Prédiction de la production électrique grâce à des réseaux de neurones

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28 avril 2017

Une équipe de chercheurs de l’Université Autonome de Madrid a publié le 1 avril un article dans la revue Neuronal processing. Il met en avant, l’amélioration des prédictions de la production d’énergie solaire et éolienne par l’utilisation de réseaux de neurones.

En se basant sur les données météorologiques telles que la vitesse du vent, la pression atmosphérique à différentes hauteurs, le rayonnement solaire et la température il est possible de réaliser des prédictions de la production d’énergie éolienne ou solaire.

Pour cette étude les données ont été collectées sur les champs éoliens de la péninsule Ibérique, et plus spécifiquement le parc de Sotavento en Galice et sur le réseau Mesonet Oklahoma, Etats Unis, pour l’énergie solaire.

L’innovation de cette méthode réside dans l’utilisation des réseaux neuronaux qui sont des ensembles d’algorithmes dont la conception est inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Ceux-ci sont initialement conçus pour traiter des images. Cependant, les variables météorologiques possédant une structure très similaire à la structure d’une image, ces réseaux neuronaux sont donc applicables afin d’évaluer la prédiction énergétique. Malgré une mise en place complexe, cette méthode évite les traitements manuels liés aux méthodes traditionnelles et améliore les résultats.

Source

“Predicción de la energía eléctrica con redes neuronales”, Instituto de Ingeniería del Conocimiento, 07/04/2017

Référence bibliographique

Díaz–Vico, D., Torres–Barrán, A., Omari, A. et al. Neural Process Lett (2017). DOI :10.1007/s11063-017-9613-7

Rédacteur

Elsa Masson - elsa.masson[a]diplomatie.gouv.fr

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