Comment réaliser un benchmark de solutions de prévision des énergies renouvelables ?
Bonnes pratiques pour la sélection du meilleur fournisseur de prévisions solaires et éoliennes.
Actualités Steadysun
18/04/2024
par
Etienne Nardeau
15 min
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La production d'énergie éolienne et solaire est intrinsèquement liée aux conditions météorologiques, ce qui la rend imprévisible et perturbatrice pour la stabilité du réseau électrique. La prévision d’énergie renouvelable est devenue essentielle pour maintenir l'équilibre du réseau ou pour le trading de l'électricité, et faciliter l'intégration des sources d'énergie renouvelables dans le mix électrique.
Le défi réside dans l'obtention des données de prévision les plus performantes pour améliorer les outils de prise de décision. Dans ce contexte, le benchmarking est un instrument puissant, permettant l'évaluation et la comparaison de la performance de différents prestataires de prévisions météorologiques et de production pour identifier les prévisions de meilleure qualité.
Nous participons à plusieurs comparatifs chaque année, et souvent, les organisations qui réalisent cet exercice nous demandent des recommandations pour leur mise en œuvre. En réponse à cette demande, cet article fournit une liste des bonnes pratiques, recommandées par l’Agence Internationale de l’Enérgie [1], pour conduire un benchmark efficacement et de manière optimale.
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1. Définir un objectif clair
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Il est crucial de spécifier l'objectif exact du processus de benchmark. Cela implique de déterminer ce que l'on espère atteindre en comparant différentes entités, que ce soit l'amélioration de la fiabilité, l'amélioration de la précision ou l'identification des meilleures pratiques. Un objectif bien défini, guide l'ensemble de l'exercice de benchmark pour des prévisions solaires et/ou éoliennes, en s'assurant qu'il reste pertinent.
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Comment réaliser un benchmark de solutions de prévision des énergies renouvelables ?
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2. Établir des métriques précises et des critères d'évaluation
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Avant d'initier le processus de benchmarking, il est essentiel de sélectionner et de définir soigneusement les métriques et critères spécifiques qui seront utilisés pour évaluer les performances. Ces métriques doivent être pertinentes par rapport aux objectifs du benchmark et capables de fournir des indicateurs clairs et mesurables. Par exemple, les métriques généralement utilisées pour la vérification des prévisions à un jour d'avance peuvent ne pas être pertinentes pour l'évaluation des prévisions à très court terme. En définissant ces paramètres à l'avance, vous créez une base transparente et objective sur laquelle comparer différentes solutions de prévision, en s'assurant que le processus de sélection est équitable.
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3. Formuler un calendrier détaillé
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L’élaboration d’un planning complet est très importante dans le processus de benchmark de solutions de prévision des énergies renouvelables. Cette chronologie doit clairement délimiter les dates de début et de fin de chaque phase du processus, y compris quand les sélections seront annoncées et quand les contrats seront attribués. En procédant ainsi, vous établissez un cadre structuré qui décrit non seulement la durée de chaque jalon clé, mais aussi la séquence dans laquelle ils se produiront. Ce niveau de détail assure que toutes les parties impliquées ont une compréhension claire du calendrier, contribuant à un processus plus organisé et efficace.
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4. Prioriser la confidentialité dans la diffusion des résultats
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Il est important d’obtenir des fournisseurs de services de prévision leur consentement pour partager les résultats des prévisions dans un format anonymisé. Cette étape est cruciale pour créer un cadre qui encourage l'amélioration continue et favorise une culture d'auto-réflexion sur la précision des prévisions parmi les fournisseurs. En supprimant les informations identifiables, les fournisseurs de services peuvent se sentir plus à l'aise de participer au processus de benchmarking, sachant que leurs données seront utilisées de manière constructive. Anonymiser les résultats permet également un échange ouvert de connaissances sur les performances, encourageant les fournisseurs à apprendre des données agrégées et à identifier les opportunités d'améliorer leurs modèles de prévision.
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5. Mettre en place une phase préparatoire de questions-réponses
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Réserver une période de 1 à 2 semaines pour les questions et réponses avant le début du processus de benchmarking est clé pour optimiser la préparation et la compréhension de tous les participants. Cette phase permet à la fois aux fournisseurs de services de prévision et aux organisateurs du benchmark, de clarifier toute incertitude, de traiter des préoccupations spécifiques et de fournir des explications détaillées sur la méthodologie, les objectifs et les attentes du benchmark. En consacrant du temps à cet échange, les participants peuvent pleinement comprendre la portée et les exigences de l'exercice de benchmarking, en s'assurant que tout le monde est sur la même longueur d'onde dès le départ. Cette étape préparatoire aide non seulement à atténuer les malentendus potentiels ou la confusion pendant la période de benchmarking réelle, mais favorise également un environnement plus collaboratif et transparent.
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6. Prévoir une période de test pour valider le processus d'échange de données
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Il est important de tester le process d’échange des données entre les participants et les opérateurs du benchmark avant que l'activité de benchmarking réelle ne commence. Cette phase de test est appliquée pour s'assurer que l'échange de données est à la fois efficace et sécurisé, en abordant tout problème technique, tel que les problèmes de compatibilité ou les préoccupations d'intégrité des données, qui pourraient entraver les flux d'informations. En consacrant du temps à valider les protocoles de transfert de données en amont, les participants peuvent s’assurer que le processus de benchmarking ne sera pas entravé par des problématiques d’échange de données. Cette étape facilite non seulement une collaboration plus efficace en lissant tout obstacle technique potentiel, mais renforce également la fiabilité et la crédibilité de l'exercice de benchmarking lui-même.
