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Theses

Uncertainty quantification and calibration of a photovoltaic plant model : warranty of performance and robust estimation of the long-term production.

Résumé : Les difficultés de mise en œuvre d'expériences de terrain ou de laboratoire, ainsi que les coûts associés, conduisent les sociétés industrielles à se tourner vers des codes numériques de calcul. Ces codes, censés être représentatifs des phénomènes physiques en jeu, entraînent néanmoins tout un cortège de problèmes. Le premier de ces problèmes provient de la volonté de prédire la réalité à partir d'un modèle informatique. En effet, le code doit être représentatif du phénomène et, par conséquent, être capable de simuler des données proches de la réalité. Or, malgré le constant développement du réalisme de ces codes, des erreurs de prédiction subsistent. Elles sont de deux natures différentes. La première provient de la différence entre le phénomène physique et les valeurs relevées expérimentalement. La deuxième concerne l'écart entre le code développé et le phénomène physique. Pour diminuer cet écart, souvent qualifié de biais ou d'erreur de modèle, les développeurs complexifient en général les codes, les rendant très chronophages dans certains cas. De plus, le code dépend de paramètres à fixer par l'utilisateur qui doivent être choisis pour correspondre au mieux aux données de terrain. L'estimation de ces paramètres propres au code s'appelle le calage. Cette thèse propose dans un premier temps une revue des méthodes statistiques nécessaires à la compréhension du calage Bayésien. Ensuite, une revue des principales méthodes de calage est présentée accompagnée d'un exemple comparatif basé sur un code de calcul servant à prédire la puissance d'une centrale photovoltaïque. Le package appelé CaliCo qui permet de réaliser un calage rapide de beaucoup de codes numériques est alors présenté. Enfin, un cas d'étude réel d'une grande centrale photovoltaïque sera introduit et le calage réalisé pour effectuer un suivi de performance de la centrale. Ce cas de code industriel particulier introduit des spécificités de calage numériques qui seront abordées et deux modèles statistiques y seront exposés.
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Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02127835
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Monday, May 13, 2019 - 5:28:17 PM
Last modification on : Tuesday, March 17, 2020 - 2:57:23 AM
Document(s) archivé(s) le : Wednesday, October 2, 2019 - 11:20:20 AM

File

77066_CARMASSI_2018_archivage....
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Identifiers

  • HAL Id : tel-02127835, version 1

Citation

Mathieu Carmassi. Uncertainty quantification and calibration of a photovoltaic plant model : warranty of performance and robust estimation of the long-term production.. Statistics [math.ST]. Université Paris-Saclay, 2018. English. ⟨NNT : 2018SACLA042⟩. ⟨tel-02127835⟩

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