# Comparaison du potentiel énergétique éolien des trois zones climatiques du Tchad

Marcel Hamda Soulouknga <fnref n="1" />,<fnref n="2" />, Dieudonné Kidmo Kaoga <fnref n="2" />,
Noël Djongyang <fnref n="1" /> et Serge Yamigno Doka <fnref n="2" />

(reçu le 8 Janvier 2016 – accepté le 25 Mars 2016)

**Résumé** - Au vu des potentiels énergétiques solaires, géothermiques et éoliens existants au Tchad, leurs utilisations pour le développement économique de certaines zones semblent favorables. Dans ce papier, les caractéristiques du vent sont analysées en utilisant les données de la vitesse du vent recueillies pour chacune des trois zones agro-climatiques du Tchad et disponibles pour au moins 19 ans (19 ans pour la Zone Saharienne, 21 ans pour la Zone Sahélienne et 21 ans pour la Zone Soudanienne). La distribution de Weibull est utilisée pour modéliser la vitesse du vent à ces trois zones du Tchad. Les paramètres de forme et d'échelle ont été estimés en utilisant la méthode de densité de puissance ou facteur d'énergie. L'objectif de cet article est de comparer les potentialités énergétiques éoliennes des trois zones du Tchad. Il a été observé que les paramètres de forme et d'échelle varient considérablement au cours d'un mois. Ainsi, ces paramètres pour les trois zones sont respectivement 3.746 et 3.598 m/s en Zone Saharienne, 4.233 et 3.572 m/s en Zone Sahélienne et 3.101 et 3.008 m/s en zone Soudanienne. On remarque que les zones les plus ventées sont les zones Saharienne et Sahélienne avec une vitesse moyenne du vent de l'ordre de 3.25 m/s. L'extrapolation de la vitesse du vent et des paramètres de Weibull augmente avec l'altitude et par conséquent, la densité de puissance également.

**Abstract** - In view of the solar, geothermal, and wind power potentials in Chad, their use for the economic development of certain areas seems beneficial. In this paper, the wind characteristics are analyzed using wind speed data that were collected in each of Chad's agro-climatic areas for at least 19 years (19 years for the Saharan area, 21 years for the Sahelian area, and 21 years for the Sudanese area). The Weibull distribution was used to model the wind speed in these three regions of Chad. The shape and scale parameters were estimated using the power density or energy factor method. The objective of this article is to compare the wind power potentials of the three regions in Chad. It was observed that the shape and scale parameters for the three areas varied greatly over a month. Thus, these parameters for the three areas were respectively 3.746 and 3.598 m/s in the Saharan zone, 4.233 and 3.572 m/s in the Sahelian zone, and 3.101 and 3.008 m/s in the Sudanese zone. We notice that the windiest areas are the Saharan and Sahelian areas with an average speed of 3.25 m/s. The extrapolation of the wind speed and Weibull parameters increases with altitude, consequently, the power density does too.

**Mots clés:** Distribution de Weibull - Méthode de la densité de puissance - Energie éolienne - Extrapolation - Vitesse du vent.

## 1. INTRODUCTION

Le vent est un élément dont l'étude s'avère très complexe, sa caractérisation est fonction de plusieurs paramètres tels que la mesure de la vitesse du vent et de sa

<footnote n="1">¹ Department of Renewable Energy, The Higher Institute of the Sahe University of Maroua, P.O. Box 46 Maroua, Cameroon</footnote>

<footnote n="2">² Department of Physics, Higher Teachers' Training College University of Maroua, P.O. Box 55 Maroua, Cameroon</footnote>
direction, l'effet de la rugosité du sol, l'effet des obstacles, l'effet de la stabilité de l'atmosphère, etc. [17].

La connaissance des caractéristiques de la distribution de la vitesse du vent dans les sites d'implantation des projets éoliens est indispensable, non seulement pour l'évaluation du potentiel éolien et la sélection des sites favorables, mais également pour le dimensionnement des centrales éoliennes et le choix approprié des aérogénérateurs. Les fonctions d'ajustements les plus utilisées sont celles de Weibull et Rayleigh. Une attention particulière a été apportée à la loi de Weibull parce qu'il s'est avéré que cette méthode s'adapte beaucoup mieux pour la plupart des régimes de vent dans le monde [2, 4].

A 80% rural, avec une absence totale d'un réseau de transport d'électricité, le Tchad peut compter sur les Energies Renouvelables pour assurer sa production et son indépendance énergétique partout. Entre 2 à 4% de la population a accès à l'électricité. Or, l'énergie est un vrai moteur de développement au même titre que les ressources financières et humaines [18]. Malheureusement jusqu'à aujourd'hui, aucune recherche n'a fait de son évaluation en vue d'une exploitation.

Dans les trois zones climatiques du Tchad, la vitesse du vent est mesurée dans l'ensemble des stations d'observation météorologique depuis un certain nombre d'années. Dans cette étude, une analyse statistique des mesures de la vitesse du vent, basée sur la distribution de Weibull, est menée en vue d'étudier les possibilités qui peuvent être offertes par l'utilisation de l'énergie éolienne pour la production d'électricité ou pour le pompage d'eau.

