De la sélection multicritère de parcs photovoltaïques à la cartographie et l’étude de l’intermittence de la ressource : modélisations appliquées à l’île de Corse - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2012

From multicriteria selection of photovoltaic plants to the mapping and intermittence study of solar resource : modelling applied to Corsica Island

De la sélection multicritère de parcs photovoltaïques à la cartographie et l’étude de l’intermittence de la ressource : modélisations appliquées à l’île de Corse

Pierrick Haurant

Résumé

Island territories’ energy planning is a complex and essential task. In this thesis, the solar energy systems integration into the Corsican electrical grid is built through a multicriteria selection of photovoltaic projects and studies of the solar resource estimation, its variability/prediction and the territorial dispersion of production units. Corsica Island benefits from dynamic energy policies and considerable solar potential that increased the island attractiveness for photovoltaic industrials. Numerous PV plant projects were consequently proposed to local policy maker. The limit of renewable energy source installations connected to a regional-scale electrical grid reduces the number of projects that are likely to be carried out. The multicriteria outranking model ELECTRE IS was implemented to aid the selection of the most restrictive subset of relevant projects, through collaboration between the University of Corsica, the French National Scientific Research Centre and the Haute-Corse departmental Agriculture Chamber. The 16 proposed projects were submitted to 3 preselection constraints, and then evaluated through 8 criteria sweeping away point of views linked to energy, geo-economics, environment, visual impact and land-use conflicts. Criteria parameters, such as relative weights as well as discrimination and veto thresholds are grasped in the selection. The robust result is the recommendation of 4 projects composing the outranking graphs kernels. Among the criteria, the net production appeared delicate to assess. An upstream contribution has been brought through cartography of potential solar over Corsica. It has been generated by the desegregation of Météo-France SATMOS’ Meteosat-8 images, taking into account the relief effects. Both interests of the process were confirmed : errors of solar radiations estimations decreased by 0.1 % to 0.5 % when spatial resolution of the final map increased from 12 km to 90 m. The spatial distribution of resource variations was an issue enlightened by the multicriteria selection and treated in collaboration with EDF. The fluctuations of radiations measured on 11 sites were characterized by applying a new process of classification. This classification allowed demonstrating that intense variations were less frequent by cumulating radiation of dispersed sites, decreasing from 5.4 % or 15.5 % of time to 0.13 % when the phenomenon is optimized. Finally, the prediction of classes was studied ; showing that neural networks and k-nearest neighbour models have the same performances for horizon fewer than 2 hours. They allowed 66.9 % of good predictions for 1 h horizon and 57.1 % for 2 h horizon. For horizons greater than 2 h, the k-NN model presents best performances (until 61.2 % of good predictions for horizon of 6 h).
La planification énergétique en milieu insulaire est une tâche aussi complexe qu’indispensable. Dans cette thèse, l’intégration raisonnée de systèmes énergétiques solaires dans le réseau électrique Corse est pensée au travers d’une sélection multicritère de projets photovoltaïques et de travaux sur l’estimation de la ressource, la caractérisation et prévision de ses fluctuations et le foisonnement territorial. Le dynamisme des politiques énergétiques et le potentiel solaire exceptionnel avaient rendu la Corse attractive pour les industriels du secteur photovoltaïque, si bien qu’en 2008, de nombreux projets d’installations étaient proposés aux décideurs locaux. Or, la limite de production d’énergie intermittente fatale intégrée au réseau électrique réduit le nombre de projets susceptibles d’être concrétisés. Afin d’aider à sélectionner le sous-ensemble le plus restreint de projets pertinents par poste de raccordement, nous avons appliqué le modèle multicritère de surclassement ELECTRE IS ; via une collaboration entre l’Université de Corse, le CNRS et la Chambre Départementale d’Agriculture de Haute-Corse. Les 16 projets candidats furent soumis à 3 contraintes de présélection, puis évalués sur 8 critères balayant les points de vue énergétiques, géo-économiques, écologiques, d’impact visuel et de conflits d’usage des terrains. Les paramètres des critères, tels que leurs poids relatifs ainsi que les seuils de discrimination et de veto ont été appréhendés dans la sélection dont le résultat robuste est la recommandation de 4 projets composant les noyaux des graphes de surclassement. Parmi les critères construits, le productible net est apparu comme délicat à évaluer. Une contribution en amont a été apportée, via une cartographie du potentiel solaire en Corse générée par désagrégation subpixel avec prise en compte des effets du relief d’images Météosat-8 fournies par les services SATMOS de Météo-France. Le double intérêt de la méthode de désagrégation a été confirmé : les erreurs d’estimations du rayonnement solaire diminuent de 0,1 % à 0,5 % alors que la carte finale gagne en résolution spatiale, passant de 12 km à 90 m. Le foisonnement de la ressource est une problématique soulevée par la sélection multicritère opérée en début de thèse et traitée en collaboration avec EDF. Les fluctuations du rayonnement mesuré sur 11 sites ont été caractérisées par l’application d’une nouvelle procédure de classification typologique des variations. Celle-ci a par la suite permis de démontrer le phénomène de foisonnement, les variations les plus intenses étant moins fréquentes, passant de 5,4 % à 15,5 % du temps à 0,13 % par optimisation du phénomène. Enfin la prédictibilité des classes a été étudiée, montrant qu’à un horizon inférieur à 2 heures, les techniques de réseaux de neurones et des k-plus proches voisins permettent 66,9 % de bonnes prédictions à 1 h et 57,1 % à 2 h. Au-delà de 2 h, les k-NN offrent de meilleures performances (jusqu’à 61,2 % de bonnes prédictions à 6 h).
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Citer

Pierrick Haurant. De la sélection multicritère de parcs photovoltaïques à la cartographie et l’étude de l’intermittence de la ressource : modélisations appliquées à l’île de Corse. Sciences de l'ingénieur [physics]. Université de Corse Pascal Paoli, 2012. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01811175⟩
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