Appendice B
Production éolienne et températures en période anticyclonique automnale et hivernale
Le commentaire de la figure 17, dans laquelle on suit en parallèle la production éolienne française et les températures moyennes relevées sur le site de Toussus le Noble, affirme que la seconde partie du mois de Novembre fournit une bonne illustration de l’établissement d’un anticyclone froid. En effet, il nous semble illustrer un enchaînement séquentiel de phénomènes très caractéristique. Dès que l’anticyclone s’installe, la production éolienne s’effondre. Elle reste faible tant que l’anticyclone est en place. De façon concomitante, on observe une baisse progressive des températures qui se traduit par une augmentation des besoins en électricité. Dès le retour de dépressions (vents tièdes ou plutôt moins froids) la température remonte rapidement en même temps qu’augmente fortement la puissance éolienne[29].
Fig.B.1 La courbe rouge de la partie supérieure de la figure donne la production éolienne (en MW) de la zone Allemande EON-Transpower pendant le mois de janvier 2010. La résolution temporelle est horaire. La ligne verte donne la puissance installée du parc en ce mois de Janvier (10 GW). La ligne horizontale jaune indique la puissance moyenne sur le mois (2 GW). La courbe bleue indique les erreurs de prévision sur la puissance éolienne que le réseau a du gérer. Elles peuvent atteindre 2 GW. La partie inférieure de la figure donne l’évolution des températures moyennes à Berlin fournie par le « Deutsches Wetterdienst ».
La figure B.1 fournit une illustration de configuration anticyclonique pour la zone gérée par E-ON en Allemagne lors des deux vagues de froid anticycloniques qui ont marqué le mois de Janvier 2010. Le phénomène, commençant par une chute rapide de la production éolienne et une baisse progressive des températures, et se terminant par une remontée rapide et de la production éolienne et de la température est bien visible. On notera que sur ce mois de Janvier 2010 le facteur de charge des éoliennes allemandes a été de 20%.
Fig.B.2 La courbe bleue de la partie supérieure de la figure donne la production éolienne (en MW) de la zone danoise Energinet pendant le mois de décembre 2007. La résolution temporelle est du quart d’heure. L’axe vertical, (graduation 500 MW) monte jusqu’à 3,5 GW. La ligne violette donne la puissance installée du parc danois en ce mois de Décembre (3,2 GW). La partie inférieure de la figure donne l’évolution des températures moyennes à Hambourg fournie par le « Deutsches Wetterdienst ».
A partir des données danoises relevées sur le site de la compagnie danoise Energinet, la Figure B.2 fournit une autre illustration du même enchaînement de phénomènes pour la très longue période anticyclonique qui a débuté vers le 10 Décembre et a duré près de deux semaines. Elle a aussi affecté la France mais les données analytiques de l’éolien français pour cette période ne sont pas disponibles.
Finalement pour illustrer les limites de la notion de « foisonnement » ou de complémentarité des productions éolienne des diverses zones européennes, la figure B.3 compare les productions allemande et française pour le mois de Janvier 2010.
Fig.B.3 La courbe rouge de la partie supérieure de la figure donne la production éolienne (en MW) de la zone Allemande EON-Transpower pendant le mois de décembre 2007 (voir légende Fig. B.1). La partie inférieure de la figure (source RTE) donne, pour le même mois, l’évolution de la puissance appelée française (courbe bleue, échelle de gauche, graduation 10 GW entre 50 et 90 GW) et le facteur de charge éolien français (courbe violette, échelle de droite, graduation 5% entre 0 et 65%
La forte similarité des courbes de production éolienne des deux pays permet d’avoir des doutes sur la capacité de lissage à l’échelle du continent qui est parfois annoncée par les défenseurs de l’éolien (et par l’ADEME). Il semble toutefois que le second anticyclone sibérien (seconde moitié du mois) soit arrivé d’Allemagne, dans notre pays, avec un jour de retard.
