Prédiction du rayonnement solaire en Algérie à partir des modèles hybrides

Abstract

L’énergie solaire est à l’origine de la plupart des énergies disponibles sur Terre. Elle est appelée à jouer un rôle important dans le proche avenir, en particulier dans les pays en voie de développement. Néanmoins, son exploitation soulève des défis techniques comme l’intermittence et le caractère aléatoire et son intégration dans les réseaux électriques, pose des problèmes pour le maintien de l’équilibre production-consommation. Donc, le recours aux techniques de prédiction est principalement utile pour les opérateurs de réseaux afin de mieux tenir en compte de la production variable dans leur programmation, dispatching et dans la régulation de puissance. Dans ce travail, un modèle hybride a été développé pour la prédiction du rayonnement solaire global journalier reçu sur un plan horizontal. À cette fin, et en premier lieu les méthodologies de Box-Jenkins et les réseaux de neurones artificiels (RNA) ont été utilisées. Les résultats ainsi obtenus sont comparés avec les mesures au sol. Les données de deux sites à savoir : Bouzaréah (Alger) et Ghardaïa sont employées pour l’établissement des modèles.