Le mois manquant
Les prévisions solaires ont atteint un niveau de précision remarquable — à condition que les prévisions portent soit sur l'avenir immédiat, soit sur le long terme.
Les modèles numériques de prévision météorologique (MNP) modernes fournissent régulièrement des prévisions précises pour les jours à venir, même si leur précision diminue à mesure que l'horizon de prévision s'allonge. Les moyennes climatologiques, telles que l'année météorologique type (TMY), permettent de caractériser les ressources solaires attendues à long terme. Cependant, entre ces deux horizons, il existe un écart important sur le plan opérationnel, compris entre deux et huit semaines environ.
Ce « mois manquant » revêt une importance particulière pour la gestion des actifs photovoltaïques. C'est en effet l'horizon temporel sur lequel les fournisseurs d'énergie planifient leurs opérations de maintenance, les traders établissent leurs positions à terme, les développeurs révisent leurs estimations de production et les propriétaires d'actifs gèrent leurs risques commerciaux. Or, les prévisions météorologiques classiques perdent de leur précision au-delà de cet horizon, tandis que la climatologie ne permet pas de rendre compte de l'évolution de l'état de l'atmosphère.
Figure 1 : Horizons de prévision illustrant l'écart entre les prévisions météorologiques numériques et la climatologie
De meilleures prévisions concernant les « mois manquants » se traduisent par une réduction des risques
L'intérêt des prévisions améliorées d'irradiance à un mois va au-delà de la simple précision des prévisions. En fonction de la structure du marché et de l'exposition contractuelle, une réduction de l'erreur de prévision peut limiter les déséquilibres des positions énergétiques, atténuer le risque de règlement des contrats pour différence et réduire la volatilité des prix de l'électricité réalisés. Des prévisions plus précises se traduisent donc par des revenus plus stables pour les projets et une planification opérationnelle plus sûre.
Le développement de nouvelles techniques visant à améliorer les prévisions solaires à cette échelle temporelle constitue un domaine de recherche actif au sein de l’équipe de Clean PowerResearch®. À mesure que la part des énergies renouvelables augmente, une amélioration de la précision des prévisions, même de quelques points de pourcentage seulement, peut avoir des conséquences financières significatives pour les propriétaires et les exploitants de centrales photovoltaïques. Dans cet article, nous allons explorer une approche particulière et voir comment il est possible de réduire l’incertitude des prévisions à un mois — et donc de diminuer les risques — en tenant compte de la variabilité climatique, notamment des effets liés au phénomène El Niño.
Figure 2 : Exemples de réduction des risques commerciaux liés à l'amélioration des prévisions d'irradiance à un mois
Le climat a une mémoire
Le temps est, par nature, chaotique. Certains éléments du système climatique évoluent toutefois beaucoup plus lentement et conservent donc une structure prévisible sur des périodes allant de quelques semaines à plusieurs mois.
L'un des principaux facteurs de variabilité climatique est le phénomène El Niño-Oscillation australe (ENSO), un phénomène couplé océan-atmosphère centré sur le Pacifique tropical. Lors des épisodes El Niño et La Niña, les variations de la température de surface de la mer modifient la circulation atmosphérique, entraînant des changements dans la couverture nuageuse et les régimes de précipitations sur une grande partie du globe, y compris dans l'ouest des États-Unis.
Contrairement aux systèmes météorologiques ponctuels, l'ENSO évolue progressivement au fil des mois. Cette évolution lente confère à l'ENSO une prévisibilité nettement supérieure à celle des conditions météorologiques quotidiennes, s'étendant souvent sur plusieurs mois. Ainsi, comprendre l'évolution de l'ENSO ce mois-ci peut s'avérer utile pour anticiper les ressources solaires bien au-delà des horizons de prévision habituels de la prévision numérique du temps (NWP).
Figure 3 : Indice ENSO multivarié mensuel (MEI) : les valeurs positives indiquent un phénomène El Niño et les valeurs négatives, un phénomène La Niña
Les zones ombrées mettent en évidence les principaux épisodes El Niño de 1982-1983, 1997-1998 et 2015-2016 ; les hachures indiquent la période de prévision de la NOAA pour juillet 2026, au cours de laquelle un épisode El Niño très intense est attendu pour la fin de l'année 2026.
Les signes annonciateurs du temps apparaissent avant les nuages
Pour mettre en évidence les relations à l'échelle climatique, il est nécessaire de disposer d'observations de l'irradiance sur le long terme et cohérentes sur le plan spatial. Les données historiques de SolarAnywhere® couvrent plusieurs décennies et fournissent les séries nécessaires pour distinguer les signaux climatiques persistants de la variabilité météorologique habituelle d'une année à l'autre.
