Intégration d’images du ciel et de l’irradiance solaire globale dans les algorithmes de prévision solaire

Une nouvelle approche pour la prévision solaire grâce à des caméras infrarouges

Une équipe de recherche aux États-Unis a développé une nouvelle approche pour intégrer des images du ciel brut et des mesures mondiales de l’irradiance solaire, permettant ainsi d’améliorer la prévision solaire et la prévision intra-heure. Cette méthodologie utilise des caméras infrarouges radiométriques à faible coût au lieu de coûteux ceilomètres. Les chercheurs affirment que cette approche novatrice permet d’améliorer la prévision solaire en temps réel et la prévision intra-heure, tout en étant applicable aux marchés de l’énergie photovoltaïque et à l’optimisation de la distribution d’énergie dans les micro-réseaux.

Une alternative économique aux ceilomètres

Selon Guillermo Terrén-Serrano, auteur principal de l’étude, les caméras infrarouges sont une alternative économique aux ceilomètres, qui coûtent environ 20 000 dollars. Leur méthode coûte moins de 2 000 dollars et comprend une caméra infrarouge radiométrique, un enregistreur de données, un tracker solaire haute résolution, un pyranomètre, un ordinateur extérieur, un boîtier étanche, un objectif grand angle à lumière visible et des capteurs météorologiques. Les caméras à lumière visible sont souvent utilisées pour les images du ciel au sol, mais elles sont saturées par le soleil, ce qui détruit des informations précieuses pour la prévision solaire. Les caméras infrarouges réduisent cette saturation et permettent une meilleure prévision.

Des algorithmes pour améliorer la précision de la prévision

Les chercheurs ont développé des algorithmes pour améliorer la précision de la prévision solaire en utilisant les images infrarouges et les mesures d’irradiance solaire. Ils ont utilisé l’apprentissage automatique pour identifier les biais qui pourraient affecter l’indice de ciel clair (CSI) et ont utilisé un autre algorithme pour classer les conditions du ciel en quatre catégories : ciel clair, cumulus, stratus et nimbus. En utilisant cette classification, l’algorithme interagit avec les données d’irradiance solaire pour calculer l’effet de l’irradiance sur l’image et la nettoyer pour la prévision. De plus, l’algorithme élimine l’effet de la saleté sur la caméra.

En conclusion, les chercheurs affirment que leur méthode est efficace et que les caméras infrarouges radiométriques à faible coût pourraient être une alternative aux ceilomètres coûteux à l’avenir. Ils soulignent également que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour développer un modèle global valable pour n’importe quel endroit.

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