Proposition de Sujet de thèse 2020
(1 page recto maximum) Laboratoire (et n° de l’unité) dans lequel se déroulera la thèse : CNRM - UMR 3589
Titre du sujet proposé :
Amélioration des prévisions météorologiques de rayonnement solaire pour la production d'énergie solaire
Nom et statut (PR, DR, MCf, CR, …) du (des) responsable (s) de thèse (préciser si HDR) : Christine LAC, ICPEF (HDR)
Quentin Libois, IPEF
Coordonnées (téléphone et e-mail) du (des) responsable(s) de thèse : christine.lac@meteo.fr : 05 61 07 98 42
quentin.libois@meteo.fr : 05 61 07 96 91 Résumé du sujet de la thèse
Contexte :
La part croissante des énergies renouvelables dans le mix énergétique français et l’ambition de s’affranchir des énergies fossiles à moyen terme soulèvent naturellement la question de la prévisibilité de ces énergies météo-dépendantes et en grande partie intermittentes.
Prédire précisément et suffisamment en avance la disponibilité de ces sources d’énergie est en effet une étape indispensable à leur bonne intégration sur le réseau électrique et à une adéquation optimale entre l’offre et la demande. Dans ce contexte les besoins du secteur de l’énergie solaire en prévision de rayonnement solaire en surface sont de plus en plus importants, et de nombreux opérateurs ont ces dernières années développé des produits innovants combinant prévision numérique du temps (PNT), observations in situ et satellitaires, et modèles statistiques généralement calibrés sur des observations locales de production d’énergie. La pierre angulaire de ces prévisions, en particulier pour les échéances au-delà de quelques heures, reste néanmoins la PNT. Les flux de rayonnement solaire fournis par les prévisions météorologiques constituent en effet le point de départ des prévisions de production. Pourtant ces prévisions de flux sont en général moins fiables que celles de température ou de vent et présentent régulièrement des erreurs de plusieurs dizaines de W m-2. Ces erreurs de prévision sont en partie attribuables aux erreurs de prévision des nuages, en termes d’occurrence, de propriétés physiques des hydrométéores et d’épaisseur. La prévision des nuages présente en effet de fortes incertitudes, liées à la multiplicité et à la complexité des processus mis en jeu. Plus généralement, les performances des modèles de PNT en termes de rayonnement solaire sont mal connues, les biais peu étudiés et les efforts pour y remédier très marginaux. Cependant l’intérêt croissant pour de telles prévisions, en particulier dans la région Occitanie qui est un contributeur majeur de la production nationale d’énergie solaire, met aujourd’hui en évidence la nécessité de revisiter cette question scientifique.
Objectifs :
L’objectif de cette thèse est d’améliorer les performances du modèle opérationnel AROME pour la prévision du rayonnement solaire en surface sur la métropole, tant pour les composantes directes que diffuses. Dans un premier temps une méthodologie d’évaluation des performances de prévision de rayonnement et des nuages sera mise en place à partir d’une variété d’observations. Elle sera appliquée aux versions déterministe et ensembliste
d’AROME. Pour le rayonnement, les mesures du réseau de pyranomètres de Météo-France seront utilisées. L’évaluation des nuages se fera à partir de produits issus d’observations de satellites géostationnaires. Cette étude s’appuiera également sur des sites de recherche instrumentés, en particulier sur les observations du site instrumental du CNRM Météopole- Flux situé à Toulouse. Cette méthodologie permettra d’identifier les régions ou situations météorologiques dans lesquelles AROME est le moins performant, mais aussi de quantifier l’apport des modifications réalisées durant la thèse. L’évaluation des performances en ciel clair visera principalement à quantifier l’erreur liée à la prise en compte des aérosols, qui suivent dans AROME un cycle annuel climatologique. Pour cela des prévisions seront réalisées en remplaçant ces aérosols par des produits de prévision opérationnels (issus de CAMS ou MOCAGE). En conditions nuageuses, AROME présente actuellement un biais négatif de nébulosité de couche limite qui conduit à un biais positif de rayonnement solaire.
Afin de comprendre l’origine de ce biais, des situations mal prévues sur les sites instrumentés seront étudiées en détail, au travers d’études de sensibilité aux paramétrisations. Ces études de sensibilité viseront à déterminer quelles paramétrisations physiques impactent la nébulosité (flux de surface, turbulence, convection peu profonde ou microphysique).
Nature du travail attendu et compétences souhaitées
Le travail de thèse impliquera l’analyse de données d’observations (in situ et satellitaires) et de sorties de modèles atmosphériques. Il est également attendu que des modifications soient apportées au code AROME et que des simulations AROME soient réalisées. Ces exigences demanderont une bonne connaissance de la physique de l’atmosphère, et en particulier des interactions rayonnement-nuages, des capacités d’analyse, de manipulations et de traitement de données variées, ainsi qu’une aptitude au codage informatique (Python, Fortran). Des compétences en communication écrite et orale sont également indispensables.