## 2. MATERIELS ET METHODES

### 2.1 Données de vent

Les données de cette étude viennent de la Division de la Climatologie ou de la Direction Générale de la Météorologie Nationale au Tchad, Juin 2014. Les mesures de la vitesse du vent sont faites à 10 m de hauteur. Les coordonnées géographiques des sites sont données au **Tableau 1**.

<table><caption>Tableau 1: Coordonnées géographiques des sites sélectionnés</caption><thead><tr><th>Stations Zone</th><th>Longitude (deg)</th><th>Latitude (deg)</th><th>Altitude (mg)</th><th>Période de mesure (an)</th><th>Hauteur du mât (m)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Saharienne</td><td>19.7</td><td>17.55</td><td>233</td><td>19(1960-1978)</td><td>10</td></tr><tr><td>Soudanienne</td><td>16.4</td><td>8.37</td><td>420</td><td>21(1990-2010)</td><td>10</td></tr><tr><td>Sahélienne</td><td>15.2</td><td>12.8</td><td>294</td><td>21(1990-2010)</td><td>10</td></tr></tbody></table>

### 2.2 Distribution de Weibull

Afin d'évaluer le potentiel de l'énergie éolienne d'un site, il est important d'exprimer la distribution de la fréquence de la vitesse du vent. La distribution de Weibull a été couramment utilisée, acceptée et recommandée dans la littérature pour exprimer la distribution de fréquence de la vitesse du vent. Elle s'est avérée non seulement appropriée pour la description des propriétés statistiques du vent, mais donne un bon accord avec les données expérimentales [5]. La fonction de densité de probabilité de Weibull est donnée par [1, 7]:
$$f(v) = \left(\frac{k}{c}\right) \cdot \left(\frac{v}{c}\right)^{k-1} \cdot \exp\left(-\left(\frac{v}{c}\right)^k\right) \quad (1)$$

Où v est la vitesse du vent (m/s), k est un facteur de forme adimensionnel qui caractérise la distribution de fréquence et c est le facteur d'échelle qui a la dimension de la vitesse.

La détermination de k et c appelés paramètres de Weibull permet la connaissance de la distribution des vents pour un site donné. Une fois ces paramètres déterminés, la vitesse moyenne du vent est calculée selon l'expression suivante:

$$\bar{V} = \int_{0}^{\infty} v f(v) dv$$

La vitesse moyenne $\bar{V}$ et l'écart-type $\sigma$ la distribution de Weibull valent alors:

$$\bar{V} = C \Gamma (1 + 1/K) \quad (2)$$

$$\sigma = c \cdot \left( \Gamma (1 - 2/k) - \Gamma^2 (1 - 2/k) \right)^{1/2} \quad (3)$$

Γ représente la fonction gamma donnée comme suit:

$$\Gamma(x) = \int_{0}^{\infty} t^{x-1} \cdot \exp(-t) \cdot dt$$

$$\Gamma(x) = (\sqrt{2\pi x}) (x^{x-1}) (e^{-x}) \left(1 + \frac{1}{12x} + \frac{1}{288x^2} - \frac{1}{51840x^3} + \dots \right) \quad (4)$$

## 2.3 Méthode de la densité de puissance [10]

$$E_{pf} = \overline{V^3} / \bar{V}^3 = \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} V_i^3 \right) / \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \overline{V_i}^3 \right) \quad (5)$$

$$k = 1 + 3.69 / (E_{pf})^2 \quad (6)$$

$$c = \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} V_i^k \right)^{1/k} \quad (7)$$

n est le nombre de données de vitesses non nulles dans la série considérée; $V_i$ est la vitesse du vent au temps i.

Ainsi, connaissant k, le paramètre d'échelle c peut être calculé

## 2.4 Extrapolation des paramètres de Weibull

L'extrapolation des paramètres de Weibull est obtenue par les relations suivantes [1, 7, 11],

$$c_z = c_{10} \times (z/z_{10})^n \quad (8)$$

$$k_z = k_{10} (1 - 0.088 \ln(z_{10}/10)) / (1 - 0.088 \ln(z_{10}/10)) \quad (9)$$

$$n = (0.37 - 0.088 \ln(c_{10}/10)) / (1 - 0.088 \ln(z_{10}/10)) \quad (10)$$

## 2.5 Extrapolation de la vitesse du vent
Généralement, les mesures de la vitesse du vent sont faites à 10 m d'altitude au-dessus de la surface de la terre. Il est toutefois nécessaire d'estimer la vitesse du vent à différentes altitudes. La vitesse du vent augmente avec l'altitude. L'extrapolation de la vitesse du vent pour différentes altitudes est obtenue par la relation suivante [12, 13].

