La météo est reine : L'importance des prévisions météorologiques numériques dans la gestion de l'énergie

On ne surestimera jamais le rôle que jouent les événements météorologiques dans la durabilité des énergies renouvelables. Ce n'est un secret pour personne que la réalisation des objectifs de décarbonisation de l'UE dépend fortement du remplacement des combustibles fossiles par des sources d'énergie renouvelables (SER) dans le secteur énergétique du continent. Cependant, les trois principales SER - l'énergie solaire, l'énergie éolienne et l'énergie hydroélectrique - peuvent parfois être vulnérables à certaines conditions météorologiques, et leur utilité dépend de plusieurs facteurs climatiques tels que l'intensité de la lumière solaire, les nuages, les tempêtes, la vitesse et la direction du vent, la disponibilité et le débit de l'eau.

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Ces événements météorologiques rendent les SER susceptibles d'échouer ou d'être inefficaces s'ils ne sont pas gérés correctement. Cependant, une bonne gestion s'accompagne d'une anticipation adéquate. Par conséquent, pour prévoir et gérer au mieux ces événements, la prévision météorologique numérique est nécessaire pour maintenir la facilité et la précision.

Qu'est-ce que la prévision numérique du temps (PNT) ?

La prévision numérique du temps est une méthode de prévision du temps qui utilise des équations mathématiques et emploie des modèles mathématiques, atmosphériques et océaniques pour prévoir le temps en utilisant les conditions météorologiques actuelles comme référence.

Comment fonctionne la prévision numérique du temps ?

La PNT utilise des équations mathématiques qui, après avoir été traduites en codes informatiques, font appel à des équations directrices - notamment les lois de conservation de la masse, de la quantité de mouvement, de l'énergie et des gaz idéaux - et à des méthodes numériques utilisées pour simplifier ces équations directrices complexes. Ensuite, une fois les conditions initiales et les conditions aux limites établies, elles traversent et survolent un domaine (le domaine est une zone géographique).

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Alors que les équations s'appliquent au domaine, des processus physiques trop intangibles et compliqués pour être compris par l'ordinateur sont susceptibles de se produire. Les effets cumulatifs de ces processus physiques latents sont approximés dans un processus appelé paramétrage afin qu'ils puissent être clairement représentés par les équations directrices et les méthodes numériques.

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Pour atteindre un haut niveau de précision des prévisions, les prévisions sont multipliées et comparées, soit par une répétition des processus, soit par une collection de prévisions similaires provenant d'unités distinctes. Ensuite, dans un processus connu sous le nom de prévision d'ensemble, les prévisions résultantes sont reportées sur un graphique à l'aide d'infographies et observées. Un faible écart des lignes axiales indique une grande précision, tandis qu'un écart important indique une faible confiance.

Y a-t-il un lien entre la prévision météorologique numérique et la gestion de l'énergie ?

La mention de la gestion de l'énergie annonce une discussion sur les SER. Pour que la gestion de l'énergie en Europe soit efficace, il faut se concentrer sur les SER. Les modèles de PNT sont une partie essentielle de l'intégration des énergies renouvelables variables (ERV).

Importance de la prévision météorologique numérique dans la gestion de l'énergie.

Les opérateurs de réseau et les fournisseurs d'énergie ont besoin d'informations météorologiques précises et d'indicateurs prédictifs pour gérer efficacement les systèmes d'énergie et de réseau. Munis des données météorologiques appropriées, ils peuvent prendre des décisions, telles que le contrôle de l'approvisionnement, la gestion des surtensions et le contrôle des coûts. 

1. La prévision numérique du temps résout la limite d'imprécision des données météorologiques observées

Pour que les prévisions soient précises, il faut que chaque site d'observation dispose de ses observations antérieures solides pour créer une climatologie. Ceci n'est pas toujours réalisable avec les données observées. Les sites d'observation ne fonctionnent pas par simulation ; leur précision repose donc sur des observations à long terme si l'on veut réaliser des prévisions d'ensemble. 

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Les données collectées à partir d'une observation d'un an, par exemple, ne fourniront pas la précision de résultat qu'une observation de dix ans donnera. La collecte continue de données est un processus coûteux, sans commune mesure avec les coûts de la prévision. Les modèles numériques de prévision du temps effacent cet obstacle en fournissant des données simulées de plusieurs variables atmosphériques qui sont spatialement bien ajustées et continues.

