Climpact-Metnext - Institut Coriolis

Transcription

Providing services to leverage weather impact for better performance
.
Climpact-Metnext
Leverage climate impact. Improve performance.
Copyright © 2015
2014 Climpact-Metnext All Rights Reserved
1
Climpact-Metnext, a leader in Weather & Climate Business Intelligence
In 2003
Spinoff of the Institute Pierre
Simon Laplace
(6 laboratories, 700 people,
CNRS, X, ENS, CEA, P6, ...)
In 2007
Join venture between
Météo-France & CDC CLIMAT
Mainly acting on CPG and
Retail sectors
Mainly acting on Insurance
and Energy sectors
in 2013
Climpact-Metnext
Leverage climate impact. Improve performance.
became the leader in Weather & Climate
Business Intelligence
Copyright © 2015 Climpact-Metnext All Rights Reserved
2
Climpact-Metnext Offer of Services
Four ways to help companies to
manage their dependance on weather
1
Weather services
worldwide databases,
1 consulting,
adapted weather forecasts
Business forecasting tools
on weather, business
2 based
and economic data
Weather
Alert
24/7/365
Weather
sensitiveness
diagnostic
Weather & climate
Consulting
services
2
Weather
Management
Weather
hedging
Decision making tools
3 Big Data, Digital, Dedicated Plateform
hedging
4 Weather
with a partnership with AXA
4
... declined in six
customised services
Business
forecasts
Analytics
Data mining
3
3
Working for 100+ clients in 8 countries / Sample of client references
Industry, PGC
DANONE UNILEVER NESTLE COCA COLA ORANGINA
PEPSI COLA MARS LACTALIS BONDUELLE HEINEKEN
KRONENBOURG MERIAL SANOFI
Retail
CARREFOUR METRO MONOPRIX CELIO PIMKIE
NORAUTO PROMOD
Energy
EDF GRTGAZ TIGF UEM JUWI CLIMESPACE SMEG
RSEIPC GAZ DE BORDEAUX ECODELTA QUADRAN
ELGIE SUNHYDRO GAZNAT ITRON
Insurance
AON SWISS-Re ALLIANZ CORIOLIS SOFINCO AXA
PYLON CAPITAL ACCOR FIDELIA BELAMBRA AFD
EASYVOYAGE AMIENS METROPOLE
4
Quelques exemples de projets de recherche
4 projets de recherche appliquée
○ 
○ 
2 sur du financement publique
2 sur du financement client
Si la recherche chez Climpact-metnext a pu être assez théorique il y a quelques années avec le
développement de méthodes statistiques (par exemple pour le downscalling) elle est aujourd’hui
fortement orientée sur des applications “produits”
5
La plateforme Wat-Ener-Cast aide les acteurs de l’énergie à optimiser leurs activités
opérationnelles impactées par la météo, avec un focus sur les énergies renouvelables (EnR)
Les services proposés par la plateforme WEC sont fondés sur des
prévisions court-terme d’activités météo-dépendantes. Ils sont délivrés à
travers une plateforme interactive unique, garantissant ainsi un prix
compétitif
MOYENS
BESOINS
Les Producteurs / Agrégateurs EnR ?
● 
Quand dois-je planifier les travaux de maintenance
de mes fermes éoliennes ?
● 
Quels sont les risques de rampes de production
éolienne ou de bridage pour cause de forts vents ?
● 
Combien dois-je vendre ma production sur les
marchés day-ahead d’électricité ?
Les Energy Managers ?
● 
Comment puis-je optimiser la consommation
d’énergie sur mon portefeuille de bâtiments tertiaires
non résidentiels ?
● 
Quelle est ma capacité d’auto-consommation grâce
à mes propres moyens de production EnR ?
Les TSO-DSO (Transporteurs / Distributeurs) ?
● 
Quels sont les risques à court-terme de déséquilibre
de mon réseau électrique en lien avec les
productions EnR ?
