DNI

Le calcul du DNI, le capteur SPN1 étant horizontal, est calculé au pas horaire pour chaque site.

DNI

Carte_DNI

Exemple de carte du DNI

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Prédiction temporelle H+1

La prédiction temporelle de l’heure suivante (H+1) est faite pour les grandeurs suivantes : le rayonnement global, le rayonnement diffus et pour l’indice kb sa valeur et sa variabilité.

Les modèles implémentés reposent sur des lois de régression élaborées à partir des mesures de rayonnement du site de référence.

Les performances de prédiction sont bonnes dans l’ensemble. Le tableau suivant donne les erreurs de prédiction par site.

 

 

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Prédiction temporelle J+1

Nous avons choisi le rayonnement global et diffus (grandeurs mesurées) comme grandeurs prédites pour le lendemain. Le rayonnement direct est déduit par soustraction des deux précédentes.

La prédiction du jour suivant  (J+1) a été implémentée sur le site. Elle repose sur l’élaboration d’un modèle RN s’appuyant sur les 4 jours précédents.  L’apprentissage s’est faite sur le site de référence.

Le modèle obtenu est généralisé à l’ensemble des stations et exécuté à 17h chaque jour. L’absence de prédiction indique que les données disponibles pour la station sont de qualité insuffisante pour le modèle.

Les performances sont moyennes : nous obtenons une erreur moyenne  (MAE)  de prédiction sur l’ensemble des stations de 37 %. Les meilleures performances sont obtenues pour le site de St-Leu avec 22 % d’erreur relative.

 

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Clustering

La méthode utilisée pour classifier les signaux temporels kb repose sur la combinaison des trois méthodes éprouvées d’Analyse des Données suivantes:

  1. L’Analyse en Composantes Principales est utilisée comme une méthode de pré-traitement des données pour éliminer le bruit, réduire la dimension des données en permettant de sélectionner un ensemble réduit de facteurs centrés et non corrélés. Une classification calculée sur un ensemble pertinent de composantes principales est plus stable que celle qui aurait été déterminée sur les données initiales.
  2. La Classification Hiérarchique Ascendante (CAH) de Ward. Afin de trouver le nombre optimal de classes pour la partition, la CAH de Ward est appliquée sur ces composantes principales. Cette méthode organise les objets en une suite de partitions emboîtées formant une hiérarchie. A chaque étape, elle réunit deux classes qui minimisent la réduction de l’inertie inter-classes. Un bon nombre de classes peut être déterminé par l’analyse de la décroissance de l’inertie inter-classes des partitions de l’arbre hiérarchique.
  3. La méthode de partitionnement k-means. Une fois le bon nombre de classes trouvé, la qualité de la partition obtenue par la CAH est améliorée en appliquant la méthode k-means qui maximise l’inertie inter-classes.

La procédure implémentée sous R avec la librairie FactoMineR, est illustrée sur le graphique suivant.

Clustering

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Les 5 régimes de temps issus de la classification

L’analyse du comportement moyen des classes fait apparaitre deux types de courbes. La première concerne celles qui commencent avec un ciel relativement bien dégagé faisant prévaloir des valeurs de kb élevées, ce sont les courbes des classes 2, 4 et 5. La seconde concerne les courbes des classes 1 et 3 ayant des faibles valeurs de kb ce qui laisse entrevoir des débuts de journée avec ciel très couverts.

Classe 1 (C 1) : journées nuageuses. Effectif : 146, 15%. Cette classe correspond à un niveau d’ensoleillement très faible toute la journée. Le faible niveau de la valeur moyenne de Kb indique un couvert nuageux important. Cette classe montre des phénomènes locaux dominants parmi lesquels on peut citer les faibles alizés en été austral, les flux d’humidité importants et les brises de terre induites par des contrastes thermiques importants notamment en été.

Classe 2 (C 2) : journées intermédiaires mauvaises. Effectif : 189, 19.7%. La classe 2 présente une matinée ensoleillée jusqu’en milieu de matinée vers 9h-9h30 et un après-midi très nuageux. C’est le régime de temps classique de l’été austral.

Classe 3 (C 3) : journées perturbées. Effectif : 131, 13.7%. La classe 3 correspond à une journée variable avec une amélioration du temps en fin de matinée et une couverture nuageuse modérée dans l’après-midi.

Classe 4 (C 4) : journées intermédiaires bonnes. Effectif : 232, 24%. Le comportement de la classe 4 est similaire à celui de la classe 2, cependant le régime ensoleille est plus marque jusqu’au début de l’après-midi.

Class 5 (C 5) : journées ciel clair. Effectif : 258, 26.9%. La classe 5, correspond à un régime de beau temps sur toute la journée avec un rayonnement direct qui prédomine.

La figure suivante présente le comportement moyen de l’état de l’atmosphère pour chaque classe.

5classes

 

 

 

 

 

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Les stations

Les stations de mesure possèdent toutes la même structure: elles se différèrent que par le type module utilisé, lié à leur fonction et leur affectation.

  • Modude d’acquisition : CR1000 de Campbell Scientific
  • Module de communication :  carte réseau TCP/IP ou modem GPRS
  • Module Energie : réseau électrique ou batterie
  • Type Fixation : au sommet d’un mât rabattable ou lesté au sol
  • Capteurs :
    • 1 SNPN1 de Delta-T Devices
    • 1 WXT520 de chez Vaisala
  • Eléments spécifiques en cours d’implémentation :
    • Recharge solaire des batteries
    • Reset software
    • Contrôle du point de rosée

Un logiciel « Loggernet de chez Campbell » collecte de manière périodique les données sauvegardées en local dans une carte flash. Nous disposons d’une autonomie estimée à plus d’un mois de sauvegarde des données en local.

Stations
 

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Indice kb

L’indice de fraction directe noté kb choisi pour représenter le rayonnement solaire journalier a pour expression : kb = Flux solaire direct/ Flux solaire global . Cette grandeur est la fraction de deux mesures : prenant ainsi en compte les contraintes locales du site.

Cet indice nous donne une information sur l’état de l’atmosphère : lorsque cet indice est proche de 1, le flux direct est proche du flux global et on est en présence d’une bonne journée; inversement, lorsque l’indice est proche de 0, la journée est nuageuse. La figure suivante donne deux exemples d’évolution temporelle de kb.

Exemple_kb

 

 

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Bonjour tout le monde !

Le 27 juin 2013,  mise en place du site RCI_GS par Anais Huitelec (stage INSA).

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