Évaluation de la modélisation et des prévisions de la vitesse du vent menant à l'estimation de la production d'énergie annuelle d'une turbine éolienne

摘要

Suite à un stage avec la compagnie Hatch, nous possédons des jeux de donnéescomposés de séries chronologiques de vitesses de vent mesurées à diverssites dans le monde, sur plusieurs années. Les ingénieurs éoliens de lacompagnie Hatch utilisent ces jeux de données conjointement aux banques dedonnées d’Environnement Canada pour évaluer le potentiel éolien afin de savoirs’il vaut la peine d’installer des éoliennes à ces endroits. Depuis quelquesannées, des compagnies offrent des simulations méso-échelle de vitesses devent, basées sur divers indices environnementaux de l’endroit à évaluer. Lesingénieurs éoliens veulent savoir s’il vaut la peine de payer pour ces donnéessimulées, donc si celles-ci peuvent être utiles lors de l’estimation de la productiond’énergie éolienne et si elles pourraient être utilisées lors de la prévisionde la vitesse du vent long terme. De plus, comme l’on possède des données mesuréesde vitesses de vent, l’on en profitera pour tester à partir de diverses méthodesstatistiques différentes étapes de l’estimation de la production d’énergie.L’on verra les méthodes d’extrapolation de la vitesse du vent à la hauteurd’une turbine éolienne et l’on évaluera ces méthodes à l’aide de l’erreur quadratiquemoyenne. Aussi, on étudiera la modélisation de la vitesse du ventpar la distributionWeibull et la variation de la distribution de la vitesse dans letemps. Finalement, l’on verra à partir de la validation croisée et du bootstrap sil’utilisation de données méso-échelle est préférable à celle de données des stationsde référence, en plus de tester un modèle où les deux types de donnéessont utilisées pour prédire la vitesse du vent. Nous testerons la méthodologieglobale présentement utilisée par les ingénieurs éoliens pour l’estimation de laproduction d’énergie d’un point de vue statistique, puis tenterons de proposerdes changements à cette méthodologie, qui pourraient améliorer l’estimationde la production d’énergie annuelle.