2. Rapport coût-efficacité 

Les méthodes traditionnelles d'observation météorologique nécessitent de longues périodes pour établir la confiance suffisante requise pour la prévision d'ensemble. La longueur des périodes d'observation entraîne une augmentation des coûts de prévision liés aux salaires, à l'entretien des équipements, au traitement des erreurs et au transport.

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Les prévisions météorologiques numériques permettent d'économiser ces coûts supplémentaires en fonctionnant sur des simulations entraînées qui ont été testées pour donner des résultats plus précis que les observations météorologiques traditionnelles.

3. Gestion productive des problèmes d'interpolation

L'interpolation est l'estimation d'une valeur spécifique ou d'une variable numérique d'une certaine fonction en utilisant les données d'autres variables connues de la même fonction. L'interpolation est le moyen le plus rapide d'arriver à une variable inconnue, mais dans le cas de l'observation météorologique, ce n'est guère le cas. 

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Les observations météorologiques traditionnelles se déroulent sur de longues périodes, d'où la lourdeur des données calculées. Par leur taille et leurs incohérences, ces données peuvent s'avérer assez lourdes à analyser. Cet encombrement se traduit en effet par des résultats plus incohérents, susceptibles d'avoir des impacts négatifs élevés sur la gestion de l'énergie et la durabilité. 

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Cependant, les solutions de prévision météorologique utilisant la prévision numérique du temps sont programmées pour traiter ces problèmes d'interpolation de manière simple et précise.

4. Opération efficace sur les données manquantes

Un autre obstacle qui pèse sur l'observation météorologique traditionnelle est la perte probable de données. Outre l'incohérence des données enregistrées, les valeurs des données atmosphériques peuvent disparaître pendant ou après l'observation. La confusion qui en découle peut parfois entraîner des erreurs d'interprétation et une défaillance du système. Avec des prévisions inadéquates, les fournisseurs d'énergie et les opérateurs de réseau ont tendance à perdre le contrôle de l'approvisionnement en énergie, de la surcharge énergétique et de la consommation d'énergie en raison de l'absence d'informations pertinentes. 

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Il n'y a pratiquement pas de cas de données manquantes avec la prévision numérique du temps dans le prévisionniste. Le modèle fonctionne sur la base de ce pour quoi il a été entraîné en utilisant les informations météorologiques actuelles. La simulation qu'il exécute lui permet d'anticiper la perte potentielle de données puisque les résultats qu'il obtient sont le produit de valeurs entrelacées. 

5. Fourniture de données spécifiques à un lieu

Les prévisions météorologiques numériques fournissent aux prévisionnistes de précieuses informations spécifiques à un lieu. Grâce à leurs algorithmes informatisés, nos prévisionnistes, qui utilisent des méthodes d'apprentissage automatique et de stochastique hiérarchique, sont formés pour être aussi précis que possible. Lorsqu'elle est introduite dans des équations spécifiques, la prévision météorologique numérique utilise des valeurs spécifiques pour donner des résultats spécifiques.

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Cette fonction spéciale contribue largement à minimiser les erreurs qui peuvent être rencontrées dans les méthodes d'observation météorologique traditionnelles. Elle peut aider les exploitants de réseaux et les fournisseurs d'énergie à canaliser les ressources nécessaires vers les zones appropriées, sans erreur d'aiguillage. 

Conclusion

L'énergie peut être gérée de diverses manières, l'une d'entre elles étant l'utilisation de modèles numériques de prévision météorologique lors de l'établissement des prévisions. Les opérateurs de réseaux et les fournisseurs d'énergie ont besoin d'informations météorologiques suffisantes et précises pour prendre des décisions prudentes et prendre les bonnes mesures dans le cadre de leur mission consistant à répondre aux demandes d'énergie tout en préservant la pureté de l'atmosphère. Grâce aux prévisions météorologiques numériques, les opérateurs de réseaux et les fournisseurs d'énergie, avec la coopération des prosommateurs, peuvent facilement réduire les coûts, économiser l'énergie, s'engager dans une maintenance en temps réel, et même prévoir les événements météorologiques et en tirer les informations nécessaires à une gestion fructueuse du réseau.

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