Th. doct.-ing.--Toujouse, I.N.P., 1983. N°: 239.

Ce travail présente une étude détaillée des caractéristiques et des variations journalières et saisonnières du vent obtenues à partir des données de deux radars UHF profileurs de vent installés à Bamako en 2005 et à Niamey en 2006. Les pics du jet nocturne observés atteignent 14 ms-1 à 500m d'altitude. Ce jet est aussi présent à 150m. On note la présence d'un important cisaillement de vent aux conséquences aéronautiques non négligeables. Le cycle du vent est caractérisé par un fort cycle diurne ainsi qu'un cycle saisonnier bien distinct. Une évaluation du potentiel éolien est faite suivant deux méthodes : celle s'appuyant sur les distributions de vent observées directement sur les sites et celle utilisant les distributions statistiques de Weibull. Les variations mensuelles du module du vent et les distributions statistiques des vitesses sont présentées, de même que les paramètres de Weibull correspondants et les puissances moyennes récupérables. Les valeurs des paramètres de Weibull du jour et de la nuit sont comparées. Les résultats montrent que le jet nocturne est une importante source d'énergie à condition que les aérogénérateurs soient placés à 150m d'altitude et que de larges capacités de stockage d'énergie soient installées pour que l'énergie produite et stockée la nuit puisse être utilisée pendant la journée. Les résultats de l'étude économique montrent que cette énergie est bon marché en comparaison avec les autres sources d'énergie renouvelables.

L'objectif de cette thèse est d'étudier la capacité des modèles météorologiques à prévoir des épisodes de cisaillements de vent dans les basses couches de l'atmosphère sur une zone limitée à un aéroport et d'examiner l'apport pour la modélisation d'observations locales à haute fréquence. Nous avons choisi l'aéroport international de Nice, régulièrement soumis à des variations rapides de la direction et de l'intensité du vent selon l'horizontale dans la CLA, appelées aussi renverses. Un pro leur de vent et trois anémomètres sont installés sur les pistes de l'aéroport. Au début de l'année 2009, une campagne de mesures incluant un lidar vent à balayage et un anémomètre sonique s'est déroulée sur l'aéroport fournissant des observations complémentaires. L'ensemble des mesures à haute fréquence temporelle et des simulations numériques obtenues avec le modèle de recherche Méso-NH à 2.5 km de résolution, a fourni une vision de l'enchaînement complexe des écoulements conduisant à des cisaillements de vent d'origine différente. Cette complémentarité a aussi permis d'estimer la capacité du modèle numérique à reproduire les cisaillements de vent. Pour les trois situations étudiées, il reproduit la structure horizontale et verticale de l'écoulement malgré des erreurs de placement spatio-temporel. Bien que les écoulements locaux participent à la mise en place des conditions nécessaires au cisaillement de vent, c'est l'écoulement de méso-échelle (ondes piégées ou talweg d'altitude) qui va déterminer la position du phénomène. Nous avons réalisé des comparaisons avec le modèle opérationnel de Météo-France AROME ainsi que des tests de sensibilité pour étudier l'in uence des conditions de couplage et de la résolution. Nous avons, en particulier, augmenté la résolution horizontale de 2.5 km à 500 m sur un domaine centré sur l'aéroport de Nice sur les situations étudiées. Une résolution de 500 m permet d'améliorer la représentation d'écoulements locaux et de variations locales du vent mais n'améliore pas la position des cisaillements de vent par rapport à une échelle plus grossière. L'extension horizontale limitée du domaine à haute résolution augmente la sensibilité aux conditions aux limites de grande échelle. Pour améliorer les prévisions et contraindre le modèle numérique vers les observations disponibles sur le site d'étude, un système l'assimilation de données basé sur le 'nudging' et permettant de prendre en compte des données à haute fréquence temporelle, le "nudging direct et rétrograde" (BFN pour 'Back and Forth Nudging'), a été mis en place. Nous avons appliqué cet algorithme aux équations de Lorenz pour con rmer le comportement de cette méthode par rapport à des résultats publiés antérieurement avec d'autres méthodes d'assimilation de données. Les résultats encourageants, ont conduit à l'introduction du BFN dans Méso-NH. Nous avons mis en place des simulations avec assimilation de données simulées dans des conditions idéalisées qui ont montré une réponse cohérente du modèle numérique à l'introduction de pro ls verticaux de vent.

Suite à un stage avec la compagnie Hatch, nous possédons des jeux de données composés de séries chronologiques de vitesses de vent mesurées à divers sites dans le monde, sur plusieurs années. Les ingénieurs éoliens de la compagnie Hatch utilisent ces jeux de données conjointement aux banques de données d’Environnement Canada pour évaluer le potentiel éolien afin de savoir s’il vaut la peine d’installer des éoliennes à ces endroits. Depuis quelques années, des compagnies offrent des simulations méso-échelle de vitesses de vent, basées sur divers indices environnementaux de l’endroit à évaluer. Les ingénieurs éoliens veulent savoir s’il vaut la peine de payer pour ces données simulées, donc si celles-ci peuvent être utiles lors de l’estimation de la production d’énergie éolienne et si elles pourraient être utilisées lors de la prévision de la vitesse du vent long terme. De plus, comme l’on possède des données mesurées de vitesses de vent, l’on en profitera pour tester à partir de diverses méthodes statistiques différentes étapes de l’estimation de la production d’énergie. L’on verra les méthodes d’extrapolation de la vitesse du vent à la hauteur d’une turbine éolienne et l’on évaluera ces méthodes à l’aide de l’erreur quadratique moyenne. Aussi, on étudiera la modélisation de la vitesse du vent par la distributionWeibull et la variation de la distribution de la vitesse dans le temps. Finalement, l’on verra à partir de la validation croisée et du bootstrap si l’utilisation de données méso-échelle est préférable à celle de données des stations de référence, en plus de tester un modèle où les deux types de données sont utilisées pour prédire la vitesse du vent. Nous testerons la méthodologie globale présentement utilisée par les ingénieurs éoliens pour l’estimation de la production d’énergie d’un point de vue statistique, puis tenterons de proposer des changements à cette méthodologie, qui pourraient améliorer l’estimation de la production d’énergie annuelle. / Following an internship with the company Hatch, we have access to datasets that are composed of wind speed time series measured at different sites accross the world and over several years. The wind speed engineers from Hatch are using these datasets jointly with Environment Canada databases in order to ascertain the wind energy potential of these sites and to know whether it is worth installing wind turbines there. For a few years, some companies are also offering mesoscale simulations of wind speed based on different environmental characteristics from the site we want to evaluate. We would like to know if it is worth paying for those mesoscale datasets and if they can be used to provide better estimations of the wind energy potential. Among other things, these data could be used to provide a better estimation of the long term mean wind speed. Since we already possess measured datasets, we will also use them to test, with statistical methods, the methodology currently used and the different steps leading to an estimation of the wind energy production. First of all, we will see what are the different methods that could be used to extrapolate wind speed to a wind turbine’s height and we will evaluate those methods with the mean squared extrapolation error. Also, we will study wind distribution modelling by the Weibull distribution and consider its variability over time. Finally, cross-validation and block bootstrap will be used to see whether we should use mesoscale data instead of wind data from Environment Canada or whether it would even be beneficial to use both kind of data to predict wind speed. In summary, the whole methodology used by wind speed engineers to estimate the energy production will be tested from a statistical point of view and we will attempt to propose changes in this methodology that could improve the estimation of the wind speed annual energy production.