Projet ANR-14-CE05-0028 – FOREWER : Modélisation, prévision et évaluation des risques pour la production d'énergie éolienne
Programme : Gestion des variabilités spatio-temporelles des énergies (DS0204) 2014
Année de financement : 2014
Coordinateur du projet : Monsieur Peter Tankov (Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires)
Partenaires : Laboratoire public; Entreprise autre que TPE ou PME; Institut Franco-Argentin d'Études sur le Climat et ses Impacts; Laboratoire public; Entreprise autre que TPE ou PME; Entreprise autre que TPE ou PME
Montant : 480798.0 euros
Date de début : 2014
Durée : 54 mois
Résumé : Pour les raisons de protection de l'environnement et de sécurité énergétique, la part d'énergie renouvelable dans l'offre globale de l'énergie croît actuellement à grande vitesse. La Commission Européenne a fixé comme objectif d'accroître la part d'utilisation des énergies renouvelables à un seuil de 20% d'ici 2020. 
Une grande partie de cette croissance proviendra de l'énergie éolienne. La production d'électricité à partir de cette source est distribuée dans l'espace et très sensible aux conditions atmosphériques et donc intermittente par nature, ce qui conduit à des problèmes majeurs de planification et de gestion de risques à différentes échelles.
Ces nouveaux défis, en particulier, ceux liés à la planification des investissements et l'intégration au réseau de la production éolienne à grande échelle, nécessitent une meilleure comprehension de la distribution spatiale et temporelle de la ressource et de la production d'électricité éolienne à travers les modèles statistiques et probabilistes précis. Par ailleurs, les avancées récentes en climatologie montrent le potentiel de développer des méthodes de prévision probabiliste de moyen et long terme (saisonnière et décennale) de la production éolienne avec un pouvoir prédictif amélioré par rapport aux prévisions basées uniquement sur les moyennes climatologiques. Par conséquent, des meilleurs outils des gestion de risques pour les producteurs et les transporteurs d'électricité éolienne peuvent être envisagés. 
Le projet FOREWER vise à résoudre ces problèmes avec une synergie entre les méthodologies statistique et probabiliste et les modèles météorologiques modernes. Ce partenariat public-privé multidisciplinaire réunit des spécialistes de modélisation stochastique et de la gestion des risques, des statisticiens, des météorologues et des ingénieurs de l'industrie énergétique. 
Notre objectif est de développer des modèles statistiques pour la distribution de la ressource renouvelable et la production énergétique à différentes échelles spatiales et temporelles (de quelques mois à 30 ans). Nous allons ensuite évaluer le potentiel de ces modèles pour résoudre des problèmes de planification et de gestion des risques pertinents pour les partenaires industriels du projet, tels que l'évaluation de la sensibilité d'une ferme éolienne à la variabilité du climat, la détermination de la capacité minimale des générateurs d'appoint et l'opération optimale de ces actifs, et l'intégration de la production renouvelable au réseau. 
D'une part, la méthodologie statistique et probabiliste de pointe (ondelettes, processus stochastiques) sera appliquée aux simulations historiques du climat développés au LMD (partenaire du consortium) pour comprendre le comportement multi-échelle de la ressource éolienne, analyser ses modes de variabilité et identifier les composantes prévisibles de sa distribution. D'autre part, des méthodes d'apprentissage statistique développées par l'équipe de statistiques du LPMA seront adaptées pour identifier les relations entre la production renouvelable et les variables météorologiques. La méthodologie de prévision statistique qui a été utilisée avec succès par le LPMA pour prédire la consommation de l'électricité sera adaptée pour obtenir des projections saisonnières et décennales de ces relations, afin de produire des prévisions fiables de la génération d'électricité renouvelable, prenant en compte la non-stationnarité du climat. 
Les innovations majeures du projet sont
- L'analyse de pa prévisibilité probabiliste à moyen et long terme de la ressource éolienne en utilisant des outils statistiques de pointe;
- L'approche end-to-end, qui consiste à considérer toute la chaine de la production d'électricité éolienne, de la modélisation et prévision de la ressource, jusqu'au gestion des risques associés. La puissance prédictive de nos modèles sera testée dans les études de cas avec les partenaires industriels.