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7. Maintenir un dialogue efficace et rapide
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Il est essentiel d'établir un cadre de communication qui garantit des interactions rapides et directes avec toutes les personnes impliquées dans le processus de benchmarking. Cela implique d'informer rapidement les participants de toute modification de la structure du benchmark ou des procédures suivies, ainsi que de répondre rapidement à toute question qu'ils pourraient présenter. Mettre en œuvre une stratégie de communication proactive garantit que toutes les parties prenantes sont tenues au courant et peuvent ajuster leurs préparations ou leurs attentes en conséquence. Une telle approche minimise la confusion et favorise un environnement transparent, où les participants se sentent valorisés et informés. En privilégiant des canaux de communication clairs et rapides, il devient possible d'aborder préventivement les problèmes potentiels, de faciliter des opérations plus fluides et de renforcer la nature collaborative du benchmark.
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8. Assurer l'uniformité des fichiers de prévisions
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Exiger un format standardisé pour les fichiers de prévisions de tous les participants est une étape cruciale dans la rationalisation du processus de benchmarking. Pour atteindre cette uniformité, il est conseillé de non seulement demander que les la livraison des données se fasse dans un format spécifique, mais aussi de fournir un fichier exemple. Cette approche réduit considérablement les écarts dans la présentation des données, rendant plus facile la comparaison, l'analyse et l'interprétation des informations fournies par différents fournisseurs de services de prévision solaire et éolien. En établissant une norme commune et en offrant un modèle pour la structure des données de prévision, vous facilitez une intégration plus fluide des données provenant de diverses sources. Cette uniformité dans la soumission aide à prévenir les retards et complications potentiels qui pourraient survenir en devant reformater ou clarifier les soumissions de données, améliorant ainsi l'efficacité du processus de benchmarking. De plus, cela assure que tous les participants sont sur un pied d'égalité, avec une compréhension claire des attentes, ce qui favorise l'équité et l'objectivité dans l'évaluation de la précision et de la performance des prévisions.
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9. Viser des présentations de données standardisées
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Assurer une cohérence dans les formats des fichiers de données de mesure et de prévision est primordial pour le bon déroulement d'un processus de benchmarking. Il est conseillé de travailler à assurer que toutes les soumissions de données s'alignent sur les exigences et préférences spécifiques de l'opérateur du benchmark, en particulier une fois qu'un contrat est en place. Cela signifie établir des directives claires pour la structure, le format et la livraison des données par toutes les entités participantes. En fixant ces normes en amont et en les communiquant efficacement, vous pouvez réduire fortement le besoin de reformater ou clarifier les données plus tard dans le processus. Enfin, des formats de données uniformes aident à s'assurer que l'exercice de benchmarking est concentré sur l'évaluation précise de la performance des prévisions elles-mêmes, plutôt que d'être encombré par des incohérences dans la présentation des données.
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10. Assurer un accès équitable aux informations
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Il est critique de fournir à chaque participant au processus de benchmarking le même ensemble de données historiques et de métadonnées de projet. Cette approche est fondamentale pour créer un environnement équitable où chaque participant est évalué dans des conditions identiques. En distribuant des données historiques uniformes, telles que des mesures d’irradiance, de température ou de vent et des données de production d'énergie, ainsi que les caractéristiques des centrales complètes qui pourraient inclure des spécificités sur la localisation géographique, l'infrastructure technologique, ou les paramètres opérationnels, vous assurez que toutes les parties ont accès aux mêmes informations. Cette uniformité dans la fourniture des données favorise non seulement un paysage compétitif juste, mais améliore également la validité de la comparaison à travers différentes prévisions.
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11. Obtenir le soutien nécessaire pour une évaluation approfondie
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Il est impératif pour l'équipe qui organise le benchmark de pouvoir allouer des ressources suffisantes à la fois pour la fourniture de données pertinentes et l'exécution d'un processus de validation complet. Cette allocation comprend, entre autres, l'accès à des données précises et à jour, des outils analytiques de pointe, et suffisamment de main-d'œuvre pour mener des évaluations détaillées. En investissant dans ces ressources, l'administrateur du benchmark assure que les données utilisées dans le processus sont de haute qualité et que les méthodes de validation employées sont approfondies et capables d'évaluer avec précision la performance des modèles de prévision en cours de benchmarking. Cet engagement de ressources contribue significativement à la force et à la fiabilité de l'exercice de benchmarking, car il permet une analyse détaillée des prévisions solaires et éoliennes. Il fournit également une base solide sur laquelle les participants peuvent construire et affiner leurs techniques de prévision, conduisant finalement à des améliorations dans la précision et la fiabilité des prévisions futures.
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En résumé, le succès d'un benchmark de prévision repose sur la définition claire de ses objectifs et l'utilisation de métriques précises pour l'évaluation. Un calendrier détaillé, des accords de confidentialité et une phase préparatoire de questions-réponses sont essentiels pour aligner les participants et assurer un fonctionnement fluide. La standardisation des formats de données et l'assurance que tous les participants aient un accès égal à l'information sont critiques pour une évaluation équitable. Une communication efficace et une allocation de ressources suffisantes sont fondamentales pour un processus d'évaluation complet.
Maintenant, c'est à votre tour d'appliquer ces principes à vos efforts de benchmarking, préparant le terrain pour l'innovation et l'amélioration continue dans vos opérations.
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Note :
1. IEA Wind Recommended Practice for the Implementation of Renewable Energy Forecasting Solutions. 270 pp. Elsevier Academic Press, November 1, 2022. ISBN: 9780443186813.
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