Classification des champs de vent

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Les enjeux de la cartographie de la ressource éolienne

La ressource énergétique éolienne (ou potentiel éolien) d’un site est définie par [4] comme étant la
quantité d’énergie électrique extractible durant un certain laps de temps, typiquement un an, à partir de l’énergie cinétique contenue dans le vent par une éolienne installée sur ce site.
« L’estimation de la ressource éolienne s’étend de l’estimation générale de l’énergie moyenne conte- nue dans le vent au dessus d’une vaste région – évaluation régionale – au calcul de la production moyenne annuelle d’un aérogénérateur spécifique pour un site donné – appelé siting »
Ces différents types d’estimation de la ressource éolienne sont effectués à différents moments del’avancement d’un projet de parc éolien. La vie d’un parc éolien commence par l’étape de sélection dela région d’implantation du parc éolien. Lors de cette étape, une évaluation régionale est suffisante pour une estimation rapide de la ressource éolienne d’un site. Elle a pour but de fixer de manière approximative la région d’implantation du parc éolien. En ce qui concerne les données de vent, il est nécessaire de fournir une vitesse moyenne de vent, les directions dominantes et les valeurs extrêmes du vent sur les régions prospectées. Cette première étape est suivie par une étude de faisabilité. Un choix plus précis du site d’implantation du parc éolien est alors effectué. L’objectif est d’évaluer économiquement et techniquement le site choisi. Une estimation de la production annuelle d’énergie est effectuée. Pour cela, des données plus précises de vent sont nécessaires pour réduire les incertitudes. Des études de terrain sont, alors, effectuées pour connaître précisément les caractéristiques du site choisi. Cette étape, de choix précis du site d’implantation du parc éolien et son évaluation, est la plus coûteuse en termes de temps, d’argent et de données à collecter. Elle est suivie par la demande des permissions administratives. La dernière étape, avant l’exploitation effective du parc éolien, est la conception de ce parc et sa construction.
La conception du parc nécessite des données de très grande précision pour une optimisation de la
disposition des éoliennes du parc. Ceci est, généralement, entrepris en modélisant les turbulences et les sillages engendrés par les turbines.
Après la première étape de sélection de la région d’implantation du parc éolien, pour affiner le choix
de l’implantation, il est nécessaire d’avoir des cartes de potentiel éolien à haute résolution spatiale. En effet, ces cartes doivent rendre compte de la variabilité du potentiel à l’échelle d’un parc éolien. L’échelle caractéristique d’un parc éolien étant de l’ordre du kilomètre, la résolution spatiale de la cartographie du potentiel éolien doit être de cette ordre (ou mieux si possible). Les estimations de potentiel éolien qui apparaissent sur ces cartes sont directement liées à la climatologie du vent sur la zone. La représentation statistique de la climatologie du vent se fait au travers de la fonction de densité de probabilité des vitesses de vent. Cette fonction donne la probabilité d’occurrence de chaque vitesse du vent. On cherche donc à retrouver la distribution statistique de la fréquence des vitesses et des directions de vent sur une zone donnée. L’estimation de la fonction de densité de probabilité associée à un site permet de résumer la variabilité temporelle du vent, sur site, au travers de quelques paramètres statistiques. A partir de cette fonction, le calcul de la production moyenne de n’importe quelle turbine installée sur un site revient à intégrer, dans le temps, le produit de cette fonction et la courbe de puissance de la turbine. La courbe de puissance d’une turbine est la puissance produite par la turbine en fonction de la vitesse du vent. Elle est fournie par les constructeurs des turbines. La fonction de probabilité, généralement utilisée pour modéliser les séries temporelles de vent, est celle de Weibull à deux paramètres . Pour pouvoir faire cette description statistique, il est nécessaire d’avoir une série temporelle des vitesses et directions du vent au point où la ressource doit être décrite. Cette série temporelle doit couvrir plusieurs années.
Le moyen de mesure le plus précis de vitesses et de directions du vent est d’installer un mât au point où la ressource doit être évaluée. Cependant, il est impossible, économiquement, d’installer un mât et d’attendre plusieurs années pour acquérir une telle série de données. De plus, les mesures du mât ne sont représentatives que d’une zone limitée autour du point où elles ont été prises. Ceci est particulièrement vrai en zone côtière où la variabilité spatiale du vent est importante. Il est donc nécessaire de recourir à d’autres méthodes de mesure ou à la modélisation.
