Élaboration d'une Méthode d'Évaluation du Potentiel Énergétique pour les Projets de Renouvellement deParcs Éoliens

Abstract

For new wind farm investments, including repowering, two key metrics are crucial: the estimated annual energy production and its associated uncertainty. Investors seek low uncertainty, which hinges on accurately estimating the uncertainty itself. This creates two research goals: 1) reducing uncertainty through improved climate and wind farm modeling—current methods still range from 6% to 12% uncertainty, and 2) refining the reliability of uncertainty models with better and faster propagation techniques. State-of-the-art EYA methods are well-accepted in the industry, but reducing uncertainty offers significant financial advantages. Repowering offers a new opportunity for EYA since it benefits from extensive historical data from the existing site, including 10-minute energy production records. This thesis aims to incorporate this data into the EYA process while to improve both accuracy and reliability. Most studies overlook uncertainty or fail to quantify improvements. This thesis proposes a method that achieves reliable AEP estimates with better uncertainty predictions.Pour tout investissement dans un parc éolien, y compris dans le cadre du renouvellement, deux indicateurs clés sont essentiels : l'estimation de la production annuelle d’énergie et l'incertitude qui y est associée. Les investisseurs favorisent les projets à faible incertitude, ce qui dépend de la fiabilité de son estimation. Cela crée deux objectifs de recherche : 1) réduire l'incertitude grâce à une meilleure modélisation du climat et des parcs éoliens — les méthodes actuelles affichent encore des incertitudes de l'ordre de 6 % à 12 %, et 2) affiner la fiabilité des modèles d'incertitude avec des techniques de propagation plus rapides et plus précises. Les méthodes actuelles sont bien acceptées dans l'industrie, mais réduire l'incertitude offre des avantages financiers importants. Le renouvellement représente un nouveau défi car il bénéficie de nombreuses données historiques du site existant, y compris des enregistrements de production énergétique toutes les 10 minutes. Cette thèse vise à intégrer ces données dans le processus d’estimation du productible. La plupart des études existantes négligent l'incertitude ou ne parviennent pas à en quantifier les améliorations. Cette thèse propose une méthode qui fournit des estimations fiables de la production annuelle avec des prédictions d'incertitude améliorées