Pour tester cette hypothèse du « foisonnement » il serait intéressant de disposer de données qui soient analytiques non seulement en temps mais aussi suivant les zones géographiques d’implantation des éoliennes. Il suffirait pour cela que RTE (ou l’ADEME) mette à la disposition du public les productions instantanées de quelques parcs éolien de taille similaire situés sur nos « trois façades maritimes ». De plus, comme une grande partie du potentiel éolien français est placé dans des zones a priori peu favorables (centre, est de la France), il conviendrait aussi de donner la production électrique de quelques parcs situés dans ces régions. Cela constituerait certainement une information pertinente pour aider le citoyen-consommateur-« subventionneur » à se former une opinion.
On notera que, sur ce mois de Janvier 2010, l’efficacité des éoliennes Allemandes a atteint 80% pendant quelques quarts d’heure. Celles des éoliennes françaises n’a elle dépassé 60% que pendant quelques quarts d’heure.
[1]Un document définitif est actuellement en préparation sur la base de données de six mois de production électrique de Juillet à Décembre 2010. Les données antérieures ne sont pas disponibles.
[2]82 €/MWh en 2006. Plus aujourd’hui, si on tient compte de l’indexation prévue par les arrêtés (ainsi pour l’année 2011, la Commission de Régulation de l’Energie retient un tarif moyen de 86,4€/MWh).
[3]Dans l’appendice A on trouvera l’adresse web à laquelle on peut se procurer les données ainsi qu’un descriptif sommaire du contenu du site. Cet appendice précise aussi la façon dont ces données sont utilisées dans le présent document.
[4]La production solaire photovoltaïque n’est pas précisée, probablement parce que sa contribution est trop marginale. Pour ce qui concerne l’énergie de pompage voir aussi l’appendice A
[5]A. de Lamartine, les Méditations Poétiques, Le Lac ; A. de Vigny, Les Destinées, La Maison du Berger.
[6]On notera une rubrique « Autre » pour laquelle RTE indique : « Autres concerne les moyens de production raccordés au réseau de distribution pour le[s]quels il n’est pas possible, comme sur le réseau de transport de RTE, d’effectuer une télémesure. Il s’agit donc d’une estimation. Cela concerne les productions sous régime d’Obligation d’Achat, les cogénérations et autres productions thermiques dites diffuses ». Telle quelle, cette description apparaît à la fois incorrecte et incomplète. Pour plus de détails, on se rapportera à l’appendice A.Ici, on remarquera seulement que la référence générale à l’Obligation d’Achat est incorrecte puisque l’éolien qui en relève n’est pas comptabilisé dans « Autres » mais bénéficie d’une rubrique dédiée (zone verte). Elle aussi incomplète puisque « Autre » incorpore aussi entre autres la production hydraulique fatale (« fil de l’eau », marémotrice). On ne dispose pas d’information sur la façon dont le mini-hydraulique est comptabilisé. Sur la période étudiée dans ce document, « Autre » évolue au fil du temps avec une certaine régularité comme le montre la figure dessinée dans l’appendice A.
[7]« Glissant » signifie que les valeurs de puissances portées en Fig.3 pour un quart d’heure donné correspondent à la moyenne des valeurs des puissances instantanées pour les 48 quarts d’heure qui le précédent, lui-même et pour les 47 quarts d’heure qui le suivent.
[8]« bin » : mot anglais de jargon statistique (traduction littérale « case » ou « boite ») qui correspond à une partition de l’espace de la variable aléatoire (ici la consommation globale) en intervalles (de largeur constante ou variable) dans chacun desquels on choisit de regrouper un sous-ensemble des points d’un échantillonnage fini (ici, on regroupe tous les points associés à une valeur de la variable comprise dans l’intervalle), de façon à leur appliquer un traitement statistique commun (moyenne, dispersion quadratique, …). Le choix des bins, de façon à utiliser au mieux un échantillonnage fini, est un problème qui n’a pas de réponse unique : la réponse est aussi statistique. Il importe donc de vérifier la stabilité des conclusions vis-à-vis de variations du paramétrage des bins, par exemple, ici reprendre l’étude pour des largeurs de 2 GW ou de 3 GW ou des variations aléatoires de largeur d’un bin à l’autre ou en décalant l’origine des bins, (de 1,25 GW par exemple).
