Les scénarios climatiques européens : applications à RTE. Commission «Perspectives du réseau» 8 mars 2016

Transcription

1 Les scénarios climatiques européens : applications à RTE Commission «Perspectives du réseau» 8 mars 2016

2 Le référentiel climatique utilisé au sein de RTE 1

3 Le référentiel climatique à RTE Les trois principales composantes du référentiel climatique : Des températures et nébulosités de référence Mises à jour en 2011 par Météo France Pas de temps tri-horaire Des historiques de température et nébulosité Historique depuis 1950 pour certaines stations et au moins depuis 2001 Pas de temps tri-horaire Les scénarios climatiques européens 2

4 Les scénarios européens Les simulations produites par un modèle climatique à climat constant permettent de disposer de données utilisables pour Estimer l impact de paramètres météorologiques sur le système électrique Etudier l impact des occurrences d événements rares Les données climatiques sont cohérentes entre elles, au sein d une même zone (exemple : productions éoliennes et photovoltaïque, consommation) et entre les différentes zones géographiques Applications Prévisions de consommation et de production (EnR), études d équilibre offre-demande Niveau régional, national, européen 3

5 Données de température France Les simulations sont produites par point de grille Météo France reconstitue ces données sur les 32 stations du référentiel RTE RTE pondère ces 32 stations pour obtenir une température France électriquement représentative Station météorologique Poids associés Station météorologique Poids associés ABBEVILLE 1,00% NANCY-ESSEY 3,00% BALE-MULHOUSE 2,00% NANTES 4,20% BORDEAUX 4,00% NEVERS 1,50% BOULOGNE-SUR-MER 1,00% NICE 3,60% BOURGES 4,20% NIMES-COURBESSAC 2,40% BOURG-ST-MAURICE 2,75% ORANGE 1,20% BREST-GUIPAVAS 4,20% PARIS-MONTSOURIS 11,25% CAEN 2,50% PERPIGNAN 1,60% CLERMONT-FERRAND 2,75% RENNES 4,20% DIJON 1,00% ST-AUBAN 1,20% LE LUC 1,20% STRASBOURG 1,00% LILLE 3,00% TARBES-OSSUNS 4,00% LIMOGES-BELLEGARDE 3,20% TOULOUSE-BLAGNAC 1,60% LYON-ST-EXUPERY 5,50% TOURS 4,20% MARSEILLE-MARIGNANE 2,40% TRAPPES 11,25% MONTPELLIER 1,60% TROYES 1,50% 4

6 Données de température France Dispersion des températures simulées 5

7 Données de température France Représentation des vagues de froid Vagues de froids en France Observations Vagues de froids en France simulées sur 200 ans 6

8 Scénarios de production éolienne Données de vent En point de grille des 200 scénarios européens Prise en compte de 12 pays Découpage en différentes zones électriques pour certains pays Données de facteurs de charge Constitution d un historique à partir de différentes sources de données (sites web des GRTs, base ENTSO-E ) Scénarios de facteurs de charge 7

9 Scénarios de production éolienne Étapes pour l élaboration des chroniques de production éolienne Calcul d un vent moyen Vent moyen Calcul d une fonction de transfert via la méthode MARS Fonction de transfert Calcul des caractéristiques du bruitpour reproduire la variabilité du facteur de charge Élaboration des scénarios de facteurs de charge à l aide des scénarios Météo France Calcul des scénarios de production à l aide des capacités installées aux différents horizons Bruit Scenarios de FDC Scenarios de production 8

10 Scénarios de production éolienne Comparaison avec les historiques Bonne reproduction des nuages de points Espagne -Nuages de points des facteurs de charge en fonction de la vitesse de vent (réalisé/simulé) Angleterre-Diagramme quantiles-quantiles (réalisé/simulé) Facteur de charge Quantiles Vitesse de vent en dm/s Quantiles du réalisé 9

11 Corrélation spatio-temporelle Corrélation entre vent Allemagne et température France Été Hiver Historiques Scénarios Météo France 10

12 Scénarios de production solaire Étapes pour l élaboration des chroniques de production photovoltaïque Calcul des variables explicatives : Données de rayonnement, nébulosité et température pondérées de façon géographique selon la «densité PV» Modèle ciel clair correspondant à la zone étudiée Variable saisonnalité (dépendante de la zone) Calcul d une fonction de transfert via la méthode GAM Augmentation de l écart-type des données obtenues (afin de reproduire les écart-types historiques) Elaboration des scénarios de facteurs de charge à l aide des scénarios Météo France Calcul des variables d apprentissage représentatives Fonction de transfert Augmentation de l écart-type des données Scenarios de FDC Calcul des scénarios de production à l aide des capacités installées aux différents horizons Scenarios de production Remarque : modélisation également du solaire thermique pour l Espagne 11

13 Scénarios de production solaire Comparaison avec les historiques Analyse de la distribution pour le modèle France Centiles modèle Centiles données Droite proche de x=y Répartition des facteurs de charge respectée 12

