2015
Thèse
KALECINSKI Natacha
Processus de formation et d'étalement des nuages sur l'île de la Réunion : caractérisation à partir de données issues d'observations satellite, sol et du modèle numérique de prévision AROME ; application à la prévision des énergies solaires.
Directeurs.rices de thèses : Haeffelin M.
Fiche
Composition du jury
Mme Chantal Staquet (Rapporteur), Professeur à l’Université Joseph Fourier, Grenoble I.
M. Jean-Luc Baray (Rapporteur), Physicien adjoint, HDR, Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand.
M. François Bouyssel (Examinateur), Ingénieur en Chef des ponts, des eaux et forêts, directeur adjoint, Météo-France.
M. Luc Musson Genon (Examinateur), Ingénieur Général des Ponts, des Eaux et Forêt, EDF-R&D.
M. Philippe Drobinski (Examinateur), Directeur de recherche CNRS, Ecole Polytechnique.
Mme Hélène Chepfer (Examinateur), Professeur à l’Université Paris VII.
M. Stéphane Lascaud (Invité), Directeur Général EDF Store & Forecast.
M. Martial Haeffelin (Directeur de thèse), Ingénieur de Recherches CNRS, HDR et directeur adjoint de l’IPSL
Résumé
La dernière décennie a vu un développement important de nouvelles méthodes de production d’énergie telles que l’énergie solaire ou éolienne. Elles occupent une part croissante dans la production d’électricité sur l’île de la Réunion. Afin d’améliorer l’intégration de l’énergie photovoltaïque (PV), il est important de coupler la production à des moyens de stockage pour limiter le caractère intermittent de cette source d’énergie.
Pour optimiser l’utilisation de différentes sources d’énergie couplée à la gestion d’une batterie, il est nécessaire d’améliorer la prévision de production PV. Pour obtenir une prévision, il existe plusieurs outils: la prévision déterministe par un modèle numérique de prévision météorologique à méso-échelle, les images satellites, les données météorologiques sol. Les travaux de cette thèse se place dans ce contexte de prévision de l’énergie solaire face à la forte variabilité de l’ennuagement et donc de la ressource solaire sur l’île de la Réunion.
Le début de la thèse est focalisé sur l’identification des processus et paramètres physiques à prendre en compte afin d’identifier le meilleur moyen d’expliquer et de prévoir le cycle de vie des nuages sur l’île de la Réunion. Pour cela, la première partie de la thèse présente les processus physiques à l’échelle globale et locale régissant les mouvements de l’atmosphère autour et sur l’île de la Réunion. La deuxième partie de la thèse présente les outils utilisés et leurs évaluations. L’outil principal est le modèle de prévision du temps opérationnel, AROME (Application de la Recherche à l’Opérationnelle à Méso-Echelle), développé par Météo-France. Une étude de validation du modèle AROME est présentée. Elle s’appuie sur des données des stations météorologiques sol et des réanalyses ERA-Interim d’ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) permettant de valider les variables de vent et température aux échelles locale et synoptique. Afin de pouvoir valider et comparer l’ennuagement, les images satellites de Météosat7 seront utilisées pour évaluer le rayonnement solaire incident au sol mais également la localisation et la forme des nuages. Cette étude nous permettra d’étudier la variabilité spatiale et temporelle de l’ennuagement sur l’île de la Région et de déterminer des régimes d’ennuagement.
La troisième partie de la thèse est dédiée à l’étude du cycle de vie des nuages sur l’île de la Réunion. Elle est organisée en trois études. (1) La première étude explore les processus synoptiques et locaux ayant un impact sur la formation de nuages durant la nuit. (2) La seconde étude présente les liens établis entre les scénarios d’ennuagement obtenus durant la nuit et la formation de nuages en journée et la variabilité observée. (3) La troisième étude se focalise sur les mécanismes d’étalement des nuages. Des étalements sont observés notamment sur deux côtés de l’île, à l’Ouest et au Nord. Ces deux étalements sont étudiés.
La conclusion de la thèse présente une analyse des facteurs influençant les incertitudes de prévision du rayonnement solaire, s’appuyant sur les conclusions des trois parties précédentes.