FR 3135798 A1 20231124 FR 2204793 A 20220519 La présente invention concerne un procédé de prévision d’une puissance produite (Pui) par au moins un panneau photovoltaïque. Pour ce procédé, on construit un modèle de prévision de puissance produite (MOD COR), à partir de données météorologiques (Prev h ) et données de production (Prod h ) pendant une période prédéterminée. Le modèle de prévision est une combinaison d’une fonction de transfert calibrée (FT CS) et un modèle de variation de la puissance (MOD VAR) construit par apprentissage automatique, la combinaison (MOD PRO) est corrigée (COR) en fonction de la puissance produite. Puis, en temps réel, on détermine une prévision de puissance produite par application du modèle de prévision (MOD COR) d’une puissance produite. Figure 1 à publier Procédé de prévision d’une puissance produite par au moins un panneau photovoltaïque La présente invention concerne le domaine de la gestion de la production électrique d’au moins un panneau photovoltaïque. En particulier l’invention concerne la prévision d’une puissance produite par au moins un panneau photovoltaïque en fonction de prévisions météorologiques. La production électrique des panneaux photovoltaïques est généralement gérée par des agrégateurs, qui sont des opérateurs du marché électrique pour équilibrer l’offre et la demande sur le réseau électrique. Aujourd’hui, les agrégateurs disposent d’outils de prévision peu fiables de leur production. Ils n’arrivent pas à estimer de manière précise et à l’avance leurs potentiels de production. Cela induit donc une mauvaise gestion de leurs portefeuilles avec des écarts croissants vis-à-vis du gestionnaire de réseau de transport d’électricité (par exemple RTE en France), une mauvaise planification de la batterie connectée aux panneaux photovoltaïques et une planification non optimale de la batterie connectée aux panneaux photovoltaïques. Il existe donc un fort besoin de disposer d’outils de prévision de production photovoltaïque robustes et plus précis, sans devoir utiliser des données et des capteurs très couteux comme des caméras au sol. La majorité des approches de prévision de production photovoltaïque se basent soit sur une précision fiable sur le court terme (quelques heures) en exploitant des mesures potentiellement couteuses comme les caméras au sol soit sur des prévisions sur du plus long termes (quelques jours). La prévision de la production photovoltaïque est un sujet fondamental pour la gestion des systèmes hybrides (panneaux photovoltaïques et autre moyen de production électrique ou panneaux photovoltaïques et batterie) en temps réel et pour la planification des opérations des agrégateurs. Un grand nombre d’études dans la littérature proposent l’estimation de cette production à partir de données météorologiques. Les approches peuvent aller de méthodes paramétriques avec des modèles physiques plus ou moins simples, à des méthodes non paramétriques à base de réseaux de neurones ou autre. Une comparaison assez détaillée entre ces deux familles d’approches a été proposée dans le document Almeida, Marcelo Pinho, et al. "Comparative study of PV power forecast using parametric and nonparametric PV models." Solar Energy 155 (2017): 854-866, notant une nette amélioration des prévisions avec les méthodes non paramétriques. Des méthodes hybrides entre les approches paramétriques et non paramétriques ont aussi été proposées mentionnant une réduction des erreurs par rapport aux approches purement non paramétriques. Ces prévisions de production présentent toutefois des incertitudes et des erreurs de prévision surtout les jours nuageux. La demande de brevet AU2021104436 décrit une méthode et un système pour prédire une capacité de puissance photovoltaïque, et pour contrôler une génération de puissance photovoltaïque. Pour cette méthode, les prévisions météorologiques sont acquises pour plusieurs jours. Par conséquent, la prévision de la puissance photovoltaïque générée n’est pas précise, en particulier à court terme. La demande de brevet US2021194424 décrit une méthode et un système de prédiction de puissance d’une station photovoltaïque. Cette méthode permet une prévision de la puissance photovoltaïque sur du très court terme avec un pas temporel réduit, par exemple un pas temporel d’une minute en cas de passage de nuage. La prévision se base sur un historique très récent des acquisitions des onduleurs. Ce modèle ne se base pas sur des prévisions météorologiques, et n’est pas adapté à des prévisions de puissance photovoltaïque à long terme. La demande de brevet CN112700026 décrit une méthode et un système de prédiction de puissance d’un