$$V(z_2) = V(z_{10}) (z_2 / z_{10}) \qquad (11)$$

$\alpha_1$, l'exposant de la loi de puissance qui est en fonction de la rugosité de surface donné par [14],

$$\alpha_1 = (0.37 - 0.088\ln(v_{10})) / (1 - 0.088\ln(z_{10}/10)) \qquad (12)$$

## 2.6 Evaluation de la densité de puissance moyenne de l'énergie éolienne

La densité de puissance de l'énergie éolienne est la caractéristique la plus importante du vent. Elle représente la quantité d'énergie produite par le vent. Supposons que A soit une section transversale à travers laquelle le vent s'écoule perpendiculairement. La puissance du vent est donnée par la relation suivante [15, 16]:

$$P(v) = \frac{\rho \times v^2}{2} \times v \times A \qquad (13)$$

Avec $\rho$, la masse volumique de l'air qui dépend de la pression (altitude), de la température, et de l'humidité. Elle est supposée être constante puisque sa variation n'affecte pas le calcul de ressource du vent d'une manière significative [15, 16].

Dans cette étude, on utilise la masse volumique de l'air moyenne pour chaque site selon son altitude.

La densité de distribution de l'énergie éolienne donne la répartition de l'énergie éolienne à différentes vitesses du vent. Elle est obtenue en multipliant la densité de puissance du vent par la probabilité de chaque vitesse du vent comme suit:

$$\frac{P(v)}{A} \cdot f(v, k, c) = \frac{1}{2} \times \bar{\rho} \times v^3 \times f(v, k, c) \qquad (14)$$

En intégrant l'équation (13) pour une période d'étude, on obtient la densité de puissance du vent moyenne:

$$\bar{P} = \frac{1}{2} \times \bar{\rho} \times \int_{0}^{\infty} v^3 \times f(v, k, c) \times d\nu = \frac{1}{2} \times \bar{\rho} \times c^3 \times \Gamma \left( 1 + \frac{3}{k} \right) \qquad (15)$$

# 3. RESULTATS

<table><caption>**Tableau 2:** Différents résultats de Weibull pour chaque zone climatique du Tchad</caption><thead><tr><th>Mois</th><th>V<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>σ<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>C<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>K<sub>weibull</sub></th><th>P<br>(W/m²)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Janvier</td><td>4.0</td><td>1.185</td><td>4.426</td><td>3.782</td><td>48.248</td></tr><tr><td>Février</td><td>3.8</td><td>1.150</td><td>4.211</td><td>3.681</td><td>41.814</td></tr><tr><td>Mars</td><td>3.7</td><td>1.338</td><td>4.142</td><td>3.014</td><td>42.455</td></tr><tr><td>Avril</td><td>3.3</td><td>0.942</td><td>3.645</td><td>3.914</td><td>26.754</td></tr><tr><td>Mai</td><td>2.9</td><td>0.888</td><td>3.217</td><td>3.625</td><td>18.713</td></tr><tr><td>Juin</td><td>2.7</td><td>0.800</td><td>2.988</td><td>3.767</td><td>14.858</td></tr></tbody></table>

