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La prévision des ressources solaires est devenue un aspect essentiel de l’exploitation des centrales photovoltaïques (PV) pour accroitre la production d’énergie renouvelable issue du solaire. La prévision des ressources solaires est essentiellement une histoire de données, où de vastes quantités de données sont collectées, analysées et transformées en informations exploitables par les gestionnaires de réseau, les exploitants de centrales, les agrégateurs et négociant pour le trading de l’énergie et par les développeurs des futures installations.

Afin d’augmenter leur indépendance énergétique tout en accélérant leur transition énergétique, de nombreux industriels se tournent vers l’intégration du solaire dans leur mix énergétique en autoconsommation.

Intermittente, variable et soumise aux aléas climatiques, l’énergie solaire n’en reste pas moins très prometteuse pour l’attente des objectifs de décarbonation et la réduction des émissions de gaz à effet de serre.

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), l’énergie photovoltaïque devrait représenter 2 350 GW de puissance dans le monde d’ici à quatre ans, surpassant l’hydraulique en 2024, le gaz naturel en 2026 et le charbon en 2027 dans la production d’électricité.

Contrairement aux méthodes déterministes qui donnent un résultat unique, les approches probabilistes fournissent un éventail de résultats possibles représentant les intervalles de confiance probabilistes. Ces méthodes tiennent compte de l’incertitude inhérente aux différents facteurs qui influencent les prévisions, telle que la variabilité des données.

Les objectifs de réduction des émissions pour les acteurs de l’énergie, les particuliers et les industriels accélèrent le développement des sources d’énergie renouvelable (EnR). Le photovoltaïque (PV) s’est imposé comme une technologie de pointe, rentable et durable. La croissance de la production d’énergie solaire a mis en évidence l’importance d’une prévision précise pour estimer la puissance des installations sur plusieurs horizons de temps.

Calibsun, en s’appuyant sur 12 années de recherche académique, a mis en place un algorithme d’apprentissage artificiel capable d’analyser des données météorologiques en temps réel pour fournir des prévisions optimales. Pour tester la performance de ses modèles de prévision, Calibsun a réalisé des backtests (tests de performance). Cette méthode d’évaluation consiste à simuler les prévisions qui auraient été générées par le modèle sur une période historique passée.