Si l'ENSO influence la circulation atmosphérique à l'origine de la formation des nuages, son état actuel devrait fournir des informations sur les ressources solaires futures. Sur une grande partie de la Californie, les anomalies mensuelles d’irradiance présentent des relations décalées statistiquement significatives avec les conditions ENSO antérieures. La réponse est principalement négative : les valeurs MEI positives (El Niño) ont tendance à précéder une irradiance inférieure à la moyenne, tandis que les valeurs MEI négatives (La Niña) ont tendance à précéder une irradiance supérieure à la moyenne. L’intensité de cette relation varie selon les zones géographiques, reflétant la topographie complexe et le climat régional de la Californie.
Plus important encore, ce signal climatique persiste pendant plusieurs mois, fournissant ainsi des informations véritablement prédictives sur les conditions atmosphériques qui détermineront la nébulosité et le rayonnement solaire à venir.
Figure 4 : Relation décalée entre l'ENSO et les anomalies mensuelles d'irradiance en Californie
À gauche : Corrélation spatiale entre l'indice MEI antérieur et les anomalies d'irradiance qui ont suivi. Au centre : Relation avec un décalage d'un mois pour un site représentatif de la Vallée centrale. À droite : Corrélation en fonction du délai de réactivité de l'ENSO, montrant que le signal climatique reste prédictif plusieurs mois avant la réponse en termes d'irradiance.
Du climat aux prévisions
Le phénomène ENSO n’influence pas directement la production d’énergie solaire. Il modifie la circulation atmosphérique à grande échelle, ce qui entraîne une variation de la nébulosité, modifie le rayonnement solaire à la surface, affecte la production photovoltaïque et, en fin de compte, influe sur les résultats opérationnels et financiers. Les systèmes de prévision opérationnelle, tels que le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et le Système de prévision globale (GFS) de la NOAA, prennent déjà en compte bon nombre de ces conditions aux limites évoluant lentement, notamment les températures de surface de la mer dans le Pacifique tropical.
Il ne s'agit donc pas de remplacer la prévision numérique du temps, mais de mieux exploiter les informations climatiques qu'elle contient déjà. Pour ce faire, on peut les associer à des séries historiques étendues de données sur le rayonnement solaire, qui mettent en évidence des relations persistantes entre l'état du climat et la ressource solaire.
SolarAnywhere occupe une position unique pour soutenir cette approche grâce à la combinaison de données opérationnelles issues de la prévision numérique du temps (NWP) et de l'une des archives d'irradiance dérivées de données satellitaires les plus anciennes et les plus cohérentes sur le plan spatial du secteur.
Autres phénomènes climatiques de type ENSO
L'ENSO n'est qu'une manifestation parmi d'autres du système climatique terrestre. D'autres modes de variabilité à évolution lente — notamment l'oscillation décennale du Pacifique, l'oscillation de Madden-Julian et le dipôle de l'océan Indien— influencent également la nébulosité et les ressources solaires à des échelles de temps sous-saisonnières dans certaines régions du monde.
Ensemble, ces signaux climatiques laissent entrevoir une nouvelle génération de prévisions solaires qui comble le fossé entre la prévision météorologique et la climatologie.
Améliorer les prévisions à un mois
Pour mettre en évidence les relations à l'échelle climatique, il faut à la fois des séries chronologiques de longue durée et des mesures solaires cohérentes sur le plan géographique. Les données historiques d'irradiance de SolarAnywhere, qui couvrent plusieurs décennies, fournissent la base statistique nécessaire pour quantifier ces relations et tester leur valeur prédictive.
En combinant des modèles météorologiques physiques, des observations d'irradiance issues de données satellitaires et des diagnostics climatiques, nous étudions comment les modes climatiques à grande échelle — notamment l'ENSO — peuvent améliorer les prévisions opérationnelles et étendre la précision des prévisions de SolarAnywhere à l'horizon sous-saisonnier.
Le défi ne consiste pas seulement à identifier les signaux climatiques, mais aussi à les traduire en prévisions opérationnelles fiables à l'échelle des actifs, tout en préservant la cohérence spatiale et la fiabilité opérationnelle attendues par nos clients.
Combler ce « mois manquant » offre la possibilité de réduire l'incertitude lors de certaines des phases de planification les plus importantes sur le plan commercial dans le secteur des énergies renouvelables.
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