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L'importance d'une prévision précise de l'énergie éolienne pour le trading d’électricité
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Actualités Steadysun
16/07/2024
par
Michaël Chardon
7 min
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L'énergie éolienne joue un rôle central dans le paysage des énergies renouvelables, qui évolue rapidement. Alors que la part des énergies renouvelables dans le mix énergétique augmente, la variabilité de l'énergie éolienne pose un problème particulier, notamment dans le domaine du trading d'électricité. Pour les traders, il est essentiel de se reposer sur des prévisions précises de l'énergie éolienne pour optimiser les stratégies et les transactions sur les marchés. Cet article explore les raisons pour lesquelles des prévisions précises sont cruciales et comment elles impactent la dynamique du trading d'électricité.
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Le rôle de la prévision de l'énergie éolienne sur les marchés de l'électricité
Atténuer la variabilité de l'offre
L'énergie éolienne est une source d'énergie extrêmement variable, et sa production peut fluctuer considérablement en fonction des conditions météorologiques. Ces fluctuations peuvent entraîner des difficultés importantes pour équilibrer l'offre et la demande.
Des prévisions précises permettent aux producteurs d'énergie et aux traders de prévoir la disponibilité de l'énergie éolienne de manière plus fiable, réduisant ainsi l'incertitude liée à l'intégration de l'énergie éolienne dans le réseau électrique.
Des prévisions précises aident à planifier la production à partir d'autres sources d’énergies, ce qui permet de maintenir un approvisionnement énergétique régulier et de stabiliser le réseau.
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L'importance d'une prévision précise de l'énergie éolienne pour le trading d’électricité
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Optimiser les stratégies sur les marchés
Pour les traders en électricité, la volatilité représente à la fois un risque et une opportunité. Des prévisions éoliennes précises permettent d'élaborer des stratégies plus efficaces sur les marchés et d'ajuster les positions en fonction de la production éolienne prévue.
Cette anticipation est essentielle, en particulier sur des marchés tels que les marchés day-ahead et intraday, où connaitre les fluctuations de la production d'énergie éolienne peut influencer de manière significative les décisions d'achat et de vente.
Grâce à des outils de prévision fiables, les traders peuvent minimiser les pertes et tirer profit des fluctuations de prix causées par les variations de production.
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Comment générer des prévisions précises d'énergie éolienne ?
Techniques de modélisation et de simulation
Les prévisions éoliennes utilisent des modèles météorologiques avancés et des techniques de simulation qui intègrent des données provenant de différentes sources, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des prévisions.
Chez Steadysun, ces prévisions sont simulées à l'aide de notre produit SteadyMet. Ce produit intègre des données provenant de 15 modèles de prévision météorologique numérique (NWP) différents, sélectionnés en fonction de la localisation de l’installation. Ce mix de plusieurs modèles de prévision numérique du temps garantit que les prévisions sont non seulement exhaustives, mais aussi robustes et probabilistes, et qu'elles tiennent compte d'un large éventail de phénomènes atmosphériques et de scénarios météorologiques.
En outre, SteadyMet peut être configuré pour fonctionner à une très haute résolution (1 km) en utilisant le modèle Weather Research and Forecasting (WRF). Le modèle WRF est réputé pour sa précision et sa capacité à fournir des prévisions météorologiques exactes à l'échelle locale.
Ces données à haute résolution permettent de créer des prévisions précises et spécifiques à un site.
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Auto-apprentissage et intelligence artificielle
Le développement de l’auto-apprentissage et l'intelligence artificielle (IA) permettent d’améliorer fortement la précision des prévisions éoliennes. Les algorithmes d'IA analysent les données historiques et en temps réel afin d'améliorer la précision des prévisions au fil du temps.
Ces systèmes peuvent assimiler en temps réel de nouvelles données et affiner leurs prévisions à partir des données réelles, améliorant ainsi continuellement la performance des prévisions.
Les traders d’électricité ont ainsi accès à des prévisions plus précises et peuvent limiter les coûts des pénalités, gérer les risques, et ainsi, maximiser les profits.
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SteadyMet, notre produit multimodèle basé sur l'IA, surpasse systématiquement chaque modèle de prévision numérique du temps. Il montre une amélioration de la précision significative allant de 0,29 à 0,41 m/s (une augmentation de +24% à +39%) de la vitesse du vent à 10 m sur une période de 3 mois.
*Erreurs absolues moyennes (MAE) calculées à partir des données de la réanalyse Copernicus ECMWF ERA5.
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Du vent aux prévisions de production d'électricité
La modélisation de la production d’électricité éolienne implique l'analyse de facteurs tels que les variations du vent propres à chaque site, qui ont une incidence directe sur la production d'énergie.
Les caractéristiques des éoliennes, telles que la position, le diamètre du rotor, la hauteur de la turbine et la courbe de puissance, sont essentielles pour prédire efficacement la production d'électricité. Ces caractéristiques influencent directement l'efficacité d'une éolienne et la production totale d'énergie.
En outre, comme la vitesse du vent varie en fonction de l'altitude, il est important d'ajuster les données relatives à la vitesse du vent à la hauteur de l'éolienne pour obtenir des prévisions plus précises de la production d'énergie.
Enfin, la prise en compte des pertes d'énergie dues à l'effet de sillage - lorsque les turbines en aval sont confrontées à des vents plus turbulents et plus lents - est essentielle pour modéliser de manière détaillée la production des parcs éoliens.
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La précision des prévisions de Steadysun en matière d'énergie éolienne
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L'erreur, estimée à l'aide de l'erreur absolue moyenne normalisée (nMAE) [1], de nos prévisions day-ahead se situe généralement entre 7,5 % et 10 % en moyenne annuelle, en fonction de l'emplacement de la centrale éolienne. Elle est le plus souvent inférieure à 9 %.
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Découvrez-en plus en testant l'exactitude de nos prévisions d'énergie éolienne.
Pour en savoir plus, lisez notre section sur les prévisions éoliennes et solaires pour le trading.
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1. L’indicateur d’Erreur Absolue Moyenne normalisée (nMAE pour ‘’normalized Mean Absolute Error’’ en anglais) est calculé par plage de 30 minutes, en ligne avec le fonctionnement des réseaux électriques et des marchés. Pour quantifier les erreurs de prévision sur une journée, nous disposons donc d’un ensemble de 48 valeurs (première valeur = moyenne entre 00h00 et 00h30, 2eme valeur = moyenne entre 00h30 et 01h00, …).
Les puissances sont normalisées par la puissance crête de l’installation afin de rendre les résultats comparables d’une centrale à l’autre (voir équation 1).
L’indicateur de nMAE est alors calculé pour chaque jour (voir équations 1 et 2).
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Où Pforecasted et Pproduced sont les puissances moyennes prévue et réalisée sur la plage de 30 minutes considérée, Ppeak est la puissance crête et « 48 » est le nombre de plages de 30 minutes sur la journée.
La fiabilité du système de prévision sur la centrale est alors évaluée par la moyenne des MAE sur l’ensemble des jours disponibles (voir équation 3).
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