WEC
● 
● 
● 
● 
● 
● 
● 
● 
Prévisions court-terme de production EnR (et alertes
associées), partout dans le monde à J+7
Je peux charger mes propres données de manière
sécurisée pour affiner mes prévisions
Services accessibles sur différents media (tablettes,
smartphones…)
Prévisions du prix de l’électricité (day-ahead)
Prévisions court-terme de températures locales
pertinentes pour mon portefeuille de bâtiments
tertiaires non résidentiels (J+7)
Prévisions court-terme de mes moyens locaux de
production d’EnR associés à votre portefeuille
Prévisions court-terme de production EnR (éolien et
PV) à des mailles agrégées (régionale et nationale)
Possibilité d’identifier les risques de déséquilibre sur
les réseaux voisins du mien à l’échelle européenne
6
Valorisation de la plateforme et de ses services
Dans le cadre des projets de recherche KIC-Climat,
les financements sont toujours pénalisés par une valorisation “produit”
des travaux dans le but de promouvoir l’activité “business”
○ 
Produits sur étagère de la plateforme
○ 
○ 
○ 
Pour attirer les acteurs de taille moyenne / de grande taille dans les secteurs de l’eau et de l’énergie
(résultats de l’étude de marché)
Produits sur étagère « low cost » de la plateforme
○ 
○ 
WEC
Pour attirer des acteurs de petite taille (résultats de l’étude de marché)
Plateforme digitale comme outil
marketing des services
Plateforme comme outil
de mutualisation des ressources
○ 
Outils, données, …
7
SunHydrO est un projet qui vise à développer des solutions pour intégrer les ENR dans le
réseau, en stockant l’électricité produite localement afin de la distribuer au meilleur moment
Pourquoi stocker de l’électricité ?
Les énergies renouvelables telles que le solaire photovoltaïque
et l’éolien sont intermittentes. Cela signifie que leur production
électrique n’est pas disponible en permanence, qu’elle varie
fortement sans corrélation avec les besoins des
consommateurs. Stocker cette électricité permet de la distribuer
quand elle est nécessaire, là où elle est consommée.
Comment stocker de l’électricité ?
L’électricité peut être stockée sous différentes formes d’énergie
(thermique, chimique, mécanique).
SUNHYDRO
EnR = intermittente
Le projet SunHydrO fait appel à la gravité : une station de
pompage / turbinage convertit l’électricité en énergie potentielle
et inversement.
Cette méthode est écologique et adaptable aux besoins
des territoires (communes, cantons, etc...).
Une station de pompage/turbinage est composée de :
○ 
Deux bassins de type retenues collinaires, situés à des
altitudes différentes, d’une surface d’environ 4 ha
chacun, d’une profondeur de 7 à 10m, pour un volume de
300 000 m3
○ 
Une conduite reliant ces deux bassins, d’environ 1km de
long et 1,5m de diamètre, majoritairement enterrée
○ 
Une usine partiellement souterraine, d’environ 900m2 de
surface au sol, abritant des turbines, pompes,
alternateurs et équipements électriques
8
Système de prévision EnR, Court Terme, Très Court Terme, Local et Agrégé
SUNHYDRO
Energy Management System
Prévisions
Le projet vise à développer des modèles innovants de prévision de la
production d'EnR et de prix des marchés de l'électricité, aussi bien
du jour au lendemain que pour l’heure à venir.
La météorologie est l’un des facteurs déterminants de ces deux
types de prévision (via la consommation d’électricité et de gaz pour
les prix).
La prévision de production d'EnR s’applique tant au portefeuille géré
par l’agrégateur, dans son intégralité ou par sous-ensembles, que
pour la production de la plaque européenne. La prévision de prix
s’applique à tous les marchés en intégrant les corrélations entre ces
derniers.
La qualité de ces deux types de prévisions est testée en
permanence, notamment à l’aide d'indicateurs de performance
spécifiques à l’activité d’agrégation.
Système décisionnel
Pour prendre ses décisions, l’agrégateur
doit évaluer le potentiel de productions
d’électricité qui varie en permanence
dans un environnement de prix lui-même
en constante évolution (programmation
dynamique stochastique).
Station de Pompage-Turbinage
Les problèmatiques sont par exemple relatives
● 
à la modélisation de la décomposition du
rayonnement solaire (physique / statistique)
● 
à l’analyse du foisonnement
● 
à l’ajout de nouvelles centrales dans le parc EnR
● 
à la mise en place d’un modèle de prévision de
production probabiliste
● 
...
9
Evolution of Ixodes (tick) activity index over the last thirty years in the Alps
Focus on the potential links with the altitude parameter
PHARMA
Étude de l’évolution de l’activité de la tique Ixodes en milieu montagnard sur 1981-2010 (ouest de la Suisse).
L’objectif est de mettre en évidence que l’indice d’activité de la tique (fonction de T° et RH) croit sous l’effet du
changement climatique (30 ans). Cet indice varie entre 0 et 100%.
