentation des énergies renouvelables, les opérateurs de réseaux électriques ont besoin de prévisions précises pour gérer ces ressources efficacement. Les centrales Thermiques traditionnelles offraient une stabilité dans la production. Cependant, avec la montée de l'Énergie éolienne et solaire, des méthodes de prévision avancées sont nécessaires pour gérer les changements soudains de production.

Prévoir l'énergie éolienne est particulièrement difficile en raison de son caractère imprévisible et du manque de données de haute qualité. Cela crée un défi pour les opérateurs de réseau qui cherchent à maintenir des opérations fluides.

#Une Nouvelle Approche pour Prévoir les Vitesses du Vent

L'approche décrite ici utilise le machine learning pour créer une nouvelle méthode de prévisions des vitesses du vent à court et moyen terme. Ces prévisions sont essentielles pour une planification et des opérations efficaces sur le marché électrique.

Pour les prévisions à court terme, qui couvrent jusqu'à 48 heures, un modèle de machine learning spécialisé est développé pour capturer des motifs complexes dans les données de vitesse du vent. Pour les prévisions à moyen terme, qui s'étendent de 2 à 10 jours, un autre modèle est utilisé, intégrant des informations du passé pour améliorer la précision.

#Sources de Données

Pour développer les modèles de prévision, des données ont été collectées à partir de diverses sources. Des informations sur la production d'énergie des centrales thermiques et des données historiques sur l'énergie éolienne, solaire, hydroélectrique et géothermique ont été obtenues auprès de l'opérateur national du réseau au Chili. De plus, un ensemble de données météorologiques mondial a été utilisé pour fournir des informations essentielles liées à la météo.

#Modélisation de la Réaction des Centrales Électriques

Pour comprendre comment les générateurs thermiques réagissent aux changements de production éolienne et solaire, un modèle statistique a été utilisé. Ce modèle examine comment une légère augmentation de la production éolienne ou solaire affecte la sortie des centrales thermiques.

Les résultats indiquent que la production thermique est plus sensible aux augmentations de l'énergie éolienne par rapport à l'énergie solaire. Spécifiquement, une augmentation de la production éolienne entraîne une réduction plus significative de la production thermique.

#Prévisions à Court et à Moyen Terme

Le modèle à court terme se concentre sur la fourniture de prévisions allant jusqu'à 48 heures, tandis que le modèle à moyen terme vise des prévisions jusqu'à 10 jours à l'avance.

Pour les prévisions à court terme, un modèle Time-series Dense Encoder est mis en œuvre, utilisant les données passées de vitesse du vent et des indicateurs météorologiques pertinents pour prédire les futures vitesses du vent. Ce modèle est conçu pour gérer efficacement diverses entrées de données et est optimisé pour capturer les motifs à court terme des vitesses du vent.

Pour les prévisions à moyen terme, un autre modèle est utilisé qui incorpore les états météorologiques récents pour prévoir le comportement du vent au cours des jours suivants. Ce modèle a montré qu'il surpasse les méthodes de prévision traditionnelles de manière significative.

#Comparaison de la Performance des Prévisions

La performance des deux modèles de prévision est mesurée en utilisant un critère d'évaluation standard connu sous le nom d'erreur quadratique moyenne (RMSE). En comparant les prévisions avec les vitesses du vent observées, les modèles peuvent être ajustés pour une meilleure précision.

Dans les évaluations, le modèle à court terme a constamment surpassé les systèmes de prévision traditionnels. De même, le modèle à moyen terme a également montré des améliorations significatives, fournissant aux opérateurs des données plus fiables pour planifier et gérer leur production d'électricité à partir des parcs éoliens.

#L'Impact d'une Prévision Améliorée

Améliorer les prévisions des vitesses du vent est crucial pour gérer les opérations du réseau électrique au Chili. En fournissant des prévisions plus précises, les opérateurs de réseau peuvent prendre de meilleures décisions concernant le dispatch des centrales thermiques. Cela aide à minimiser les émissions et améliore l'intégration des sources d'énergie renouvelables.

De plus, avec la demande d'électricité qui augmente rapidement au Chili, avoir des prévisions précises permet une gestion plus efficace du mix énergétique, facilitant ainsi une transition plus fluide vers un avenir énergétique plus propre.

#Conclusion

L'intégration de modèles avancés de machine learning pour les prévisions des vitesses du vent représente un pas en avant significatif dans la gestion des ressources d'énergie renouvelable au Chili. Ces prévisions améliorées renforcent non seulement la stabilité et la fiabilité du réseau électrique, mais soutiennent aussi l'engagement du pays à réduire les émissions de carbone et à promouvoir l'utilisation d'énergie propre.

Alors que le Chili continue de mener des initiatives en matière d'énergie renouvelable, les améliorations continues des méthodes de prévision joueront un rôle clé pour atteindre ses objectifs énergétiques ambitieux. En tirant parti de la technologie et des données, le Chili peut garantir un avenir énergétique plus durable et efficace pour ses citoyens.