Optimisation stochastique versus déterministe : le backtesting montre ses avantages

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Les apports naturels en eau des lacs d’accumulation sont soumis à de grandes variations. L’identification précoce de ces fluctuations permet d’influer sur le profil de production et sur le rendement des centrales hydroélectriques. C’est pourquoi des prévisions des apports sont réalisées quotidiennement.

Les prévisions des apports en eau constituent, avec les prévisions de prix, un indicateur essentiel pour l’optimisation de la planification de la production hydraulique d’électricité. Plus les estimations des volumes d’eau sont précises et précoces, plus la planification de l’utilisation des centrales peut être optimisée. En conditions normales, les centrales sont exploitées de façon à obtenir le meilleur prix d’électricité. En conditions extrêmes, les prévisions permettent d’initier des mesures telles que l’abaissement du niveau des lacs pour éviter les débordements et donc les pertes d’eau.

L’hydraulique représentant en Suisse une grande part de l’approvisionnement électrique, on observe des corrélations entre les prix et les estimations des apports en eau. Ainsi, si l’absence de précipitations se prolonge en hiver et que les niveaux des lacs d’accumulation sont bas, les prix seront généralement élevés. Les prévisions des apports en eau sont donc essentielles lorsque les niveaux des lacs avoisinent leur minimum ou leur maximum.

Modélisation et facteurs d’influence

Pour calculer les prévisions des apports en eau, on utilise un modèle hydrologique faisant intervenir des paramètres tels que l’altitude et la nature des sols du bassin versant, ainsi que certaines données météorologiques (précipitations, températures). Plusieurs routines d’interpolation sont utilisées pour calculer l’hydrogramme à partir de diverses données (fonte et accumulation des neiges, évaporation, infiltration dans le sol). Les principaux éléments du modèle hydrologique sont représentés sur l’illustration suivante:

Les apports naturels en eau des lacs d’accumulation sont soumis à de grandes variations. L’identification précoce de ces fluctuations permet d’influer sur le profil de production et sur le rendement des centrales hydroélectriques. C’est pourquoi des prévisions des apports sont réalisées quotidiennement.

Légende de la figure : Marge plus élevée dans l'optimisation stochastique par rapport à l'optimisation déterministe
Légende de la figure : Marge plus élevée dans l'optimisation stochastique par rapport à l'optimisation déterministe

Tendances à long terme et fluctuations à court et moyen termes

Pour être pertinentes, les prévisions des apports en eau doivent tenir compte à la fois des tendances à long terme et des fluctuations naturelles des apports à court et moyen termes. L’illustration suivante montre à partir de l’exemple du lac de Grimsel l’ampleur des fluctuations à court et moyen termes, ainsi que l’évolution à long terme. Cette dernière est influencée par les conditions climatiques telles que le recul des glaciers, la baisse ou la hausse des températures, ou encore les précipitations et leur incidence sur les afflux d’eau. Ces effets sont intégrés dans le modèle sous la forme de facteurs d’influence (moyennes de températures et de précipitations, recul des glaciers).

Les apports naturels en eau des lacs d’accumulation sont soumis à de grandes variations. L’identification précoce de ces fluctuations permet d’influer sur le profil de production et sur le rendement des centrales hydroélectriques. C’est pourquoi des prévisions des apports sont réalisées quotidiennement.

Légende Figure : Conduite plus prudente de la mémoire dans l'optimisation stochastique par rapport à l'optimisation déterministe
Légende Figure : Conduite plus prudente de la mémoire dans l'optimisation stochastique par rapport à l'optimisation déterministe

Avantages du modèle hydrologique

Les fluctuations à court et moyen termes s’expliquent par des événements tels que de fortes précipitations, de longues périodes de sécheresse ou de faibles/importants volumes de neige. L’utilisation du modèle hydrologique présente des avantages par rapport à la constitution de simples moyennes. La simulation de la fonte et de l’accumulation de neige permet de disposer précocement d’informations sur les apports moyens liés à l’évolution de la couverture neigeuse. L’utilisation de prévisions météorologiques sur 14 jours renseigne par ailleurs sur la durée et le volume des précipitations, ou les périodes de temps sec, et donc sur les incidences correspondantes sur les apports en eau.

 

 

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