ANALYSE STATISTIQUE DES DONNEES D’UNE STATIONPHOTOVOLTAIQUE POUR LA PREDICTION DE LA PRODUCTION ELECTRIQUE - Lamia Menasri; Zakaria Djebaili (My University, 2023)
Renewable energy is characterized by strong fluctuations resulting from its reliance on weather conditions. In the case of solar energy (PV), managing production fluctuations requires the development of tools that allow for predicting future station outputs. These predictions, among other things, contribute to increasing solar energy penetration and optimizing integration into the power grid. Solar production changes instantly with weather conditions. This volatility hinders the increase in solar energy usage in the power grid and the capacity of the originally designed consumption to accommodate relatively stable and controllable energy sources. This work aims to contribute to improving short-term forecasts of renewable solar energy production by considering climate factors, through the adoption of two models: regression and fuzzy logic. The proposed methods and obtained results complement the mentioned predictive research in reference studies, and then we conducted a comparison. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- تتميز الطاقة المتجددة بتقلبات قوية ناتجة عن اعتمادها على الظروف الجوية. في حالة الطاقة الشمسية المتجددة (PV)، يتطلب التحكم في تقلبات الإنتاج إنشاء أدوات تسمح بتوقع إنتاج المحطات في المستقبل. تسهم هذه التوقعات، من بين أمور أخرى، في زيادة مستوى اختراق الطاقة الشمسية والتكامل الأمثل في الشبكة الكهربائية. يتغير الإنتاج الشمسي بشكل فوري مع الأحوال الجوية. هذا التقلب يعيق زيادة استخدام الطاقة الشمسية في الشبكة الكهربائية ومجموعة الاستهلاك المصممة أصلاً لاستيعاب مصادر طاقة نسبياً ثابتة وقابلة للتحكم. تهدف هذه الدراسة إلى المساهمة في تحسين التوقعات على المدى القصير لإنتاج الطاقة الشمسية المتجددة بالنظر إلى عوامل المناخ، من خلال اعتماد نموذجين: نموذج الانحدار والمنطق الضبابي. تكمل الطرق المقترحة والنتائج المحصل عليها الأبحاث التوقعية المذكورة في الدراسات المرجعية، ثم قمنا بالمقارنة. -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Les énergies renouvelables se caractérisent par de fortes fluctuations dues à leur dépendance aux conditions météorologiques. Dans le cas de l'énergie solaire photovoltaïque (PV), la gestion des fluctuations de production nécessite la mise en place d'outils permettant de prévoir la production des centrales à l'avenir. Ces prévisions contribuent, entre autres, à accroître la pénétration de l'énergie solaire et à optimiser son intégration dans le réseau électrique. La production solaire varie instantanément avec les conditions météorologiques. Cette volatilité entrave l'augmentation de l'utilisation de l'énergie solaire dans le réseau électrique et la capacité de la consommation conçue initialement pour absorber des sources d'énergie relativement stables et contrôlables. L'objectif de ce travail est de contribuer à l'amélioration des prévisions à court terme de la production d'énergie solaire renouvelable en tenant compte des facteurs climatiques, en utilisant deux modèles : le modèle de régression et la logique floue. Les méthodes proposées et les résultats obtenus complètent les recherches prévisionnelles mentionnées dans les études de référence, puis nous les avons comparés.