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Analyse et modélisation multifractales de vitesses de vent. Application à la prévision de la ressource éolienne.

L'objectif principal de ce travail est l'étude des vitesses de vent, dans la couche atmosphérique de surface, dans le cadre des processus multifractals. Nous montrons que les modèles de cascades aléatoires, originellement introduits pour représenter l'intermittence spatio-temporelle en turbulence pleinement développée, se révèlent pertinents pour décrire les fluctuations du vent aux méso-échelles. Sur le plan théorique, nous présentons un nouveau formalisme multifractal qualifié d'"asymptotique mixte" qui généralise l'analyse standard et permet d'estimer les "dimensions négatives" introduites par Mandelbrot il y a une vingtaine d'années. L'application de cette approche à des données de turbulence permet de distinguer divers modèles de cascades proposés pour décrire l'intermittence de la dissipation. En étudiant les incréments temporels et spatiaux de la vitesse du vent enregistrée en différents sites de Corse et des Pays-Bas, nous montrons la nature intermittente des fluctuations du vent dans la gamme méso-échelles. Notre analyse s'appuie sur la covariance de la magnitude, outil qui s'avère plus efficace pour étudier l'intermittence que l'étude des lois de puissance classique. Nos résultats suggèrent ainsi l'existence d'un mécanisme de cascade "universel" associé au transfert d'énergie entre les mouvements synoptiques et la turbulence micro-échelles dans la couche limite de surface. Ces observations nous conduisent à la construction d'un modèle de séries temporelles pour la dynamique du vent associé à une cascade aléatoire continue. Cette représentation reproduit remarquablement les distributions empiriques des vitesses et permet une prévision de la vitesse à court terme (1-12 heures) de meilleure qualité que les modèles de référence.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00604139
Date18 October 2010
CreatorsBaïle, Rachel
PublisherUniversité Pascal Paoli
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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