10
Evolution of Ixodes activity index over the last thirty years in the Alps
Focus on the potential links with the altitude parameter
PHARMA
Méthodologie 1
Méthodologie 2
Recours à la modélisation physique avec le modèle WRF
(forçage ERAi)
Réalisation de l’étude à partir de l’analyse de séries
temporelles longues sur un nombre suffisant de stations
(~80)
○ 
○ 
○ 
Simulation des paramètres température et humidité
sur des grilles à différentes résolutions (27km, 9km,
et 3km) sur une période de 30 ans
Nombreuses paramétrisations testées
Échec pour cause de ressource et de qualité des
résultats
Reconstruction des observations sur une période
longue via une méthode statistique
Analyse des tendances sur la période 1980-2012
Sur 4 classes d’altitudes, on met en évidence une
augmentation significative de l’activité sur les 2
dernières classes (800-1200 m et 1200-1600 m)
11
Nombreux transports quotidiens partout en Europe quelque soit la météo ...
Maîtriser le type de camion nécessaire 5 à 14 jours à l’avance ...
TRANSPORT
Contexte
● 
trajets européens de plusieurs milliers de kilomètres
● 
plusieurs centaines de camions au départ chaque semaine
● 
transport de plusieurs tonnes de produits thermo-sensibles
● 
exposition à des conditions météo très variables (température, ensoleillement)
● 
coût important de transport thermo-dirigé à optimiser
● 
enjeu financier (marchandise) très important
Objectifs
● 
disposer d’un système d’aide à la décision pour soutenir le choix du type de camion
● 
diminuer le risque de rebuts à la réception (marchandise refusée)
● 
diminuer les coûts logistiques (coût du camion frigorifique)
● 
garantir et accélérer le choix par les équipes de réservation de camion
12
Estimer la température intérieure des camions le long de trajets européens ...
TRANSPORT
Le système expert repose sur de la modélisation
○ 
une prévision de la température et de l’ensoleillement le long du trajet (extraction des prévisions
météorologiques du centre Européen (ECMWF) le long des 20 trajets sur un horizon de 14 jours)
• 
○ 
○ 
gestion spatiale et temporelle (downscalling des prévisions grandes échelles)
une modélisation du déplacement du camion le long du trajet (combinaison de ces prévisions avec les
hypothèses de déplacement afin de prendre en compte la vitesse et les étapes des camions)
• 
vitesses, arrêts, respect de la législation (statistique GPS)
une modélisation de la température à l’intérieur du camion
• 
modulation thermique par rapport
à la température extérieure
et à l’ensoleillement
• 
prise en compte de la température initiale
(au départ du camion) par modélisation de la
température sur le quai de chargement
Étape 2 t0+33h
Temps d'arrêt 10h
Départ t0
Étape 1 t0+15h
Temps d'arrêt 8h
Arrivée t0+54h
et sur une interface Web disponible 24h/7j
○ 
○ 
○ 
choix d’un trajet, d’une date et heure de départ
résultat graphique et préconisation
enregistrement des résultats et des décisions finaux
13
Profils recherchés / Stages
Ingénieurs météo
Statisticiens
Sciences de la Terre
Une combinaison de compétences
pointues en météorologie, statistiques,
modélisation, analytics, associée à une
connaissance du secteur d activité de nos
clients
Produit de grande consommation
Energie
Supply Chain
Qualités professionnelles
Travail en équipe
Relationnel client
Consciencieux
Méthodique
Outils / Langage
R
Python
Ph.DinClimatology,ExperttotheEuropeanCommission
andtheFrenchNa<onalResearchAgency
more than 13 year experience on climate through
several missions in US
Ph.DinMeteorologyfromUniversitéPierreetmarieCurie
(Paris6).Centre de Recherche en Prévision
Numérique d’Environnement Canada (Montréal, QC,
Canada)
MSc.fromDEAENPC/Paris7(EcoleNa<onaledesPontset
Chaussées/UniversitéParisDiderot)andisanENSTA
(EcoleSupérieuredesSciencesetTechniqueAvancées)
engineer.Skills and expertise on IPCC climate models
data exploitation, especially through statistical
downscaling and analysis
TopographicalandSoKwareengineerfromtheENSAIS
CNES (French Space Agency) in spatial geodesy
operational projects for environmental applications
MSc.fromLyon2BusinessIntelligenceandSta<s<cs
specialﬁeldDataMining
MSc.fromDEAinMeteorologyfromUniversitéPierreet
marieCurie(Paris6).Weather forecaster & algorithm
improvement at Meteo consult (La chaine meteo)
14

Climpact-Metnext - Institut Coriolis

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