Comment l’apprentissage automatique peut augmenter la précision des prévisions d’énergie
Étant donné que l’énergie solaire joue un rôle croissant dans l’alimentation mondiale, garantissant des prévisions précises de la production d’énergie photovoltaïque (PV) est essentielle pour équilibrer la demande d’énergie et l’offre.
Une nouvelle étude publiée dans Progrès des sciences atmosphériques Explore comment l’apprentissage automatique et les techniques statistiques peuvent affiner ces prévisions en corrigeant les erreurs dans les modèles météorologiques.
Les prévisions météorologiques sont une entrée clé pour les modèles de prédiction de puissance PV, mais ils contiennent souvent des erreurs systématiques qui ont un impact sur la précision. Des chercheurs de l’Institut de statistiques de l’Institut de technologie de Karlsruhe ont examiné différentes façons d’améliorer ces prévisions en appliquant des techniques de post-traitement à différentes étapes du processus de prévision.
Leur étude a testé trois stratégies: ajuster les prévisions météorologiques avant d’entrer dans les modèles PV, affiner les prévisions de puissance par la suite et utiliser l’apprentissage automatique pour prévoir l’énergie solaire directement à partir des données météorologiques.
« Les prévisions météorologiques ne sont pas parfaites, et ces erreurs sont transportées dans les prévisions d’énergie solaire », a déclaré Nina Horat, auteur principal de l’étude. « En peaufinant les prévisions à différentes étapes, nous pouvons améliorer considérablement la façon dont nous prédions la production d’énergie solaire. »
Les résultats révèlent que le post-traitement améliore le plus les prévisions d’énergie solaire lorsqu’elles sont appliquées aux prévisions d’énergie plutôt qu’aux intrants météorologiques. Bien que les modèles d’apprentissage automatique surpassent généralement les méthodes statistiques traditionnelles, leur avantage dans ce cas était limité, limité en raison des données d’entrée disponibles. L’étude a également révélé que l’inclusion de l’heure de la journée était crucial pour la précision.
« L’un de nos plus grands plats à retenir était à quel point la période de la journée est importante », a déclaré Sebastian Lerch, auteur correspondant de l’étude. « Nous avons vu des améliorations majeures lorsque nous avons formé des modèles séparés pour chaque heure de la journée ou que nous avons nourri le temps directement dans les algorithmes. »
Une approche prometteuse contourne complètement les modèles PV traditionnels, en utilisant un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire l’énergie solaire directement à partir des données météorologiques. Cette méthode offre un avantage pratique: il ne nécessite pas de connaissances détaillées de la conception d’une usine solaire, bien qu’elle nécessite des données météorologiques et de performances historiques pour la formation.
La recherche ouvre la porte à de futures études pour affiner les approches d’apprentissage automatique, intégrer des variables météorologiques supplémentaires et étendre les analyses à plusieurs plantes solaires.
Alors que les énergies renouvelables continuent de croître, l’amélioration des techniques de prévision sera essentielle pour assurer un réseau électrique stable et efficace.