14 Application au Bilan prévisionnel 13

15 L équilibre offre-demande aux différents horizons de temps A moyen terme (5 ans), recours à des variantes permettant de faire face aux quelques incertitudes pesant sur la structure de certains fondamentaux (demande) A plus long terme, recours à des scénarios contrastés permettant de faire face aux nombreuses incertitudes Sur tous les horizons, études probabilistes pour faire face aux aléas importants sur de nombreuses variables (1000 années de 8760 heures) Prévisions Prospective Incertitudes Aléas Présent J+1 Semaine Année 2 ans 5 ans 10 ans 15 ans Futur 14

16 Les études probabilistes d équilibre offre-demande du Bilan prévisionnel x 12 pays Principe : simulations de l équilibre offredemande du système électrique européen Chroniques de consommation Prise en compte des phénomènes aléatoires pouvant avoir un impact sur la sécurité d approvisionnement : températures, apports hydrauliques, productions éolienne et photovoltaïque, indisponibilités de groupes nucléaires ou thermiques, etc. L utilisation du référentiel climatique permet d obtenir une corrélation temporelle et spatiale des aléas au niveau européen Chroniques de disponibilité des moyens thermiques Chroniques de production EnR Chroniques de productible hydraulique mensuel 1000 tirages de Monte-Carlo Gestion des stocks hydrauliques Optimisation au pas horaire des moyens thermiques 15

17 Scénarios de consommation France Partie non thermosensible A partir d analyses (panels, comptage, etc.), RTE crée un profil de consommation annuel au pas horaire pour chacun des usages non-thermosensibles modélisés Partie thermosensible A partir d analyses internes, RTE crée 200 profils de consommation annuels au pas horaire, qui correspondent aux 200 chroniques de température, pour chacun des usages thermosensibles modélisés Décomposition estimée de la courbe de charge France pour un jour ouvré très froid de 2012 Prévisions en énergie RTE réalise des prévisions de consommation en énergie pour chacun des usages à températures de référence Empilement des courbes de charge par usage 200 chroniques de consommation correspondant aux 200 scénarios Météo France 16

18 Scénarios de consommation Europe Pour les pays étrangers, décomposition sectorielle moins détaillée, mais qui utilise aussi les 200 scénarios de température Météo France pour la part thermosensible 200 (x 12 pays modélisés) chroniques de consommation corrélées spatialement Intérêt : les vagues de froid se déplacent en Europe 17

19 Aléa technique : exemple de la disponibilité du parc nucléaire Les principaux aléas pesant sur la production dispatchablesont liés aux maintenances des unités Disponibilité historique du parc nucléaire Elles sont de deux natures : Maintenances programmées (rechargement de combustible, changement de gros composant ) placées selon un plan optimisé (contraintes inter-sites, saison, ) Maintenances fortuites 18

20 Aléas climatiques pesant sur la production : le cas de l éolien et du photovoltaïque La variabilité saisonnière de l aléa éolien va dans le même sens que celle de la demande Les épisodes de faible vent sont répartis uniformément sur l année et les épisodes de vent élevé sont concentrés sur l hiver La variabilité annuelle de la production solaire est inverse de celle de la demande potentielle combinaison défavorable d aléas menant à des situations singulières (super creux d été) Production éolienne en Production solaire en

21 Un objectif : éclairer l avenir Inversion des flux internationaux pour évacuer les énergies renouvelables Scénario D «Nouveau mix» -Bilan prévisionnel

22 Autres applications à RTE 21

23 Etudes saisonnières Passage de l hiver avec 100 scénarios Prochaine étude «passage de l été» avec 200 scénarios, en cohérence avec le Bilan prévisionnel 22

24 En conclusion 23

25 Une modélisation renforcée pour le prochain Bilan prévisionnel Dans le Bilan prévisionnel 2016, les nouvelles hypothèses présentées permettront : Mise à jour des données d apprentissage des modèles Meilleure prise en compte des données historiques pour l ensemble des pays Passage à 200 chroniques Plus de variabilité dans les scénarios Chroniques de consommation et de production éolienne corrélées Meilleure prise en compte des combinaisons météorologiques possibles sur toute l Europe 24

26

27 Annexes 26

28 Un contrat Météo pour différentes entités de RTE Un contrat cadre pour garantir l accès aux données météorologiques nécessaires à la bonne exploitation du réseau Contrat renouvelé en 2016 auprès de Météo France pour une durée de 5 ans CNER Contrat météo DIT DEP Alertes CNES Régions Prévisions 27

29 Indicateur «pointe à une chance sur dix» Référentiel climatique Météo France 200 années de climat modélisées année 1 année 2 année 3 année n année 198 année 199 année 200 Modélisation des appels de puissance horaires correspondants chronique 1 chronique 2 chronique 3 chronique n chronique 198 chronique 199 chronique Pmax 1 Pmax 2 Pmax 3 Pmax n Pmax 198 Pmax 199 Pmax 200 Classement par ordre décroissant La pointe «à une chance sur dix», principal indicateur en puissance du Bilan prévisionnel est calculée à partir des scénarios climatiques de Météo France Elle correspond à la valeur située au 9 ème décile, située entre la vingtième et la vingt-et-unième plus grande valeur du maximum horaire annuel pour chacun des 200 scénarios climatiques 28