To be continue
<table><caption>Tableau 2b: Zone Sahélienne</caption><thead><tr><th>Mois</th><th>V<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>σ<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>C<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>K<sub>weibull</sub></th><th>P<br>(W/m²)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Juillet</td><td>2.3</td><td>0.703</td><td>2.551</td><td>3.638</td><td>9.323</td></tr><tr><td>Août</td><td>2.2</td><td>0.686</td><td>2.442</td><td>3.567</td><td>8.219</td></tr><tr><td>Septembre</td><td>3.0</td><td>0.936</td><td>3.331</td><td>3.563</td><td>28.942</td></tr><tr><td>Octobre</td><td>3.4</td><td>0.950</td><td>3.749</td><td>4.036</td><td>28.942</td></tr><tr><td>Novembre</td><td>3.9</td><td>1.050</td><td>4.291</td><td>4.186</td><td>43.128</td></tr><tr><td>Décembre</td><td>3.8</td><td>1.023</td><td>4.181</td><td>3.767</td><td>39.903</td></tr><tr><td><strong>Moyenne</strong></td><td><strong>3.25</strong></td><td><strong>0.971</strong></td><td><strong>3.598</strong></td><td><strong>3.746</strong></td><td><strong>28.602</strong></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 2c: Zone Soudanienne</caption><thead><tr><th>Mois</th><th>V<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>σ<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>C<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>K<sub>weibull</sub></th><th>P<br>(W/m²)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Janvier</td><td>3.6</td><td>0.890</td><td>3.939</td><td>4.615</td><td>32.738</td></tr><tr><td>Février</td><td>4.0</td><td>1.076</td><td>4.400</td><td>4.201</td><td>46.202</td></tr><tr><td>Mars</td><td>4.2</td><td>1.068</td><td>4.603</td><td>4.473</td><td>52.433</td></tr><tr><td>Avril</td><td>3.2</td><td>0.913</td><td>3.534</td><td>39.22</td><td>24.231</td></tr><tr><td>Mai</td><td>3.2</td><td>0.837</td><td>3.515</td><td>4.305</td><td>23.468</td></tr><tr><td>Juin</td><td>3.6</td><td>0.873</td><td>3.935</td><td>4.681</td><td>32.589</td></tr><tr><td>Juillet</td><td>3.2</td><td>0.829</td><td>3.512</td><td>4.376</td><td>23.355</td></tr><tr><td>Août</td><td>2.5</td><td>0.686</td><td>2.754</td><td>4.088</td><td>11.380</td></tr><tr><td>Septembre</td><td>2.4</td><td>0.658</td><td>2.644</td><td>4.102</td><td>10.064</td></tr><tr><td>Octobre</td><td>2.4</td><td>0.756</td><td>2.666</td><td>3.522</td><td>10.669</td></tr><tr><td>Novembre</td><td>3.3</td><td>0.847</td><td>3.620</td><td>4.415</td><td>25.546</td></tr><tr><td>Décembre</td><td>3.4</td><td>0.933</td><td>3.745</td><td>4.099</td><td>28.603</td></tr><tr><td><strong>Moyenne</strong></td><td><strong>3.25</strong></td><td><strong>0.864</strong></td><td><strong>3.572</strong></td><td><strong>4.233</strong></td><td><strong>26.773</strong></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 3: Extrapolation des vitesses du vent et des paramètres de Weibull à 15, 20, 30 et 50 m d'altitude pour les trois zones climatiques</caption><thead><tr><th>Mois</th><th>V<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>σ<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>C<sub>weibull</sub><br>(m/s)</th><th>K<sub>weibull</sub></th><th>P<br>(W/m²)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Janvier</td><td>3.1</td><td>0.956</td><td>3.439</td><td>3.612</td><td>22.462</td></tr><tr><td>Février</td><td>3.3</td><td>1.120</td><td>3.681</td><td>3.245</td><td>28.439</td></tr><tr><td>Mars</td><td>3.1</td><td>1.045</td><td>3.458</td><td>3.254</td><td>23.556</td></tr><tr><td>Avril</td><td>3.3</td><td>1.244</td><td>3.702</td><td>2.875</td><td>30.382</td></tr><tr><td>Mai</td><td>2.9</td><td>1.045</td><td>3.245</td><td>3.034</td><td>19.985</td></tr><tr><td>Juin</td><td>2.8</td><td>0.975</td><td>3.128</td><td>3.144</td><td>17.651</td></tr><tr><td>Juillet</td><td>2.7</td><td>0.898</td><td>3.009</td><td>3.314</td><td>15.425</td></tr><tr><td>Août</td><td>2.3</td><td>0.919</td><td>2.586</td><td>2.699</td><td>10.694</td></tr><tr><td>Septembre</td><td>2.1</td><td>0.750</td><td>2.349</td><td>3.059</td><td>7.555</td></tr><tr><td>Octobre</td><td>2.0</td><td>0.888</td><td>2.256</td><td>2.398</td><td>7.650</td></tr><tr><td>Novembre</td><td>2.1</td><td>0.715</td><td>2.344</td><td>3.221</td><td>7.363</td></tr><tr><td>Décembre</td><td>2.6</td><td>0.854</td><td>2.895</td><td>3.361</td><td>13.676</td></tr><tr><td><strong>Moyenne</strong></td><td><strong>2.69</strong></td><td><strong>0.951</strong></td><td><strong>3.008</strong></td><td><strong>3.101</strong></td><td><strong>17.070</strong></td></tr></tbody></table>
Tableau 3a: Zone Saharienne

Extrapolation de la vitesse du vent (V)

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>4.000</td><td>3.800</td><td>3.700</td><td>3.300</td><td>2.900</td><td>2.700</td><td>2.300</td><td>2.200</td><td>3.000</td><td>3.400</td><td>3.900</td><td>3.800</td></tr><tr><td>15 m</td><td>4.423</td><td>4.209</td><td>4.103</td><td>3.674</td><td>3.244</td><td>3.028</td><td>2.594</td><td>2.485</td><td>3.351</td><td>3.781</td><td>4.316</td><td>4.209</td></tr><tr><td>20 m</td><td>4.738</td><td>4.515</td><td>4.403</td><td>3.954</td><td>3.502</td><td>3.274</td><td>2.816</td><td>2.701</td><td>3.615</td><td>4.067</td><td>4.626</td><td>4.515</td></tr><tr><td>30 m</td><td>5.207</td><td>4.970</td><td>4.852</td><td>4.374</td><td>3.891</td><td>3.648</td><td>3.153</td><td>3.029</td><td>4.012</td><td>4.494</td><td>5.089</td><td>4.970</td></tr><tr><td>50 m</td><td>5.840</td><td>5.587</td><td>5.459</td><td>4.944</td><td>4.421</td><td>4.156</td><td>3.618</td><td>3.481</td><td>4.553</td><td>5.074</td><td>5.714</td><td>5.587</td></tr></tbody></table>

