01/09/2015 - Ils développent une technique pour prévoir avec plusieurs heures à l'avance l'énergie de la vague

Menéame

La Intermittence C'est l'un des problèmes des énergies renouvelables, y compris la marine: parfois, elle est abondante; parfois, elle est rare. Pour gérer correctement l'énergie de la mer et l'intégrer dans le réseau électrique, il convient donc de savoir quand les vagues apporteront suffisamment de force.

Le magazine Ocean Engineering a récemment publié un article du groupe susmentionné - "Short-term forecasting of the wave energy flux: Analogues, random forests, and physics-based models" - avec les détails du projet.

L'importance de savoir combien d'énergie les vagues apporteront

Selon les experts, l'énergie marine a un grand potentiel d'avenir, mais il reste encore beaucoup à faire jusqu ' à son exploitation massive. Malgré le problème de l'intermittence, l'énergie des vagues a un avantage par rapport, par exemple, à l'éolien: il est plus facile de prévoir une vague optimale que des rafales de vent appropriées. C'est pourquoi il est important de savoir combien d'énergie les vagues vont apporter dans quelques heures. En connaissant cette donnée, on peut mieux insérer l'énergie produite par les vagues dans le réseau électrique et, au passage, augmenter la consommation d'énergie renouvelable.

Le groupe EOLO (UPV/EHU) a mis au point plusieurs modèles de prévision de la quantité d'énergie undimutrize pour le golfe de Bizkaia, utilisant pour cela la technique dite "forests forests" (forêts aléatoires). "Random forests (RF) est un algorithme développé au cours des dernières années dans le domaine de la Machine learning. La base des RF sont les 'arbres de régression', où les variables d'entrée sont considérées comme des racines et celles de sortie, des feuilles. D'où la dénomination "arbre." Le random forest est un développement des arbres de régression qui, au lieu d'un seul arbre, utilise beaucoup (en général plus de mille), formant une "forêt" ou jungle, explique Gabriel Ibarra, du groupe EOLO.

Selon le chercheur précité, les modèles développés par son groupe sont plus fiables que d'autres existants pour les prévisions à trois-dix-six heures vues. Les modèles EOLO sont basés sur une série historique de mesures qui comparent les niveaux d'énergie des vagues à un moment donné et ceux qui sont prévus dans quelques heures. La mesure se fait par bouées, dont cinq sont installées dans le golfe de Bizkaia, trois près de la côte galicienne et deux en mer ouverte. L'Agence des ports de l'État est chargée de l'entretien des bouées installées en Galice, et le Service météorologique britannique (MetOffice) des bouées en mer libre.

Changements climatiques et vagues

Deux priorités du groupe ELO pour l'avenir: d'une part, accéder en temps réel aux données du modèle météorologique WRF (Weather Research and Forecasting), qui lui permettront d'améliorer les résultats actuels; d'autre part, poursuivre la recherche sur les scénarios climatiques qui pourraient se produire à l'avenir. C'est que le changement climatique affecte également la vague, ainsi que les tempêtes qui, un peu souvent, fouettent la côte basque. De l'avis des membres d'Eolo, il est important de savoir quelle sera l'évolution de l'énergie marine au cours des prochaines décennies. C'est précisément là l'axe de ses efforts de recherche. En tout état de cause, les recherches sur la prévision de l'énergie des vagues n'ont fait que commencer, et elles n'ont pas encore atteint la phase opérationnelle, c'est-à-dire ne s'appliquent pas directement.

La première installation opérationnelle pour la mise en valeur de l'énergie marine a été construite au Portugal en 2008. Au Pays basque, une petite installation a été inaugurée en 2011 à Mutriku. La centrale de Mutriku fonctionne avec la technologie OWC, et envoie au réseau électrique l'énergie qu'elle produit. Par ailleurs, la plateforme BIMEP (Biscay Marine Energy Platform), qui dépend de l'EVE, va bientôt créer une plate-forme d'essai pour tester des prototypes à activité de vagues réelles.

Références bibliographiques

G. Ibarra-Berastegi, J. Saénz, G. Esnaola, A. Ezcurra, A. Ulazia (2015) "Short-term forecasting of the wave energy flux: Analogues, random forests, and physics-based models". Ocean Engineering, doi: 10.1016/j.oceaneng.2015.05.038. 104. 530-539. 2015

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UPV/EHU

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