Promotions

Prisca RANDIMBIVOLOLONA

Promotion 2009

Diplomé de : ENSEEIHT
CV : Télécharger
Courriel : Prisca.RANDIMBIVOLOLONA@mines-paristech.fr

Mission OSE

Organisation/ Entreprise : EDF SEI & Université de Corse (UDC)

Lieu de la mission : AJACCIO

Mission : Prédiction du rayonnement solaire global horizontal à l’horizon H+24

Résumé de la mission :
Les réseaux électriques insulaires ont la particularité de ne pratiquement pas bénéficier d’interconnexion à un réseau électrique continental. La Corse, connectée à l’Italie (SACOI) et la Sardaigne (SARCO), doit produire la presque totalité de sa consommation électrique ; son réseau présente ainsi toutes les caractéristiques des réseaux insulaires : de petite dimension, sensible aux aléas de production, et limité en nouvelles capacités.
Cependant la Corse présente un fort potentiel d’ensoleillement et de vent ; le développement des énergies propres est soutenu par l’appel d’offres de la Commission de Régulation de l’Energie (CRE) sur le photovoltaïque et l’éolien. Afin de garantir la stabilité du réseau, un arrêté ministériel du 23 avril 2008 fixe à un maximum de 30% la part des énergies intermittentes sur le réseau.
Une partie de la solution pour l’intégration des énergies intermittentes au réseau électrique porte sur la prédiction de la production. Dans ce domaine, cette étude issue d’un partenariat entre EDF SEI et l’UDC, porte sur la prédiction du rayonnement solaire global horizontal à H+24, c’est-à-dire la prédiction pour le lendemain heure par heure. Elle a permis d’implémenter et d’optimiser trois techniques : le modèle de persistance, le modèle conventionnel ARMA, et les réseaux de neurones, et de les comparer sur des données réelles. Elle démontre aussi l’importance du choix des indicateurs de production des énergies intermittentes. La prédiction de la production électrique devient alors un outil décisionnel pour les producteurs et le gestionnaire de réseau, que ce soit dans le cas des systèmes insulaires ou dans le cas général des marchés électriques.

Mots-clés : Rayonnement solaire, prédiction, électricité, H+24, réseaux de neurones.