Modélisation de la variabilité de la ressource en énergie éolienne sur des échelles de temps mensuelles et saisonnières.

Résumé Une piste pour modéliser une partie de la variabilité à long terme de la ressource en énergie éolienne à partir de la connaissance de l'état de l'atmosphère à grande échelle est étudiée. Les échelles de temps considérées sont mensuelles à saisonnières, et l'accent est mis sur la France et ses environs. Sur de telles échelles de temps, on peut obtenir des informations sur les vents de surface probables à partir de l'état de l'atmosphère à grande échelle, déterminant par exemple les trajectoires les plus probables des tempêtes frappant l'Europe. Dans une première partie, nous reconstruisons les distributions des vents de surface sur des échelles de temps mensuelles et saisonnières à partir de la connaissance de l'état de l'atmosphère à grande échelle, qui est résumée en utilisant une analyse en composantes principales. Nous appliquons ensuite une régression multipolynomiale pour modéliser les distributions de vitesse du vent en surface dans le contexte paramétrique de la distribution de Weibull. Plusieurs méthodes sont testées pour la reconstruction des paramètres de la distribution de Weibull, et certaines d'entre elles montrent de bonnes performances. Ceci prouve qu'il existe un potentiel d'information important dans la relation entre la circulation synoptique et la vitesse du vent en surface. Dans la deuxième partie de l'article, les connaissances obtenues sur la relation entre la situation à grande échelle de l'atmosphère et les vitesses du vent de surface sont utilisées pour tenter de prévoir les distributions des vitesses du vent sur un horizon mensuel. Les résultats des prévisions sont prometteurs, mais ils indiquent également que les prévisions saisonnières de la prévision numérique du temps, sur lesquelles elles sont basées, ne sont pas encore assez mûres pour fournir des informations fiables pour des échelles de temps supérieures à un mois.