Estimation et prédiction de l’ensoleillement en zone intertropicale

Solar irradiance forecast and assesment in the intertropical zone

• Auteur / Autrice : Mouhamet Diallo
• Direction : Frédérique Seyler, Laurent Linguet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur - Physique
• Date : Soutenance le 18/12/2018
• Etablissement(s) : Guyane
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Diversités, santé et développement en Amazonie (Cayenne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : UMR Espace-Dev (Université de Guyane)
• Jury : Président / Présidente : Ted Soubdhan
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Richard Fournier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ted Soubdhan, Philippe Blanc, Jimy Dudhia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Guyane

Rayonnement solaire

Mots clés libres

Solaire

Guyane

Nuage

Prévision

Estimation

Energie renouvelable

Zone tropicale

Solar

Guiana

Cloud

Forecast model

Estimation

Renewable energy

Tropical zone

Résumé

La Guyane est un territoire d’outre-mer, situé en zone intertropicale (ZIT). Cette zone est le lieu de phénomènes de convections intenses. De ce fait, l’énergie solaire incidente au sol est très variable ce qui constitue un frein à son exploitation à grande échelle. La question de recherche étudiée dans ce manuscrit est : comment peut-on améliorer les estimations et prédictions de rayonnement au sol en ZIT de façon à augmenter le taux de pénétration dans le réseau électrique de cette énergie renouvelable intermittente ? Afin de répondre à cette question, nous avons utilisé deux outils. Le code Héliosat-II (HII) et le modéle de prévisions météorologiques Weather and research forecast (WRF). Nous avons utilisé ces outils de manière à améliorer les estimations et prévisions de rayonnement global au sol (IGH) dans la ZIT. La première partie de ce manuscrit présente le contexte de la thèse. La seconde présente une modification d’H-II permettant d’améliorer les estimations d’IGH par une modélisation explicite de l’absorption de nuages. Ces estimations améliorées donnent ainsi des outils décisionnels permettant de situer au mieux une centrale solaire en fonction du potentiel solaire du site et des systèmes services avoisinants. La seconde partie traite dans un premier temps de la précision des prévisions des modèles globaux IFS et GFS (i.e integrated forecast system, global forecast system GFS) en ZIT. Ces produits téléchargés sont validés par comparaison avec des mesures in situ de trois pays situés dans la ZIT et caractérisés par des climats tropicaux. Cette étude permet de combler un vide dans l’étude des prévisions d’IGH des modèles globaux en ZIT. Nous proposons ensuite une méthode générique permettant de calibrer le modèle WRF en ZIT. Cette méthodologie vise à limiter le nombre de simulations à effectuer en sélectionnant et en faisant varier uniquement les paramètres ayant le plus d’influence sur le rayonnement au sol en ZIT. Pour valider cette méthodologie nous avons comparé les prévisions d’IGH du modelé WRF calibré avec celle du modelé AROME ainsi qu’avec des mesures in situ en Guyane. La quatrième partie présente l’utilisation d’une méthode hybride ensembliste variationnelle d’assimilation de donnée permettant d’améliorer les prévisions de rayonnements en ZIT. Cette méthode initialement utilisée pour améliorer la description de phénomènes convectifs extrêmes tels que prévision de la trajectoire des cyclones est pour la première fois appliquée pour améliorer les prévisions d’IGH. Cette méthodologie appliquée à la ZIT fournie alors des prévisions améliorées d’IGH permettant ainsi une gestion améliorée de centrale solaire.

French Guiana is a French territory located in the inter-tropical zone (ITZ). The ITZ is an area with highly variable dynamic in which we encounter significant amounts of convective clouds. Consequently the solar energy available at the ground is highly variable. This variability causes economical and technical challenges to fully exploit this resource. This thesis dissertation aims to answer the following scientific issue: How could the solar irradiance be assessed and forecast accurately in the ITZ to increase the penetration rate of this intermittent renewable energy into the electricity grid? To answer this scientific issue, we use two tools: Heliosat-II (H-II) and Weather and research forecast (WRF). We used these tools in order to produce improved GHI estimates in the inter-tropical zone. The first chapter introduces the thesis and the research issue. The second chapter presents a modification to H-II; with this modification H-II can account for cloud absorption. The GHI estimates from modified H-II provide therefore tools for decision making in the ITZ. These tools allow one identifying the most suitable locations to install solar facilities in the ITZ with respect to both solar potential and surrounding facilities that favor grid stability. In the third chapter we study first the accuracy in the ITZ of the GHI forecasts from integrated forecast system (IFS) and global forecast system (GFS) numerical weather prediction model (NWP). We validate the accuracy of these downloaded products by comparison with ground measurements from three countries located in the ITZ that have tropical climate. This study aims to fill the gap with regard to the accuracy of global NWP model in the ITZ. Second we propose a methodology to calibrate WRF to produce improved GHI forecasts in the ITZ. The goal is to restrain and select the minimum number of simulations to run, to obtain improved GHI forecasts compared to a non-calibrated model. This methodology to calibrate WRF is validated in French Guiana by comparison with the GHI forecasts of AROME NWP model and ground measurements. The fourth chapter deals with the use of an hybrid 3D variational (3D-Var) ensemble transform Kalman filter (ENTKF) to further improve the GHI forecasts of calibrated WRF in the ITZ. This methodology originally used in the tracking of extreme convection events such as cyclones is applied for the first time for GHI forecasts. This methodology applied to the ITZ therefore allows obtaining improved GHI forecasts which makes easier monitoring the electricity production from solar facilities.