Le Centre Energétique et Procédés (CEP) est un centre de recherche commun MINES ParisTech-ARMINES, qui se situe parmi les principaux acteurs de la recherche française sur l’efficacité énergétique et les filières énergétiques du futur incluant les énergies renouvelables. C’est l’un des plus importants centres de recherche de MINES ParisTech. Il compte environ 160 personnes et plus d’une centaine d’étudiants, répartis sur trois implantations géographiques : Paris, Fontainebleau et Sophia Antipolis.

ARMINES est la première association de recherche contractuelle en France, créée en 1967 à l’initiative de l’Ecole des Mines de Paris. Elle a pour objet la recherche orientée vers l’industrie.

Prévision court-terme et estimation de l'incertitude de la production électrique des centrales photovoltaïques

Contexte :

Aujourd’hui, l’industrie de l’énergie photovoltaïque (PV), pour la production d’électricité, est en pleine expansion en Europe. Ce développement est motivé entre autres par les directives de la Commission Européenne afin d’atteindre 35 % de production d’électricité issue des énergies renouvelables à l’horizon 2020.

La production photovoltaïque, par nature fluctuante, pose des difficultés de gestion aux opérateurs des systèmes électriques. Cette situation devient critique lorsqu'un niveau de pénétration élevé est atteint. A court et à moyen termes, ceci pourrait être le cas dans les réseaux îliens ou les réseaux basse tension (micro réseaux). La prédiction de la production PV à un horizon de 24-48 heures contribue à l’amélioration de la gestion des centrales PV et à leur intégration optimale dans le réseau électrique.

Objectifs - Travaux à mener :

La première étape du travail comprendra une étude bibliographique sur les méthodes utilisées dans le domaine de la prévision PV et de l'estimation de l'incertitude de ces prévisions. Le besoin des industriels sera défini pour les différents types d’installation PV (grandes centrales, PV résidentiel etc.).

En fonction des types d’installation, le besoin en termes de prédiction peut varier entre modèles robustes avec peu d’information d’entrée pour les petites installations, modèles plus complexes pour les grandes centrales, ou approches d’extrapolation (upscaling) pour le cas où l’ensemble de la production PV (i.e. résidentielle) n’est pas observable. Des données réelles provenant de différentes centrales PV seront analysées afin de caractériser le processus stochastique de production et d’irradiation solaire.

Dans une deuxième étape, le travail consistera à évaluer la performance des approches probabilistes existantes pour la prévision des séries temporelles et éventuellement proposer des nouvelles approches. Certains modèles probabilistes développés au CEP pour le cas de la prévision éolienne seront considérés. L’évaluation des performances sera faite sur des cas réels. Les résultats de ce stage seront communiqués sous forme de publications à des conférences internationales ou des journaux scientifiques.

La suite en thèse de doctorat est envisageable.

Niveau et prérequis:

• Master (i.e. mathematiques appliquées, statistique, météorologie, informatique)
• Langages de programation: R, Matlab.
• Bon niveau d'anglais.
• Souhaitable: experience dans l'analyse de séries temporelles.