Extrapolation du paramètre c

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>4.426</td><td>4.211</td><td>4.142</td><td>3.645</td><td>3.217</td><td>2.988</td><td>2.551</td><td>2.442</td><td>3.331</td><td>3.749</td><td>4.291</td><td>4.181</td></tr><tr><td>15 m</td><td>4.876</td><td>4.648</td><td>4.574</td><td>4.044</td><td>3.585</td><td>3.338</td><td>2.866</td><td>2.748</td><td>3.707</td><td>4.155</td><td>4.733</td><td>4.616</td></tr><tr><td>20 m</td><td>5.210</td><td>4.972</td><td>4.896</td><td>4.341</td><td>3.861</td><td>3.602</td><td>3.104</td><td>2.979</td><td>3.989</td><td>4.458</td><td>5.061</td><td>4.939</td></tr><tr><td>30 m</td><td>5.707</td><td>5.455</td><td>5.374</td><td>4.786</td><td>4.274</td><td>3.997</td><td>3.464</td><td>3.329</td><td>4.411</td><td>4.910</td><td>5.549</td><td>5.420</td></tr><tr><td>50 m</td><td>6.375</td><td>6.106</td><td>6.019</td><td>5.389</td><td>4.837</td><td>4.537</td><td>3.957</td><td>3.810</td><td>4.985</td><td>5.522</td><td>6.206</td><td>6.068</td></tr></tbody></table>

Extrapolation du paramètre k

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>3.782</td><td>3.681</td><td>3.014</td><td>3.914</td><td>3.625</td><td>3.767</td><td>3.638</td><td>3.567</td><td>3.563</td><td>4.036</td><td>4.186</td><td>4.181</td></tr><tr><td>15 m</td><td>3.922</td><td>3.817</td><td>3.126</td><td>4.059</td><td>3.759</td><td>3.906</td><td>3.773</td><td>3.699</td><td>3.695</td><td>4.185</td><td>4.341</td><td>4.336</td></tr><tr><td>20 m</td><td>4.024</td><td>3.917</td><td>3.207</td><td>4.164</td><td>3.857</td><td>4.008</td><td>3.871</td><td>3.795</td><td>3.791</td><td>4.294</td><td>4.454</td><td>4.449</td></tr><tr><td>30 m</td><td>4.173</td><td>4.062</td><td>3.326</td><td>4.319</td><td>4.000</td><td>4.157</td><td>4.014</td><td>3.936</td><td>3.931</td><td>4.453</td><td>4.619</td><td>4.613</td></tr><tr><td>50 m</td><td>4.370</td><td>4.253</td><td>3.482</td><td>4.522</td><td>4.188</td><td>4.352</td><td>4.203</td><td>4.121</td><td>4.117</td><td>4.663</td><td>4.837</td><td>4.831</td></tr></tbody></table>

Tableau 3b: Zone Sahélienne

Extrapolation de la vitesse du vent (V)

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>3.939</td><td>4.400</td><td>4.603</td><td>3.534</td><td>3.515</td><td>3.935</td><td>3.512</td><td>2.754</td><td>2.644</td><td>2.666</td><td>3.620</td><td>3.745</td></tr><tr><td>15 m</td><td>4.358</td><td>4.849</td><td>5.064</td><td>3.925</td><td>3.905</td><td>4.354</td><td>3.901</td><td>3.086</td><td>2.967</td><td>2.991</td><td>4.017</td><td>4.151</td></tr><tr><td>20 m</td><td>4.670</td><td>5.182</td><td>5.406</td><td>4.217</td><td>4.196</td><td>4.665</td><td>4.192</td><td>3.336</td><td>3.211</td><td>3.236</td><td>4.313</td><td>4.453</td></tr><tr><td>30 m</td><td>5.135</td><td>5.677</td><td>5.914</td><td>4.654</td><td>4.631</td><td>5.130</td><td>4.628</td><td>3.713</td><td>3.578</td><td>3.605</td><td>4.757</td><td>4.905</td></tr><tr><td>50 m</td><td>5.763</td><td>6.342</td><td>6.595</td><td>5.246</td><td>5.222</td><td>5.758</td><td>5.218</td><td>4.228</td><td>4.081</td><td>4.111</td><td>5.357</td><td>5.516</td></tr></tbody></table>

Extrapolation du paramètre c

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>3.939</td><td>4.400</td><td>4.603</td><td>3.534</td><td>3.515</td><td>3.935</td><td>3.512</td><td>2.754</td><td>2.644</td><td>2.666</td><td>3.620</td><td>3.745</td></tr><tr><td>15 m</td><td>4.358</td><td>4.849</td><td>5.064</td><td>3.925</td><td>3.905</td><td>4.354</td><td>3.901</td><td>3.086</td><td>2.967</td><td>2.991</td><td>4.017</td><td>4.151</td></tr><tr><td>20 m</td><td>4.670</td><td>5.182</td><td>5.406</td><td>4.217</td><td>4.196</td><td>4.665</td><td>4.192</td><td>3.336</td><td>3.211</td><td>3.236</td><td>4.313</td><td>4.453</td></tr><tr><td>30 m</td><td>5.135</td><td>5.677</td><td>5.914</td><td>4.654</td><td>4.631</td><td>5.130</td><td>4.628</td><td>3.713</td><td>3.578</td><td>3.605</td><td>4.757</td><td>4.905</td></tr><tr><td>50 m</td><td>5.763</td><td>6.342</td><td>6.595</td><td>5.246</td><td>5.222</td><td>5.758</td><td>5.218</td><td>4.228</td><td>4.081</td><td>4.111</td><td>5.357</td><td>5.516</td></tr></tbody></table>
Extrapolation du paramètre k

