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Les nouvelles méthodes de prévision d’énergie
au service des Smart Grids
ENERGAIA – Montpellier – Décembre 2011
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Fondée en 2007
2 actionnaires de référence :Météo France
Caisse des Dépôts et Consignations (CDC Climat)
Métiers :La gestion opérationnelle de l’impact météo
L’aide à la mise en place de couvertures du risque météorologique
2 départements :Energie
CPG-Retail / Tourisme & Loisirs / services
60 clients dont plus de la moitié dans le secteur de l’énergie
METNEXT en bref
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Smart Grids : les besoins en prévision
Production PV
Production PV
Production EOLIEN
Production EOLIEN
Consommation
Consommation
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Méthodologie METNEXT – étape 1
EXPERTISE météorologique
CEP: 16 km global
AROME: 2.5 km LAM
ARPEGE: 9.5 km global (variable grid)
Intraday J+1
J J+3
J+4 J+7
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Méthodologie METNEXT – étape 2
Descente d’échelle STATISTIQUE
Logiciel METNEXT DECIDE ®
Prise en compte
implicite des caractéristique
s géographiques locales, avec adaptation statistique
Prise en compte
implicite des caractéristique
s géographiques locales, avec adaptation statistique
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Méthodologie METNEXT – étape 3
Fonction de transfert STATISTIQUE
Logiciel METNEXT DECIDE
®
Modélisation statistique
avancée (non linéaire, non paramétrique, multivariée)
Modélisation statistique
avancée (non linéaire, non paramétrique, multivariée)
Prise en compte
implicite des caractéristiq
ues techniques de la ferme
Prise en compte
implicite des caractéristiq
ues techniques de la ferme
Variables explicatives météo &
techniques
Variables explicatives météo &
techniques
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Les avantages de la méthode METNEXT
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Livrables METNEXTPrévisions (production EnR &
consommation)
½ horaire, horaire ou journalier
De l’intraday à J+7
Intervalle de confiance statique ou
dynamique
Réactualisation possible plusieurs fois par
jour
Recalage des modèles (quotidien / multi-
quotidien)
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Conclusion
La prévision, outil indispensable au service des smarts grids
Réactualisation multi-quotidienne
Double méthode statistique innovante
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Pascal BOUQUET
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