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Gestion intelligente du réseau électrique réunionnais. Prévision de la ressource solaire en milieu insulaire

机译：留尼汪市电网的智能管理。海岛环境中的太阳能预测

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摘要

The integration of intermittent renewable energy in the energy mix is currently limited to a threshold of 30% of the total power being produced. This restriction aims at ensuring the safety of the power input. The elimination of this technical obstacle will be possible with solutions to energy intermittence of wind and solar energy. The energy issues which islands are facing today prefigure global problems in a more or less long term. These territories constitute unique laboratories for testing new technologies of storage, management and forecasting of energy. The contribution of this thesis focuses on the forecasting of global horizontal irradiance at different time horizons. Indeed, the generated PV power stems directly from the intensity of the global horizontal irradiance. First, the review of solar irradiance forecasting methods allows to classify numerical weather models and statistical forecasting methods depending on spatial and temporal resolution. Moreover, it shows that best performance is obtained with hybrid models. Second, a short-term forecast model (day ahead forecast) is developed with the Weather Research and Forecasting model (WRF) and a Bayesian neural network. The hybridization of these methods improves the day ahead forecast performance. Third, a model for forecasting the very short term is developped with the Kalman hybrid model. This method offers on the one hand an energy forecasting and on the other hand a multi-horizon forecast. Comparing the performance of the aforesaid with the reference method, namely the persistence method, shows an improvement of the quality of the forecasts. Combining the Kalman filter with the WRF numerical model allows an operational implementation of the forecast.
机译：目前，间歇性可再生能源在能源组合中的集成被限制在所产生总功率的30％的阈值之内。该限制旨在确保电源输入的安全性。解决风能和太阳能的能量间歇问题将有可能消除这一技术障碍。岛屿目前面临的能源问题或多或少地预示着全球问题。这些地区构成了独特的实验室，用于测试能源存储，管理和预测的新技术。本文的贡献集中在预测不同时间范围内的全球水平辐照度。的确，所产生的PV功率直接源自整体水平辐照强度。首先，对太阳辐照度预测方法的回顾允许根据空间和时间分辨率对数值天气模型和统计预测方法进行分类。此外，它表明使用混合模型可以获得最佳性能。其次，利用天气研究和预报模型（WRF）和贝叶斯神经网络开发了短期预报模型（提前一天预报）。这些方法的混合改进了提前一天的预测性能。第三，利用卡尔曼混合模型开发了用于预测非常短期的模型。该方法一方面提供能量预测，另一方面提供多水平预测。将上述性能与参考方法（即持久性方法）进行比较，可以提高预测质量。将卡尔曼滤波器与WRF数值模型结合使用，可以对预测进行操作实现。

著录项

  • 作者

    Diagne Hadja Maïmouna;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
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