A terre, la description statistique du vent en un point est obtenue en interpolant des données disponibles à partir de stations météorologiques avoisinant le site prospecté [6]. Les données de longue durée mesurées par une station météorologique sont corrélées avec des données collectées en utilisant un mât, installé sur le site étudié, et permettant d’acquérir les statistiques de vent sur une durée limitée (au moins un an). A terre, le coût d’installation d’un mât et de l’acquisition des données reste abordable (15 000 euros en moyenne). En mer, selon [7], le coût de l’installation d’un mât pour une année de mesures s’élève à 750 000 euros. De plus, la faible densité du réseau météorologique en mer pose le problème de disponibilité de mesures de vent dans le voisinage du site prospecté. A ce problème de disponibilité de mesures sur site, s’ajoute le problème de manque de représentativité de la variabilité spatiale du vent de ces mesures ponctuelles. Ce problème se pose surtout en zone côtière, zone privilégiée d’implantation des parcs éoliens offshore.
Depuis quelques années, aux sources « classiques » de mesure de vent (stations météorologiques, instruments à bord de bateaux,…), se sont ajoutés des instruments spatioportés de télédétection : radars altimètres [8], radars diffusomètres [9], radars à ouverture synthétique [10], radiomètres [11], … Ces sources de données présentent l’avantage d’être disponibles depuis de nombreuses années (depuis le début des années 1990 pour la plupart). Une archive de chacune de ces sources de données existe et croît de jour en jour. Il n’y a donc pas de délai d’attente comme c’est le cas pour les mesures sur site. Ces instruments de télédétection permettent d’accéder à une information spatiale sur le vent en mer.
Ces cartes représentent des mesures de vitesse et de direction du vent sur un grille couvrant la zone d’acquisition des mesures. Elles permettent donc d’accéder à la variabilité spatiale du vent.
Ces différents instruments permettent d’acquérir des mesures à différentes résolutions spatiales et
avec différents échantillonnages temporels. Une limitation à l’utilisation de ces données est l’absence de capteurs alliant la haute résolution spatiale et la haute résolution temporelle. Les hautes résolutions spatiales et temporelles sont relatives aux besoins de la cartographie du potentiel éolien offshore. La haute résolution spatiale est nécessaire pour atteindre la résolution de l’ordre du kilomètre nécessaire à l’industrie éolienne offshore. La haute résolution temporelle est nécessaire pour garantir que les mesures de vent sont représentatives des variations temporelles du vent. Les instruments de télédétection permettant de fournir des mesures à une résolution spatiale suffisante pour la cartographie de la ressource éolienne offshore, ont un échantillonnage temporel ne permettant pas une description statistique précise du vent. A l’opposé, il existe des capteurs dont l’échantillonnage temporel est suffisant pour cette description statistique mais dont la résolution spatiale, plus grossière, ne permet pas d’accéder aux petites échelles de la variation spatiale du vent. Aucune de ces sources ne permet donc, à elle seule d’établir une cartographie du potentiel éolien. Dans la suite, on désignera par haute résolution une résolution suffisante pour la
cartographie de la ressource éolienne, avec la précision souhaitée par l’industrie éolienne offshore, et par basse résolution une résolution qui ne l’est pas. La haute résolution spatiale est, dans le cadre de cette application, une résolution de l’ordre du kilomètre. On définit la haute résolution spatiale comme étant une résolution permettant un calcul fiable des paramètres statistiques de la climatologie du vent. Cette résolution temporelle est étudiée au chapitre 2.
Une solution pour la cartographie de la ressource éolienne, tel que proposée par [12], est de combiner différentes données disponibles pour profiter des apports de chacune d’entre elles. C’est une approche de ce type qui est retenue dans le cadre de cette thèse. Ainsi, les données à haute résolution spatiale apporteront l’information sur la variabilité du vent aux petites échelles spatiales. Les données ayant le meilleur échantillonnage temporel permettront, quant à elles, d’accéder à la composante temporelle de la variabilité du vent. Le travail exposé dans cette thèse s’appuie donc, principalement, sur le traitement de l’information et plus précisément sur la fusion de données.

