IA Meteomatics : des prévisions solaire et éolienne plus précises, des millions d’économies pour le marché de l’énergie.

Meteomatics a développé une nouvelle approche intégrant le machine learning avancé aux prévisions énergétiques, améliorant leur précision de 13 % pour le solaire et jusqu’à 50 % pour l’éolien. Pour les opérateurs et traders, cela se traduit par des économies annuelles de plusieurs dizaines de milliers à plusieurs millions de dollars, rendant les prévisions renouvelables plus fiables et plus rentables.

Prévisions renouvelables ancrées dans les performances réelles

En combinant des modèles météo fondés sur la physique avec du machine learning entraîné sur des données réelles de production, Meteomatics fournit des prévisions d’énergie renouvelable qui reflètent toute la complexité des systèmes solaires et éoliens réels. Contrairement aux modèles conventionnels, qui partent souvent d’hypothèses « idéales », cette approche hybride traduit les performances telles qu’elles se produisent réellement.

Le résultat, c'est une nouvelle génération de prévisions qui permet de :

• Réduire les risques financiers pour les traders en resserrant les bandes d’incertitude,
• Donner aux opérateurs réseau une meilleure capacité d’anticipation des fluctuations,
• Aider les gestionnaires d’actifs à optimiser la performance et la planification de la maintenance.

Nos modèles sont entraînés — lorsque les données sont disponibles — sur deux années de production propres à chaque centrale solaire, garantissant des prévisions adaptées à la réalité de chaque site.

Deux niveaux de prévisions solaires sont disponibles :

• Au niveau du parc : conçu pour les opérateurs qui gèrent la performance quotidienne des actifs solaires.

• Au niveau régional : conçu pour les traders d’énergie et les gestionnaires de réseau qui équilibrent l’offre et la demande.

Les modèles physiques traditionnels traduisent le rayonnement solaire en production électrique via des formules mathématiques directes. Mais le monde réel est rarement aussi simple. L’IA comble cette lacune en captant des complexités que la physique seule ne peut expliquer, notamment en présence de :

• Ombres dues au relief ou à la végétation

• Effets de la couverture neigeuse

• Imprécisions dans le montage des panneaux

• Autoconsommation ou livraison partielle au réseau

• Interventions manuelles des opérateurs

En combinant des paramètres atmosphériques et astronomiques — rayonnement solaire, couverture nuageuse, position du soleil — l’IA apprend des schémas subtils, comme l’impact de l’ombrage lorsque le soleil est bas.

Exemple : Parc solaire en Colombie

Dans l’exemple ci-dessous, basé sur deux centrales solaires d’un client en Colombie, le modèle de machine learning a systématiquement surpassé le modèle purement physique, réduisant en moyenne les erreurs de 13 % mois après mois. Pour un parc solaire typique de 100 MW, une amélioration de 13 % de la précision des prévisions représente environ 90 000 $ par an de coûts de déséquilibre évités — de l’argent qui aurait autrement été perdu en pénalités de marché. À l’échelle d’un portefeuille, les gains atteignent rapidement plusieurs millions de dollars.

La prévision éolienne présente ses propres défis, et l’IA apporte des améliorations considérables. En s’entraînant sur les données de production passées, les modèles IA capturent des effets extrêmement difficiles à reproduire par des méthodes purement physiques, tels que :

• Effets de sillage (zones d’ombre du vent créées par les turbines en amont)

• Effets liés au vieillissement (baisse de performance à mesure que les turbines s’usent)

• Interventions manuelles (changement de mode, réglage de l’angle des pales, limitation de la production)

À ce jour, les prévisions enrichies par l’IA sont disponibles au niveau régional, soutenant traders et gestionnaires de réseau dans des marchés comme ERCOT, où la précision à grande échelle a le plus d’impact. Les prévisions éoliennes au niveau du site, basées sur l’IA, ne sont pas encore proposées en standard, mais leur développement est déjà en cours. N’hésitez pas à contacter votre Customer Success Manager pour rester informé.

Exemple : marché ERCOT aux États-Unis

Les prévisions enrichies par l’IA de Meteomatics ont permis de réduire les erreurs jusqu’à 50 % dans l’ERCOT, l’un des plus grands et des plus volatils marchés électriques au monde, en particulier au printemps et en été, lorsque les fluctuations de prix sont les plus marquées. Dans l’ERCOT, une erreur de prévision de seulement 1 % sur un portefeuille éolien de 500 MW peut représenter plus de 1 million de dollars par an en coûts de déséquilibre et de couverture. Réduire ces erreurs de 50 % se traduit donc par des économies de plusieurs millions de dollars, offrant aux traders une gestion des risques plus fine, aux opérateurs une stabilité accrue des revenus et aux gestionnaires de réseau une meilleure intégration des renouvelables.