panneau photovoltaïque. Cette méthode permet une estimation de la production photovoltaïque à partir d’une donnée d’irradiance uniquement sans prendre en compte les prévisions météorologiques. Cette méthode ne permet pas une prévision précise de la puissance produite. La demande de brevet CN111967652 décrit une méthode de prédiction de puissance d’un système photovoltaïque à ultra-court terme. Cette méthode combine un premier modèle qui prédit la puissance photovoltaïque sur les prochaines heures et la combine à un module pour corriger les prévisions courts termes. Cette méthode ne prend pas en compte les prévisions météorologiques. Cette méthode ne permet donc pas une prévision précise de la puissance produite. L’invention a pour but de déterminer précisément et de manière robuste des prévisions de puissance produite par au moins un panneau photovoltaïque, aussi bien sur du court terme que sur du long terme. La présente invention concerne un procédé de prévision d’une puissance produite par au moins un panneau photovoltaïque. Pour ce procédé, on construit un modèle de prévision de puissance produite, à partir de données météorologiques et données de production pendant une période prédéterminée. Le modèle de prévision est une combinaison d’une fonction de transfert calibrée et un modèle de variation de la puissance (construit par apprentissage automatique), la combinaison est corrigée en fonction de la puissance produite. Puis, en temps réel, on détermine une prévision de puissance produite par application du modèle de prévision d’une puissance produite. Ainsi, le procédé selon l’invention se base sur une combinaison de modèles physiques et d’intelligence artificielle afin d’être le plus robuste possible aux erreurs de prévision météorologique. Le procédé selon l’invention permet notamment de prédire une puissance produite, tout en estimant un certain intervalle de confiance associé. L’intervalle de confiance permet d’estimer une incertitude associée aux prévisions. Ainsi, le procédé peut être utilisé par les agrégateurs pour optimiser la gestion de la production, tout en respectant les exigences du réseau. De plus, la correction du modèle permet d’améliorer la précision de la prévision. Ainsi, même sans capteurs au sol, le procédé selon l’invention permet d’améliorer les prévisions courts termes tout en restant fiables sur les prévisions longs termes. L’invention concerne un procédé de prévision d’une puissance produite par au moins un panneau photovoltaïque. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On acquiert une puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque pendant une période prédéterminée ; On acquiert des données météorologiques pendant ladite période prédéterminée, lesdites données météorologiques comprenant au moins une irradiance, éventuellement une température et éventuellement d’autres données de prévision météorologique ; On calibre une fonction de transfert qui relie la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque à ladite irradiance et éventuellement à ladite température pour ladite période prédéterminée ; On construit une base d’apprentissage pour ladite période prédéterminée à partir de ladite puissance produite acquise, desdites données météorologiques acquises, et de paramètres temporels ; On construit un modèle de variation de la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite base d’apprentissage construite, ledit modèle de variation de la puissance produite associant une variation de la production à des données météorologiques et à un paramètre temporel ; On construit un modèle de prévision de puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque par combinaison de ladite fonction de transfert calibrée et appliquée à une irradiance théorique pour un ciel clair sans nuage et dudit modèle de variation de la puissance produite, et au moyen d’une correction de ladite combinaison en fonction de ladite puissance produite acquise ; En temps réel, on acquiert la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque ; En temps réel, on acquiert des données de prévisions météorologiques pour au moins un instant futur ; En temps réel, on détermine une prévision de la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque pour ledit au moins un instant futur, par application dudit modèle de prévision de puissance produite à ladite puissance produite acquise en temps réel, et auxdites données de prévisions météorologiques acquises en temps réel. Selon un mode de réalisation, pendant ladite période prédéterminée, on acquiert l’irradiance mesurée au moyen d’un pyranomètre. Selon un aspect, ladite méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique de régression, de préférence une méthode de forêt aléatoire. Conformément à une mise en œuvre, ladite étape de correction de ladite construction dudit modèle de prévision de puissance produite est fonction d’une comparaison entre une puissance produite acquise et une puissance produite estimée au moyen de ladite fonction de transfert et dudit modèle de variation pour plusieurs pas de temps antérieur à l’instant considéré. Avantageusement, ladite étape de correction met en œuvre la formule suivante : avec t l’instant considéré, i un pas de temps futur, j un pas de temps passé, Prod c est la puissance produite corrigée, Prod f,50p est la puissance produite médiane estimée par ledit modèle de variation de puissance produite et ladite fonction de transfert, Prod m est la puissance produite acquise, , et étant des pondérations respectivement des prévisions météorologiques et de la puissance produite acquise, et K un coefficient correctif. Selon une caractéristique, ledit modèle de variation de la puissance produite détermine une puissance produite médiane et/ou une puissance produite pour le dixième centile et/ou une puissance produite pour le quatre-vingt-dixième centile. De manière avantageuse, on acquiert lesdites données de prévision météorologiques au moyen d’un service en ligne, et selon un pas temporel compris entre 5 minutes et 4 heures, de préférence entre 15 minutes et 1 heure. Selon une option de réalisation, lesdites données de prévision météorologique comprennent une température, une irradiance, une vitesse du vent, un taux de précipitation, un taux d’humidité de l’air. Conformément à un mode de réalisation, on acquiert lesdites données de prévision météorologique pour un horizon temporel compris entre 1 heure et 14 jours, de préférence entre 1 et 7 jours. De préférence, on détermine une prévision de la puissance produite pour un horizon temporel futur correspondant audit horizon temporel desdites données de prévision météorologique. Selon un mode de réalisation, ladite fonction de transfert est une cartographie qui relie une irradiance, une température et une puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque. En outre, l’invention concerne un procédé de gestion d’une installation électrique comprenant au moins un panneau photovoltaïque. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On détermine une prévision de la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque au moyen du procédé selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On gère ladite installation électrique en fonction de ladite prévision de puissance produite, par exemple en gérant une batterie électrique de ladite installation électrique, et/ou en gérant une distribution électrique au sein d’un réseau électrique. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La illustre les étapes du procédé selon un premier mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La représente une cartographie de la fonction de transfert selon un mode de réalisation de l’invention. La représente un exemple de courbe de l’irradiance mesurée en fonction du temps, et une courbe de l’irradiance théorique pour un ciel clair sans nuage en fonction du temps. La illustre, pour un exemple, une comparaison de la prévision de puissance produite estimée par le procédé selon l’invention à une référence de prévision de puissance produite et à une mesure de la puissance produite. La illustre, pour un deuxième exemple, une comparaison entre une puissance produite mesurée et une prévision de la puissance produite pour chaque centile considéré par le procédé selon un mode de réalisation de l’invention. Procédé de prévision d’une puissance produite par au moins un panneau photovoltaïque, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On acquiert une puissance produite (Prod h ) par ledit au moins un panneau photovoltaïque pendant une période prédéterminée ; On acquiert des données météorologiques (Prev h ) pendant ladite période prédéterminée, lesdites données météorologiques comprenant au moins une irradiance, éventuellement une température et éventuellement d’autres données de prévision météorologique ; On calibre une fonction de transfert (FT CS) qui relie la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque à ladite irradiance et éventuellement à ladite température pour ladite période prédéterminée ; On construit une base d’apprentissage pour ladite période prédéterminée à partir de ladite puissance produite acquise (Prod h ), desdites données météorologiques acquises (Prev h ), et de paramètres temporels (t h ) ; On construit un modèle de variation (MOD VAR) de la puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite base d’apprentissage construite, ledit modèle de variation (MOD VAR) de la puissance produite associant une variation de la production à des données météorologiques et à un paramètre temporel ; On construit un modèle de prévision de puissance produite (MOD COR) par ledit au moins un panneau photovoltaïque par combinaison (MOD PRO) de ladite fonction de transfert calibrée (FTCS) et appliquée à une irradiance théorique pour un ciel clair sans nuage et dudit modèle de variation de la puissance produite (MOD VAR), et au moyen d’une correction (COR) de ladite combinaison en fonction de ladite puissance produite acquise ; En temps réel, on acquiert la puissance produite (Prev t ) par ledit au moins un panneau photovoltaïque ; En temps réel, on acquiert des données de prévisions météorologiques (Prev t ) pour au moins un instant futur ; En temps réel, on détermine une prévision de la puissance produite (Pui) par ledit au moins un panneau photovoltaïque pour ledit au moins un instant futur, par application dudit modèle de prévision de puissance produite (MOD COR) à ladite puissance produite acquise en temps réel (Prod t ), et auxdites données de prévisions météorologiques acquises en temps réel (Prev t ). Procédé de prévision d’une puissance produite selon la revendication 1, dans lequel, pendant ladite période prédéterminée, on acquiert l’irradiance mesurée (MES) au moyen d’un pyranomètre. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique de régression, de préférence une méthode de forêt aléatoire. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite étape de correction (COR) de ladite construction dudit modèle de prévision de puissance produite (MOD COR) est fonction d’une comparaison entre une puissance produite acquise et une puissance produite estimée au moyen de ladite fonction de transfert et dudit modèle de variation pour plusieurs pas de temps antérieur à l’instant considéré. Procédé de prévision d’une puissance produite selon la revendication 4, dans lequel ladite étape de correction (COR) met en œuvre la formule suivante : avec t l’instant considéré, i un pas de temps futur, j un pas de temps passé, Prod c est la puissance produite corrigée, Prod f,50p est la puissance produite médiane estimée par ledit modèle de variation de puissance produite et ladite fonction de transfert, Prod m est la puissance produite acquise, , et étant des pondérations respectivement des prévisions météorologiques et de la puissance produite acquise, et K un coefficient correctif. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit modèle de variation de la puissance produite (MOD VAR) détermine une puissance produite médiane et/ou une puissance produite pour le dixième centile et/ou une puissance produite pour le quatre-vingt-dixième centile. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on acquiert lesdites données de prévision météorologiques (Prev h , Prev t ) au moyen d’un service en ligne, et selon un pas temporel compris entre 5 minutes et 4 heures, de préférence entre 15 minutes et 1 heure. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données de prévision météorologique (Prev h , Prev t ) comprennent une température, une irradiance, une vitesse du vent, un taux de précipitation, un taux d’humidité de l’air. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on acquiert lesdites données de prévision météorologique pour un horizon temporel compris entre 1 heure et 14 jours, de préférence entre 1 et 7 jours. Procédé de prévision d’une puissance produite selon la revendication 9, dans lequel on détermine une prévision de la puissance produite (Pui) pour un horizon temporel futur correspondant audit horizon temporel desdites données de prévision météorologique. Procédé de prévision d’une puissance produite selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite fonction de transfert (FT CS) est une cartographie qui relie une irradiance, une température et une puissance produite par ledit au moins un panneau photovoltaïque. Procédé de gestion d’une installation électrique comprenant au moins un panneau photovoltaïque, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes : On détermine une prévision de la puissance produite (Pui) par ledit au moins un panneau photovoltaïque au moyen du procédé selon l’une des revendications précédentes ; et On gère ladite installation électrique en fonction de ladite prévision de puissance produite, par exemple en gérant une batterie électrique de ladite installation électrique, et/ou en gérant une distribution électrique au sein d’un réseau électrique.