Table des matières

1 Introduction
1.1 Contexte du développement de l’éolien offshore
1.2 Les enjeux de la cartographie de la ressource éolienne
1.3 Objectif de la thèse
1.4 Démarche de la thèse
1.5 Structure du manuscrit
Bibliographie
2 Cartographie du potentiel éolien : mesures de vent, techniques de modélisation et moyens
de cartographie
2.1 Cartographie du potentiel éolien
2.1.1 L’aspect spatial
2.1.2 L’aspect temporel
2.1.3 Conclusions sur les caractéristiques des mesures de vent nécessaires pour la cartographie
du potentiel éolien offshore
2.2 Mesures du vent en mer
2.2.1 Mesures sur site
2.2.2 Mesure du vent en mer par télédétection
2.2.3 Conclusions sur l’adéquation des moyens de mesure du vent en mer et la cartographie
du potentiel éolien
2.3 Modèles pour l’estimation du potentiel éolien
2.3.1 Extrapolation verticale des vitesses de vent
2.3.2 Modèles empiriques
2.3.3 Modèles statistiques
2.3.4 Modèles physiques
2.4 Conclusion
Bibliographie
3 Fusion de données pour l’évaluation du potentiel éolien
3.1 Fusion de données, notations et définitions
3.1.1 Définitions
3.1.2 Représentation d’une opération de fusion
3.2 Schéma de fusion pour la cartographie du potentiel éolien offshore
3.2.1 Hypothèses du schéma de fusion
3.2.2 Schéma de la méthode fusion
3.3 Fonction de transfert de la basse à la haute résolution spatiale
3.3.1 Analyse multi-échelle
3.3.2 Concept ARSIS
3.4 Conclusions
Bibliographie
4 Classification des champs de vent
Première partie : Introduction
Deuxième partie : A wind field classification scheme for generation of typical spatial patterns
4.1 Introduction
4.2 Classification scheme
4.2.1 Clustering method
4.2.2 Reassignment
4.3 Application to a case study : Irish Sea
4.3.1 Clustering and selection of the number of classes
4.3.2 Reassignment of the rare situations
4.3.3 Final results
4.4 Evaluation
4.5 Conclusions
Bibliography
5 Synthèse de la haute résolution spatiale
Première partie : Introduction
Deuxième partie : Fusion of SAR images and scatterometer data for wind resource assessment
5.1 Introduction
5.2 Data fusion method for offshore wind resource mapping
5.3 High spatial resolution wind fields synthesis
5.3.1 ARSIS concept
5.3.2 Synthesis of high spatial resolution wind fields
5.4 Application to some examples
5.4.1 Data presentation
5.4.2 Results
5.5 Quality assessment
5.6 Conclusion
Bibliography
6 Evaluation de la qualité de la méthode de fusion pour la cartographie du potentiel éolien
6.1 Introduction
6.2 Données utilisées et protocole d’évaluation
6.3 Analyse des résultats
6.3.1 Erreur sur les vitesses de vent
6.3.2 Erreur sur l’estimation des paramètres statistiques
6.4 Conclusions
Bibliographie
7 Conclusions et perspectives
A Mesures satellitaires du vent : physique de la mesure
A.1 Surface de la mer
A.2 Physique de la mesure des radars actifs
A.2.1 Équation radar
A.2.2 Réflexion spéculaire
A.2.3 Rétrodiffusion de Bragg
Bibliographie
B Estimateur de maximum de vraisemblance et intervalles de confiance
B.1 L’estimateur de maximum de vraisemblance
B.2 Région de confiance jointe associée une estimation

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