PechaKucha Axe Energie / HES-SO Valais

Electric load Forecasting
Mariam Barque
IIG
HES-SO Valais-Wallis
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Sommaire
 Deux applications de prévision

ELF4U

Publication
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Présentation générale du projet ELF4U
 Collaboration entre IEM, ICARE, IIG et ESR
 6 mois
 Financé par The Ark
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But de projet
 Livrable

Outil de prévision de la production solaire

Outil de prévision de la mini-hydraulique

Plateforme de visualisation des prédictions
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Pourquoi prévoir la production des EnR ?
 Production = consommation
 S’adapter à la production d’EnR intermittentes
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Pourquoi prévoir la production des EnR ?
 Production = consommation
 S’adapter à la produciton d’EnR intermittentes
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Contenu/périmètre
 Prévision day-ahead
J+1
200
kWh
 Compréhensible
150
100
50
0
0
 Flexible
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2
4
6
8 10 12 14 16 18 20 22
Hour
Informations nécessaires
 Données météo
 Historique de production
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Données disponibles: Production
 8 MW de PV télé-mesurés à
partir de 2011

80% PV ESR

Autour de Sion en plaine
 Données utilisées à l’heure
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Données disponibles: Météo
 Informations météo: Sion

Température

Irradiation
 Historique des mesures depuis 2011
 Test prévision sur 2014
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Méthode
 Algorithme: Random Forest
 Granularité: par heure et par saison
2011-2013: Données horaires
Historique de
production PV (kW/h)
Learning
2014 : Données horaires
Mesures météo
Prediction
Prévisions météo
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Méthode
 Algorithme: Random Forest
 Granularité: par heure et par saison
2011-2013: Données horaires
Historique de
production PV (kW/h)
Learning
2014 : Données horaires
Mesures météo
Prediction
Prévisions météo
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Livrable: plateforme web
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Livrable: plateforme web
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Présentation générale de la
publication
 Technopole 203 kW PV
télémesuré depuis 2013
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Présentation générale de la
publication
 Technopole 203 kW PV
télémesuré depuis 2013
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Méthode
2011-2013: Données horaires
Historique de
production PV (kW/h)
Learning
2014 : Données horaires
Mesures météo
Prediction
Prévisions
Météo corrigées
Mesures météo
Prévisions
météo
Ajustement
des prévisions
météo
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Weather prediction correction
Corrected Radiation on 06/07/2014
900
800
700
kW
600
500
400
300
200
100
0
0
1
2
3
4
5
6
Corrected radition

7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Hour
Predicted radiation
11% of errors saved on the test set
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Real radiation
Résultats des travaux

Calculs sur Aout, Septembre, Octobre
𝑺𝒐𝒎𝒎𝒆 𝒅𝒆𝒔 𝒆𝒓𝒓𝒆𝒖𝒓𝒔/𝒉
𝑺𝒐𝒎𝒎𝒆 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒐𝒏

Erreur de base
16%
Erreur due à la météo
4%
Err totale 20%
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Conclusion
 1er travail

ELF4U

Publication IEE IMIS 2015, Best paper award
 Amélioration

Paramètres météo

Algorithmes
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