Promotions

Anastasia BENOU

Promotion 2002

Diplomé de : NTUA
CV : Télécharger
Courriel : Anastasia.BENOU@mines-paristech.fr

Mission OSE

Organisation/ Entreprise : ARIA Technologies

Lieu de la mission : BOULOGNE BILLANCOURT

Mission : Prédiction de la ressource éolienne

Résumé de la mission :
Mon stage de six mois en «Prévision d'énergie éolienne» effectué conjointement au sein de l'entreprise ARIA Technologies et l'Ecole des Mines de Paris a consisté à participer à l'élaboration du projet européen «ANEMOS» & Développement d'un système de prévision de ressources éoliennes de nouvelle génération pour l'intégration en grande-échelle des fermes éoliennes onshore et offshore.En première étape, le prototype de la base des données est développé. La base de données est structurée par rapport aux besoins des utilisateurs et les restrictions des développeurs des modèles. Le shell ANEMOS contiendra les modèles de prévision déjà développés et des autres qui vont être développés pendant le projet.En outre, ARIA Wind devra être appliqué pour plusieurs études de cas dans le cadre du projet ANEMOS. La comparaison des résultats d'énergie éolienne productible pour la ferme éolienne par heure avec les données historiques correspondants est le but de cette étude. D'abord, les données d'entrée de chaque ferme éolienne sont récupérées pour les calculs ARIA Wind. Ensuite, le logiciel est utilisé pour les calculs horaires de la vitesse de vent à chaque turbine. Ces résultats sont transformés automatiquement en énergie totale productible de la ferme éolienne pour être comparable avec les données historiques. Pendant mon stage, le site de Golagh a été étudié. ARIA Wind a été appliqué sur une période de test pour étudier la performance de l'outil à l'aide de diagrammes présentant une comparaison des prévisions et les données historiques. Après l'optimisation de la performance du logiciel, ARIA Wind sera appliqué à la période de validation et les résultats seront analysés en utilisant une méthode statistique. Mots-clés: Projet ANEMOS, modélisation de prévision éolienne, base de données, ARIA Wind, comparaison prévisions + données historiques.