<table><caption>Tableau 3c: Zone Soudanienne</caption><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>4.615</td><td>4.201</td><td>4.473</td><td>3.922</td><td>4.305</td><td>4.681</td><td>4.376</td><td>4.088</td><td>4.102</td><td>3.522</td><td>4.415</td><td>4.099</td></tr><tr><td>15 m</td><td>4.786</td><td>4.357</td><td>4.639</td><td>4.067</td><td>4.464</td><td>4.854</td><td>4.538</td><td>4.239</td><td>4.254</td><td>3.652</td><td>4.579</td><td>4.251</td></tr><tr><td>20 m</td><td>4.910</td><td>4.470</td><td>4.759</td><td>4.173</td><td>4.581</td><td>4.981</td><td>4.656</td><td>4.350</td><td>4.365</td><td>3.747</td><td>4.698</td><td>4.361</td></tr><tr><td>30 m</td><td>5.092</td><td>4.635</td><td>4.936</td><td>4.328</td><td>4.750</td><td>5.165</td><td>4.829</td><td>4.511</td><td>4.526</td><td>3.886</td><td>4.872</td><td>4.523</td></tr><tr><td>50 m</td><td>5.332</td><td>4.854</td><td>5.168</td><td>4.532</td><td>4.974</td><td>5.409</td><td>5.056</td><td>4.723</td><td>4.740</td><td>4.069</td><td>5.101</td><td>4.736</td></tr></tbody></table>

Extrapolation de la vitesse du vent (V)

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>3.100</td><td>3.300</td><td>3.100</td><td>3.300</td><td>2.900</td><td>2.800</td><td>2.700</td><td>2.300</td><td>2.100</td><td>2.000</td><td>2.100</td><td>2.600</td></tr><tr><td>15 m</td><td>3.459</td><td>3.674</td><td>3.459</td><td>3.674</td><td>3.244</td><td>3.136</td><td>3.028</td><td>2.594</td><td>2.376</td><td>2.267</td><td>2.376</td><td>2.919</td></tr><tr><td>20 m</td><td>3.728</td><td>3.954</td><td>3.728</td><td>3.954</td><td>3.502</td><td>3.388</td><td>3.274</td><td>2.816</td><td>2.586</td><td>2.470</td><td>2.586</td><td>3.160</td></tr><tr><td>30 m</td><td>4.133</td><td>4.374</td><td>4.133</td><td>4.374</td><td>3.891</td><td>3.769</td><td>3.647</td><td>3.153</td><td>2.904</td><td>2.778</td><td>2.904</td><td>3.524</td></tr><tr><td>50 m</td><td>4.684</td><td>4.944</td><td>4.684</td><td>4.944</td><td>4.421</td><td>4.289</td><td>4.156</td><td>3.618</td><td>3.344</td><td>3.205</td><td>3.344</td><td>4.023</td></tr></tbody></table>

Extrapolation du paramètre c

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>3.439</td><td>3.681</td><td>3.458</td><td>3.702</td><td>3.245</td><td>3.128</td><td>3.009</td><td>2.586</td><td>2.349</td><td>2.256</td><td>2.344</td><td>2.895</td></tr><tr><td>15 m</td><td>3.823</td><td>4.082</td><td>3.843</td><td>4.105</td><td>3.615</td><td>3.489</td><td>3.361</td><td>2.904</td><td>2.647</td><td>2.546</td><td>2.642</td><td>3.238</td></tr><tr><td>20 m</td><td>4.110</td><td>4.382</td><td>4.132</td><td>4.405</td><td>3.892</td><td>3.760</td><td>3.625</td><td>3.144</td><td>2.873</td><td>2.766</td><td>2.867</td><td>3.496</td></tr><tr><td>30 m</td><td>4.541</td><td>4.829</td><td>4.563</td><td>4.854</td><td>4.308</td><td>4.167</td><td>4.023</td><td>3.507</td><td>3.214</td><td>3.099</td><td>3.208</td><td>3.884</td></tr><tr><td>50 m</td><td>5.124</td><td>5.435</td><td>5.149</td><td>5.462</td><td>4.873</td><td>4.721</td><td>4.565</td><td>4.004</td><td>3.684</td><td>3.558</td><td>3.677</td><td>4.415</td></tr></tbody></table>

