Analyse multifractale et simulation des fluctuations de l'énergie éolienne

par George Fitton

Thèse de doctorat en Sciences et Techniques de l'Environnement

Sous la direction de Daniel Schertzer.

Soutenue le 16-09-2013

à Paris Est , dans le cadre de École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-2015) , en partenariat avec Laboratoire Eau, Environnement et Systèmes Urbains (laboratoire) et de LEESU (laboratoire) .

Le président du jury était Yuli D. Chashechkin.

Le jury était composé de Daniel Schertzer, Philippe Drobinski, Ioulia Tchiguirinskaia.

Les rapporteurs étaient Annick Pouquet, Joachim Peinke, Peter J. Tavner.


  • Résumé

    A partir des équations gouvernant le champ de vitesse, on peut non seulement s'attendre à un vent (fortement) non-gaussien, mais aussi à un vent présentant un comportement scalant. Par ‘scalant' ou invariant d'échelle, nous faisons référence à un comportement statistique auto-similaire particulier; les cascades de tourbillons. Les multifractales stochastiques (avec des singularités et des co-dimensions multiples) reproduisent facilement le comportement scalant et les distributions de probabilités à queues épaisses omniprésentes dans le vent et dont la quantification est essentielle pour la communauté. Les quelques paramètres qui définissent ces modèles peuvent être déduits soit de considérations théoriques, soit de l'analyse statistique de données. Nous avons constaté que les approximations de flux basées sur le module du cisaillement du vent donnent des moments statistiques non-scalants et donc des estimations faussées des paramètres multifractals. La méthode DSF n'exige pas cette approximation et garantit un comportement scalant sur une certaine gamme d'échelles. Nous n'avons trouvé aucune estimation véritablement stable d'alpha en utilisant des méthodes standards. Ceci n'arrive plus quand nous optimisons localement (par la différenciation fractionnaire) le comportement scalant du DTM. Nous obtenons alors des estimations très stables de l'indice de multifractalité qui sont en outre en accord (alpha ≤ 2) avec des résultats publiés. Au contraire, les deux autres paramètres (C1 et H) deviennent des fonctions non-linéaires de l'ordre q des moments statistiques. Ces résultats suggèrent que le modèle UM isotrope ne peut être utilisé pour reproduire le cisaillement de vent dans la couche de surface atmosphérique. Lesdites hypothèses sont examinées en utilisant un repère tournant pour analyser l'anisotropie de la vitesse horizontale dans la couche de surface atmosphérique. Cela permet de quantifier la dépendance angulaire de l'exposant de Hurst. Les valeurs de cet exposant restent tout de même conformes aux résultats précédemment publiés. Pour des échelles de temps supérieures à quelques secondes, les deux jeux de données présentent une anisotropie scalante forte, qui décroît avec l'altitude. Nous mettons en évidence une expression analytique de la variation angulaire de l'exposant de Hurst, reposant sur les corrélations entre les composantes horizontales. Ceci pilote la formation des extrêmes du cisaillement, y compris dans le sillage d'une éolienne. Les cisaillements turbulents du vent sont si extrêmes que leur loi de probabilité est une loi de puissance. L'exposant correspondant (qD) est similaire pour les deux sites à une hauteur de 50m (4 ≤ qD ≤ 5), malgré des conditions orographiques très différentes. Nous discutons aussi de ses conséquences en analysant la stabilité de la couche limite atmosphérique et proposons une nouvelle méthode pour sa classification. Enfin, nous démontrons analytiquement que l'anisotropie augmente la probabilité des extrêmes. Ce résultat met en lumière un des nombreux mécanismes de turbulence possibles dans la couche de surface qui peut apparemment surproduire les cisaillements extrêmes du vent, s'ils sont étudiés dans le cadre des UM isotropes. Nous en analysons théoriquement les conséquences sur les estimations des paramètres multifractales par la méthode DTM. Les résultats analytiques obtenus sont en parfait accord avec les observations empiriques. Nous discutons alors de la prise en compte de toutes ces considérations pour faire des simulations multifractales des champs du vent dans la couche limite atmosphérique

  • Titre traduit

    Multifractal analysis and simulation of wind energy fluctuations


  • Résumé

    From the governing equations of the velocity field, one can not only expect a (highly) non-Gaussian wind but also one that is scaling. By ‘scaling' we mean a given statistical self-similarity; a turbulent cascade of eddies. Stochastic multifractals (with multiple singularities and co-dimensions) easily reproduce the scaling, heavy-tailed probabilities ubiquitous with the wind and essential to quantify for the wind energy community. The few parameters that define these models can be derived either from theoretical considerations or from statistical data analysis. It is sometimes possible to determine the statistics of the velocity shears with the universal multifractal (UM) parameters: alpha - the index of multifractality (0 ≤ alpha ≤ 2), C1 - the co-dimension of the mean intermittency (C1 ≥ 0) and H - the degree of non-conservation - the linear part of the scaling exponents. The latter of the three parameters is often called the Hurst exponent. We inter-compare the results from the rather standard method of empirical estimation of the UM parameters, the Double Trace Moment (DTM) method, with that of the Double Structure Function (DSF), a newly developed method. We found that flux proxies based on the modulus of the wind velocity shears yield non-scaling statistical moments and therefore spurious multifractal parameter estimates. DSF does not require this proxy approximation thus providing the scaling of the structure-function to an extent. We found no truly stable estimate of alpha using standard methods. This no longer occurs when we locally optimise (by fractionally differentiating) the DTM scaling behaviour. We then obtain very stable estimates of the multifractality index that are furthermore consistent (alpha ≤ 2) with other literature. On the contrary, the two other parameters (C1 and H) become non-linear functions of the order q of the statistical moments. These results suggest that the isotropic UM model cannot be used to reproduce the velocity shears in the atmospheric surface-layer. To investigate the above hypothesis we use a rotated frame of reference to analyse the anisotropy of the horizontal velocity in the atmospheric surface-layer. This enables us to quantify the angular dependency of a Hurst exponent. Despite being anisotropic the Hurst exponent is consistent with other surface-layer literature. For time-scales above a few seconds, both data exhibit a strong, scaling anisotropy that decreases with height. We put forward an analytical expression for the angular variation of the Hurst exponent based on the correlation of the horizontal components. It determines the generation of wind shear extremes, including those in the wake of a turbine. We find that the turbulent wind shears are so extreme that their probability distributions follow a power law. The corresponding exponent (qD) is rather the same in both sites at 50m heights (4 ≤ qD ≤ 5), in spite of very different orographic conditions. We also discuss its consequences when analysing the stability of the atmospheric boundary-layer and propose a new method for its classification. Finally, we analytically demonstrate that anisotropy increases the extremes probability. This finding reveals one of the many possible turbulence mechanisms in the atmospheric surface-layer that may seemingly over-generate wind shear extremes if they are studied in an isotropic UM framework. We theoretically analyse the consequences of this on the UM estimates for the DTM method. The obtained analytical results fully support empirical findings. We then discuss how to take into account all of these considerations when simulating multifractal fields of the wind in the atmospheric boundary-layer. The overall results of this dissertation go beyond wind energy, they open up new perspectives for the theoretical predictions of extremes in the general case of strongly correlated data


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