Prévisions en profondeur
Analyses techniques du fonctionnement des prévisions photovoltaïques fondées sur la physique : des modèles météo à la transposition et à la précision.
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Prévision solaire : modèle physique ou machine learning ?
Deux approches opposées pour prédire la production solaire : l'une modélise la physique, l'autre apprend des données. Ce que cela change pour vous.
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D'où viennent les prévisions météo : les modèles NWP
Votre prévision de production ne vaut que ce que vaut son entrée météo. Comment fonctionnent les modèles numériques et leurs limites pour le solaire.
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Pourquoi la nébulosité est la variable la plus difficile
La température se prévoit, la position du soleil se calcule. Les nuages, eux, relèvent de la théorie du chaos : c'est là que réside l'erreur de prévision.
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Le voyage du rayonnement : du Soleil à votre panneau
Suivez un rayon de soleil du haut de l'atmosphère jusqu'à votre module incliné : diffusion, aérosols, nuages, réflexion au sol, puis électricité.
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Modèles de transposition : l'irradiance sur plan incliné
Les données météo décrivent une surface horizontale, vos modules sont inclinés. Le pont mathématique s'appelle la transposition : le modèle choisi compte.
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Nowcasting, day-ahead, semaine : la précision par horizon
Une prévision à 15 minutes et une prévision à 7 jours sont deux problèmes distincts. Ce que chaque horizon peut fournir, et où la précision décroche.
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Une installation neuve n'a pas besoin d'historique
La plupart des outils de prévision réclament des mois de données. Un modèle physique fonctionne dès le premier jour : voici pourquoi et ce que ça change.