Extrapolation du paramètre k

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Janv.</th><th>Fev.</th><th>Mar.</th><th>Avril</th><th>Mai</th><th>Juin</th><th>Juil.</th><th>Août</th><th>Sept.</th><th>Oct.</th><th>Nov.</th><th>Déc.</th></tr></thead><tbody><tr><td>10 m</td><td>3.612</td><td>3.245</td><td>3.254</td><td>2.875</td><td>3.034</td><td>3.144</td><td>3.314</td><td>2.699</td><td>3.059</td><td>2.398</td><td>3.221</td><td>3.361</td></tr><tr><td>15 m</td><td>3.746</td><td>3.365</td><td>3.374</td><td>2.981</td><td>3.146</td><td>3.260</td><td>3.437</td><td>2.799</td><td>3.172</td><td>2.487</td><td>3.340</td><td>3.485</td></tr><tr><td>20 m</td><td>3.843</td><td>3.453</td><td>3.462</td><td>3.059</td><td>3.228</td><td>3.345</td><td>3.526</td><td>2.872</td><td>3.255</td><td>2.551</td><td>3.427</td><td>3.576</td></tr><tr><td>30 m</td><td>3.986</td><td>3.581</td><td>3.591</td><td>3.172</td><td>3.348</td><td>3.469</td><td>3.657</td><td>2.978</td><td>3.375</td><td>2.646</td><td>3.554</td><td>3.709</td></tr><tr><td>50 m</td><td>4.173</td><td>3.749</td><td>3.760</td><td>3.322</td><td>3.506</td><td>3.633</td><td>3.829</td><td>3.118</td><td>3.534</td><td>2.771</td><td>3.722</td><td>3.883</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1: Distribution de Fréquence de Weibull</figcaption></figure>
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Fig. 2: Vitesse mensuelle de vent pour les trois zones climatiques</figcaption></figure>

## 4. DISCUSSION

Les vitesses du vent mensuelles moyennes à 10 m d'altitude de trois sites ont été données dans le **Tableau 2**. La vitesse du vent a une valeur maximale de 4.2 m/s à N'Djaména dans la zone sahélienne (en Mars), alors que la vitesse du vent minimale de 2.0 m/s (Octobre) est enregistrée en Octobre à Moundou dans la zone Soudanienne.

La vitesse minimale moyenne annuelle du vent est obtenue à Moundou avec une valeur de 2.69 m/s, alors que, la vitesse maximale moyenne annuelle du vent est enregistrée à Faya-Largeau et N'Djaména avec une valeur de 3.25 m/s.

Ce même tableau récapitule les paramètres de Weibull, ainsi que les caractéristiques du vent en utilisant la distribution de Weibull. Les résultats pour la zone saharienne, zone sahélienne et zone soudanienne sont présentés respectivement dans le **Tableau 2**, {2a, 2b et 2c).

On remarque que les zones les plus ventées sont les zones Saharienne et Sahélienne avec une vitesse moyenne du vent de l'ordre de 3.25 m/s, mais la zone Saharienne a une densité de puissance élevée de 28.602 W/m². Par contre, la zone soudanienne a une vitesse et une densité de puissance plus basses, dont les valeurs moyenne sont respectivement 2.69 m/s et 17.070 W/m².

Il peut être observé que le paramètre de forme varie entre 3.014 et 4.186 à Faya-Largeau (en Mars et Avril); 3.522 et 4.681 dans la zone sahélienne (en Octobre et Juin) et en zone soudanienne, ce facteur varie entre 2.398 et 3.612 (en Octobre et Janvier).

Le paramètre d'échelle varie entre 2.442 m/s et 4.426 m/s à Faya-Largeau (en Aout et Janvier); 2.644 m/s et 4.603 m/s à N'Djaména (Septembre et Mars) et ce facteur varie enfin dans la zone soudanienne entre 2.256 m/s et 3.702 m/s (en Octobre et Avril), ce qui montre que la zone sahélienne est le site le plus venté. La valeur maximale de la densité de puissance moyenne mensuelle d'énergie éolienne de 52.433 W/m² est enregistrée dans la zone sahélienne (en Mars). Tandis que, la valeur minimale de la densité de puissance moyenne de 8.219 W/m² est enregistrée dans la zone Saharienne (en Août).

La valeur maximale de la densité de puissance moyenne annuelle de 28.602 W/m² est enregistrée dans la zone Saharienne, alors que la valeur minimale de 17.070 W/m² est enregistrée dans la zone soudanienne. Les valeurs de densité de puissance dans la
zone Sahélienne et dans la zone Saharienne sont encore importantes, ce qui signifie que l'implantation d'éolienne dans ces deux sites peut être efficace.

## 5. CONCLUSION

Les analyses thématiques des zones étudiées ont montré que les zones saharienne et sahélienne sont les zones les plus ventées du Tchad. Ainsi, on peut en conclure que ces zones restent les endroits les mieux appropriés pour implanter un système éolien rentable et performant.

