Prévision hybride de l'irradiation solaire intra-horaire : une approche intégrée avec des images du ciel et satellites

Hybrid Intra-hour Solar Irradiance Forecasting: An Integrated Approach with Sky and Satellite Images

• Auteur / Autrice : Amar Meddahi
• Direction : Philippe Blanc
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Energétique et génie des procédés
• Date : Inscription en doctorat le 21/12/2023
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Energétique et Procédés
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : OIE - Centre Observation, Impacts, Energie
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université de Recherche Paris Sciences et Lettres (2015-2019)

Mots clés

Mots clés libres

Energie Solaire

Prévision

Fusion de données

Quantification des incertitudes

Apprentissage profond

Vision par ordinateur

Solar energy

Forecasting

Data Fusion

Uncertainty quantification

Deep Learning

Computer Vision

Résumé

Les prévisions solaires basées sur la vision utilisant des images du ciel et des images satellites ont progressé distinctement en raison des différentes résolutions spatio-temporelles de ces sources. Les images du ciel servent à la prévision de l'irradiation à très court terme (jusqu'à 30 minutes), tandis que les images satellite pour les prévisions à plus long terme (de 30 minutes à plusieurs heures). La corrélation entre l'imagerie satellitaire et les observations in situ de l'irradiation est plus faible que celle de l'imagerie du ciel. La combinaison des deux sources est susceptible d'améliorer la précision des prévisions, surtout dans la seconde moitié de l'horizon intra-horaire. Peu de chercheurs ont proposé une approche de fusion des données, indiquant qu'elle pourrait surmonter les limites des prévisions basées sur les images du ciel et l'imagerie satellitaire. Cependant, ces études ne couvrent souvent pas l'horizon intra-horaire complet ou utilisent des techniques de fusion perfectibles. Ce projet de recherche doctorale vise à développer un système de prévision de l'irradiation intra-horaire complet, hybride, et adaptable géographiquement, combinant images du ciel et satellitaires. L'objectif est d'améliorer la précision des prévisions dans la seconde moitié de l'horizon intra-horaire, où les modèles précédents avaient des limites.

Vision-based solar forecasting using sky and satellite images has developed along separate paths due to their different spatiotemporal resolutions. Sky images are used for very short-term irradiance forecasting (up to 30 minutes), while satellite images for longer-term predictions (from 30 minutes to several hours). The correlation between satellite imagery and in-situ irradiance observations is significantly lower than that of sky imagery. Thus, combining both image sources is likely to enhance forecasting accuracy, especially in the second half of the intra-hour horizon. Few researchers have proposed a data fusion approach, indicating it could address the limitations of sky and satellite-based forecasting. However, many of these studies either overlook the full intra-hour horizon or use fusion techniques needing refinement and optimization. This PhD research project aims to bridge this gap by developing a seamless, hybrid, and geographically adaptable intra-hour irradiance forecasting system combining sky and satellite images. The goal is to improve accuracy in the latter half of the intra-hour horizon, where previous models had limitations.