Utiliser l’apprentissage automatique pour rendre l’énergie éolienne plus prévisible

Le caractère variable et stochastique de l’énergie éolienne la distingue des autres ressources renouvelables. Par conséquent, la prévision de la production d’énergie éolienne est essentielle pour la fiabilité du système électrique et l’équilibre entre l’offre et la demande. Cet article examinera comment l’apprentissage automatique a rendu l’énergie éolienne plus prévisible et les progrès récents dans ce domaine.

Crédit d’image : Chinnasut Nhurod/Shutterstock.com

L’énergie éolienne a attiré beaucoup d’attention en raison de ses ressources abondantes et de sa technologie de production d’énergie efficace.

Cependant, un vent fort et incontrôlable à grande échelle pourrait compromettre la stabilité du réseau électrique en raison de l’incertitude et du caractère aléatoire du vent.

La production d’énergie éolienne est influencée par des éléments externes et internes tels que la vitesse et la direction du vent, l’humidité, la température et la pression de l’environnement. Par conséquent, la prévision de la production éolienne permet le contrôle, la maintenance, la gestion et la planification de la répartition de l’énergie électrique.

Le rôle de l’apprentissage automatique dans les applications d’énergie éolienne

L’apprentissage automatique peut aider les exploitants de parcs éoliens à prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données. En conséquence, il peut y avoir une meilleure adéquation entre la production et la demande d’électricité.

Pour fournir des prévisions fiables, l’apprentissage automatique analyse les données météorologiques actuelles et historiques. Les entreprises utilisent ces données pour gérer les systèmes énergétiques. Ils produisent de l’énergie renouvelable et la stockent si les prévisions de vent sont favorables. S’il est mauvais, les entreprises ajustent leur charge en conséquence.

Les approches d’apprentissage automatique se sont rapidement développées ces dernières années et ont récemment été utilisées pour la prévision de l’énergie éolienne. L’apprentissage automatique est plus performant que les modèles de prédiction statistique traditionnels en termes d’extraction de caractéristiques et de généralisation du modèle.

Sans être explicitement codés, les systèmes d’apprentissage automatique peuvent reconnaître des structures et des modèles dans des ensembles de données, développer des modèles mathématiques pour décrire ces relations et les utiliser pour faire des prédictions ou des jugements.

Recherche et développement

Algorithme Google et DeepMind

Pour faire de l’énergie éolienne une source d’énergie plus prévisible, Google et DeepMind ont utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour 700 mégawatts de capacité de production d’énergie éolienne aux États-Unis. Les premières données indiquent que l’apprentissage automatique a augmenté la valeur de l’énergie éolienne d’environ 20 %.

Même si l’algorithme est encore en cours de modification, Google estime que son utilisation de l’apprentissage automatique dans les parcs éoliens a donné des résultats positifs. Les résultats préliminaires suggèrent que l’apprentissage automatique peut améliorer la prévisibilité et la valeur de l’énergie éolienne.

L’apprentissage automatique aide également les propriétaires de parcs éoliens à mieux évaluer la performance de leur production d’énergie et à satisfaire la demande d’électricité en utilisant des données plus précises.

Prévisionniste Vaisala pour l’énergie éolienne

Vaisala, une entreprise de surveillance environnementale, fournit des évaluations de projets éoliens, entre autres services.

Dans le secteur de l’énergie éolienne, Vaisala Forecaster pour l’énergie éolienne fournit des prévisions de vent extrêmement précises pour gérer avec succès les investissements, réduire les risques et obtenir un avantage concurrentiel sur le marché.

Des techniques statistiques, des modèles de prévision numérique du temps (PNT) à mésoéchelle hautement spécialisés, des modèles d’apprentissage automatique et des prévisions accessibles au public sont utilisés pour créer des prévisions d’énergie éolienne.

La prévision météorologique numérique (PNT) de Vaisala utilise les conditions météorologiques actuelles pour modéliser les conditions météorologiques futures et offrir des données indirectes dans les endroits où les observations directes ne sont pas possibles.

Ces modèles, qui sont basés sur une dynamique des fluides compliquée et utilisent des données provenant de mesures de vent à long terme, anticipent la production d’énergie éolienne en puisant dans une variété d’ensembles de données.

Modèle d’apprentissage automatique du MIT

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont créé une méthode utilisant l’apprentissage automatique qui peut prévoir plus rapidement les changements de vitesse du vent sur une certaine durée. La méthode permet aux start-ups d’énergie renouvelable de localiser plus facilement les parcs éoliens potentiels.

L’équipe du MIT a estimé les vitesses du vent trois fois plus précisément pour les deux années suivantes avec seulement trois mois de données historiques pour un emplacement de parc éolien spécifique que les modèles existants ne pouvaient le faire avec huit mois de données.

Les chercheurs ont depuis amélioré leur modèle en expérimentant différentes méthodes d’estimation des distributions conjointes. Des données supplémentaires du Museum of Science suggèrent que leur approche améliorée pourrait multiplier par deux la précision de leurs prévisions.

Algorithme d’apprentissage automatique de l’Université Rutgers

Des chercheurs de l’Université Rutgers ont créé un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire l’énergie éolienne offshore à l’aide de simulateurs basés sur la physique et de données météorologiques réelles. De plus, ils ont établi une méthodologie d’analyse de sensibilité pour trouver et anticiper les principaux facteurs qui contribuent à l’incertitude environnementale de l’éolien offshore dans leur étude.

Un modèle d’apprentissage automatique fusionne la sortie d’un simulateur basé sur la physique avec des données météorologiques réelles provenant d’une flotte de bouées installées dans le New Jersey pour alimenter cette analyse de sensibilité.

Les bouées sont situées à proximité d’au moins trois projets éoliens offshore potentiels et apporteront environ 2,8 gigawatts d’énergie éolienne offshore aux États-Unis d’ici 2024. Les recherches de l’équipe ont indiqué que les vagues sont essentielles pour prédire la direction et la vitesse du vent.

Perspectives futures de l’apprentissage automatique dans les applications éoliennes

L’énergie éolienne est devenue une importante source d’énergie électrique sans carbone dans de nombreux pays au cours de la dernière décennie. Cependant, cette énergie reste une source peu fiable en raison de l’imprévisibilité et du comportement incohérent du vent.

Un modèle d’intelligence artificielle capable de prévoir avec précision l’imprévisibilité de la production d’énergie éolienne aidera à gérer les variations de l’offre et de la demande. Grâce à l’apprentissage automatique, l’énergie éolienne pourrait devenir plus rentable et l’énergie sans carbone pourrait être plus largement utilisée dans les systèmes électriques du monde entier.

Références et lectures complémentaires

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En ligneElyasichamazkoti, F., & Khajehpoor, A. (2021). Application de l’apprentissage automatique à l’énergie éolienne, de la conception au lien énergie-eau : une enquête. Lien énergétique2, 100011. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2021.100011

Golparvar, B., Papadopoulos, P., Ezzat, AA et Wang, RQ (2021). Une approche basée sur un modèle de substitution pour estimer les moments de premier et de second ordre de l’énergie éolienne offshore. Énergie appliquée299, 117286. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.117286

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Khatib, T., Deria, R., & Isead, A. (2020). Évaluation de trois machines d’apprentissage pour la prévision à long terme de l’énergie éolienne en Palestine. Problèmes mathématiques en ingénierie2020. https://doi.org/10.1155/2020/8303152

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