Parmi les nombreux modèles de prévision numérique du temps (PNT) existants, le modèle weather research and forecasting (WRF) est le modèle prédictif open source le plus largement utilisé pour les prévisions météorologiques dans le monde. Le système de prédiction d’ensemble WRF-Solar EPS (Ensemble prediction system) récemment développé nous permet de fournir des prévisions d’irradiance solaire probabilistes de haute qualité.
Qu’est-ce que WRF-Solar ?
Alors que de plus en plus de systèmes photovoltaïques (PV) sont installés dans le monde entier, les prévisions d’énergie solaire intrajournalière et journalière deviennent de plus en plus importantes. Dans les modèles de prévision numérique du temps (PNT), le rayonnement solaire n’est pas une variable essentielle, mais une variable diagnostique. En d’autres termes, à l’origine les modèles de prévision numérique du temps n’avaient pas été conçus pour la prévision de l’irradiance solaire.
WRF-Solar est une amélioration du modèle WRF pour une simulation plus précise de l’interaction aérosol-nuage-rayonnement. Au cours des dernières années, le modèle weather research and forecasting (WRF) a été augmenté et spécifiquement adapté pour mieux modéliser l’interaction des aérosols, des nuages et du rayonnement 1,2. De nombreuses améliorations dans les schémas de paramétrisation du modèle WRF ont été implémentées 3,4. Cela permet de réduire considérablement l’erreur de prévision de l’irradiance solaire, en particulier dans les situations de ciel clair.
Qu’est-ce que le WRF-Solar Ensemble Prediction System (EPS)?
WRF-Solar EPS est une extension des composants WRF-Solar du modèle WRF. Il introduit des perturbations stochastiques dans les variables de paramétrisation les plus pertinentes pour le rayonnement solaire arrivant au sol. Ces variables ont été identifiées avec des modèles linéaires tangents. Les méthodes de perturbation stochastique dans cet outil de prévision de pointe sont spécialement choisies pour tenir compte des incertitudes de représentation dans les processus de nuages, d’aérosols et de rayonnement 5. Un système de prédiction d’ensemble de haute qualité comme WRF-Solar EPS nous permet d’identifier et de quantifier les ressources d’énergie solaire, car chaque membre de l’ensemble représente un état futur possible. La propagation d’ensemble peut être utilisée pour évaluer la plage et l’incertitude des prévisions d’énergie solaire et conduire à une meilleure prévision probabiliste de l’irradiance solaire.
Ce graphique interactif montre un exemple d’irradiance horizontale globale (GHI) telle que prédite par WRF-Solar EPS pour Lindenberg (Allemagne) le 4 mars 2022. WRF est configuré sur deux domaines : un avec un espacement de grille horizontal de 9 km, et un domaine imbriqué avec un pas de grille de 3 km. La propagation de l’ensemble à 5 membres diffère d’un domaine à l’autre. Les observations proviennent du portail Open Data du DWD.
Prévisions de couverture nuageuse multicouche
Un modèle de prévision numérique du temps est une traduction d’équations physiques en code informatique. Comme les processus dans l’atmosphère varient de quelques secondes à plusieurs jours et de nanomètres à kilomètres, les modèles météorologiques incluent de nombreuses estimations, approximations et omissions. Le modèle est toujours limité par sa résolution, qui définit les processus les plus petits et les plus fugaces qui sont résolus. WRF permet d’imbriquer des domaines, ce qui signifie qu’un domaine haute résolution imbriqué est initialisé à l’intérieur d’un domaine avec un espacement de grille plus grossier. Par conséquent, même avec des coûts de calcul relativement faibles, une prévision régionale à haute résolution peut être obtenue et les processus de nuage et de convection à petite échelle peuvent être calculés par le modèle.
L’animation montre un exemple de prévision de couverture nuageuse WRF (nuages hauts, moyens et bas) en Europe centrale avec la même configuration à deux domaines. Le domaine de droite est imbriqué dans le domaine de gauche, ce qui signifie qu’il ne s’agit pas d’un simple zoom. Tous les processus physiques sont en fait calculés sur la résolution la plus élevée et les conditions aux limites sont données par l’autre domaine. Les conditions initiales et aux limites pour le domaine de gauche sont données par le Global Forecast System (GFS), piloté par la NOAA. Notez la différence entre les deux domaines en termes de nuages à petite échelle. Les modifications WRF-Solar des schémas de paramétrisation conduisent à des champs de nuages à haute résolution beaucoup plus réalistes.
Comparaison du masque nuageux entre WRF et satellite
L’évaluation de la capacité d’un modèle PNT à prédire correctement un état futur est appelée vérification. Surtout avec les prévisions de nuages, la quantification de la qualité des prévisions au niveau spatial est essentielle pour évaluer les performances du modèle. Chez Reuniwatt, nous calculons un masque de nuage à partir des prévisions WRF et WRF-Solar et pouvons le comparer à un masque de nuage obtenu par satellite. Ces observations télédétectées aident à créer une statistique « hit-or-miss » sur laquelle nous pouvons baser différentes mesures et calculs de performance.
La figure montre un exemple de prévision de masque de nuages WRF à un espacement de grille de 3 km par rapport à un masque de nuages obtenu par satellite. Le diagramme de différence révèle les zones dans lesquelles les nuages sont présents ou absents à la fois dans WRF et le satellite, ainsi que la présence de nuages dans l’un ou l’autre, WRF ou satellite.
Références
- Haupt, S. E., Kosovic, B., Jensen, T. L., Lee, J., Jimenez Munoz, P., Lazo, J. K., … Hinkleman, L. (2016). The Sun4Cast® Solar Power Forecasting System: The Result of the Public-Private-Academic Partnership to Advance Solar Power Forecasting (No. NCAR/TN-526+STR). doi:10.5065/D6N58JR2.
- Jimenez, P.A., J. P. Hacker, J. Dudhia, S. E. Haupt, J. A. Ruiz-Arias, C. A. Gueymard, G. Thompson, T. Eidhammer and A. Deng, 2016a: WRF-Solar: Description and Clear-Sky Assessment of an Augmented NWP Model for Solar Power Prediction. Bull. Amer. Met. Soc.. 97, 1249-1264. doi:10.1175/BAMS-D-14-00279.1.
- Ruiz-Arias, J.A., J. Dudhia and C. A. Gueymard, 2014: A simple parameterization of the short-wave aerosol optical properties for surface direct and diffuse irradiances assessment in a numerical weather model. Geosci., Model Devel., 7, 1159-1174.
- Xie, Yu, M. Sengupta, J. Dudhia, 2016: A Fast-sky Radiation model for Solar applications (FARMS): Algorithm and performance evaluation. Solar Energy, 135, 435-445.
- J. -H. Kim et al., “The WRF-Solar Ensemble Prediction System to Provide Solar Irradiance Probabilistic Forecasts,” in IEEE Journal of Photovoltaics, vol. 12, no. 1, pp. 141-144, Jan. 2022, doi: 10.1109/JPHOTOV.2021.3117904.