Il en ressort que pour la zone sahélienne, la vitesse moyenne annuelle est de 3.25 m/s et les paramètres de Weibull ont une moyenne de 3.572 m/s pour le facteur d'échelle et 4.233 pour le facteur de forme et correspondant à une densité de puissance moyenne annuelle de 26.773 W/m².

Le mois de Mars est le mois le plus venté avec une vitesse moyenne du vent de 4.2 m/s.

Pour la zone saharienne, la vitesse du vent moyenne annuelle est de 3.25 m/s, les paramètres de Weibull ont une moyenne de 3.598 m/s pour le facteur d'échelle et 3.746 pour le facteur de forme, correspondant à une densité moyenne annuelle de 28.602 W/m². Le mois le plus venté est le mois de janvier.

## REFERENCES

[1] G. Al Zohbi, P. Hendrick and P. Bouillard, ‘Evaluation du Potentiel d’Energie Eolienne au Liban’, Revue des Energies Renouvelables, Vol. 17, N°1, pp. 83 – 96, 2014.

[2] M. Elamouria and F. Ben Amar, ‘Wind Energy Potential in Tunisia Energy Assessment of the First Wind Farm Section of Sidi Daoud, Tunisia’, Renewable Energy, Vol. 33, pp. 758 – 768, 2008.

[3] Ben Amar, M. Elamouri and R. Dhifaoui, ‘Energy Assessment of the First Wind Farm Section of Sidi Daoud, Tunisia’, Renewable Energy, Vol. 33, pp. 2311 – 2321, 2008.

[4] M. Li and X. Li, ‘On the Probabilistic Distribution of Wind Speeds: Theoretical Development and Comparison with Data’, International Journal of Exergy, Vol. 1, N°2, 2004.. Mikhail

[5] A. Darwish and A. Sayigh, ‘Wind Energy Potential in Iraq’, Solar Technology and Wind, Vol. 5, N°3, pp. 215 - 222, 1988.

[6] C. Justus, W. Hargraves, A. Mikhail and D. Graber, ‘Methods for Estimating Wind Speed Frequency Distributions’, Journal of Applied Meteorology, Vol. 17, N°3, pp. 350 - 353, 1978.

[7] D.K. Kaoga, N. Djongyang, S.Y. Doka and D. Raidandi, ‘Assessment of Wind Energy Potential for Small Scale Water Pumping Systems in the North Region of Cameroon’, Asian Journal of Natural & Applied Sciences, Vol. 3, N°1, pp. 72 – 87,

[8] M.R. Patel, ‘Wind and Solar Power Systems’, U.S. Merchant Marine Academy Kings Point, New York.
[9] M.J. Stevens and P.T. Smulders, ‘The Estimation of Parameters of the Weibull Wind Speed Distribution for Wind Energy Utilization Purposes’, Wind Eng, Vol. 3, N°2, pp. 132 - 145, 1979.

[10] B.W. Raichle and W.R. Carson, ‘Wind Resource Assessment of the Southern Appalachian Ridges in the Southeastern United States', Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 13, N°5, pp. 1104 - 1110, 2009.

[11] Olayinka S Ohunakin1, Olanrewaju M Oyewola and Muyiwa S Adaramola, ‘Economic Analysis of Wind Energy Conversion Systems Using Levelized Cost of Electricity and Present Value Cost Methods in Nigeria', International Journal of Energy and Environmental Engineering, 2013

[12] C. Justus and A. Mikhail, ‘Height Variation of Wind Speed and Wind Distributions Statistics', Geophysical Research Letters, Vol. 3, N°5, pp. 261 - 264, 1976.

[13] Ajayi, O., Fagbenle, R., Katende. ‘Wind Profile Characteristics and Econometrics Analysis of Wind Power Generation of a Site in Sokoto State, Nigeria', Energy Science and Technology, Vol. 1, N° 2, pp. 54 – 66, 2011.

[14] J.F. Manwell, J.G. McGowan and A.L. Rogers, ‘Wind Energy Explained: Theory, Design and Application', John Wiley and Sons Ltd. 2002.

[15] P. Ramírez and J.A. Carta, ‘Influence of the Data Sampling Interval in the Estimation of the Parameters of the Weibull Wind Speed Probability Density Distribution: A Case Study', Energy Conversion and Management, Vol. 46, N°15, pp. 2419 - 2438, 2005.

[16] K. Tar, ‘Some Statistical Characteristics of Monthly Average Wind Speed at Various Heights', Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 12, N°6, pp. 1712 - 1724, 2008.

[17] F. Boukli Hacène, N. Kasbadji Merzouk et L. Loukarfi, ‘Analyse Statistique et Elaboration d'un Atlas Eolien de La Vallée du Cheliff', Revue des Energies Renouvelables, Vol. 10, N°4, pp. 583 – 588, 2007.

[18] J.P. M'Batna, ‘Energies Renouvelables: Quelles Perspectives pour le Tchad', Forum Francophonie de l'Innovation, Namur fédération Wallonie-Bruxelles (2014).