[9]En fait, ponctuellement, elles ont atteint des valeurs de 6 GW.
[10]Autant par l’augmentation nominale de puissance du parc nucléaire installé que par la souplesse que ces deux unités supplémentaires de moins de dix ans auraient apporté dans la programmation des arrêts de tranche.
[11]Source : site de l’ADEME www.suivi-eolien.com
[12]Ce qualificatif n’est qu’en partie vrai pour « Autres » qui contient des énergies fatales (mais bien prévisibles) associées aux barrages de grands fleuves (production au fil de l’eau). De fait on constate (Appendice A) que même ceux qui sont en principe partiellement pilotables (cogénération) tournent aussi à leur maximum de puissance de façon à exploiter au mieux les bénéfices financiers associés à l’Obligation d’Achat.
[13]On notera que cet « ordre de mérite » ne s’applique ni à « Autres » ni à l’éolien, qui bien qu’étant l’énergie la plus chère (plus chère hors les productions électriques à partir de biomasse et de solaire photovoltaïque qui ne sont pas détectables dans les chiffres fournis par RTE), est injectée en priorité sur le réseau dans le cadre de l’Obligation d’Achat.
[14]De fait, l’ADEME qui, pendant un temps, donnait des indications de production, ferme éolienne par ferme éolienne sur son site, avait cessé de le faire à partir de mars 2006.
[15]L’appendice B discute un cas similaire pendant la forte vague de froid de Janvier 2010.
[16]A cet effet, on rappellera que les engagements de RTE sont que le défaut de fourniture d’électricité aux usagers ne doit pas excéder trois heures par an soit très largement moins que 5% du temps.
[17]Cet évènement était tellement extraordinaire qu’il a donné lieu à un communiqué du Syndicat des Energies Renouvelables (SER).
[18]Même si c’est bien sûr dans cette fonction de base qu’il est le plus rentable puisque son facteur de charge est alors maximal.
[19]Contrairement à ce qu’on pourrait croire le développement du parc éolien français ne s’effectue pas particulièrement dans les zones les plus ventées. Les données du site ADEME http://www.suivi-eolien.com/montrent que les régions Picardie, Centre et Est, pourtant modérément ventées (selon les données de l’ADEME), pèsent plus que la Bretagne, la Vallée du Rhône et le Roussillon en termes de puissance installée. L’éolien serait-il donc moins un moyen de production mis au service de la Nation qu’un moyen de mettre la Nation (par le budget de ses consommateurs) au service des investisseurs et (souvent) de grands propriétaires terriens ?
[20]RTE indique qu’en hiver chaque degré en moins se traduit par un appel de puissance supplémentaire de 2,1 GW.
[21]Le gradient pour un quart d’heure donné mesure la rapidité de variation de la puissance à cet instant. L’unité choisie est le MW par heure : MW/h. Ici, il est calculé comme le double de la différence des puissances des deux quarts d’heure voisins.
[22]On explique dans l’Appendice A pourquoi il n’a pas semblé pertinent, en l’état, de s’attarder à commenter les quelques gradients qui dépassent 600 MW. Par contre, il sera intéressant de confirmer ou non l’existence de tels gradients extrêmes de puissance éolienne dans la mesure où ils pourraient être les représentants d’un phénomène (dit de « fat tails ») qui affecte certaines distributions statistiques (indices boursiers, distributions de vitesses atomiques dans un gaz pour des températures sub-milli-Kelvin ou phénomènes météorologiques extrêmes par exemple).
[23]Il convient de remarquer qu’au contraire des gradients éoliens peu prévisibles, ceux de la consommation électrique sont plus faciles à anticiper dans la mesure où ils s’expliquent pour l’essentiel par des comportements sociétaux et des facteurs externes tels que la température. Une régularité de comportement est d’ailleurs visible sur la figure 20 dont une analyse de Fourier mettrait en évidence des pics journaliers (à 2.pi/96) et hebdomadaire (à 2.pi/672).
[24]La comparaison des mois de Novembre 2009 et 2010 montre aussi de fortes variations d’une année à l’autre. Ainsi RTE (Aperçu sur l’énergie électrique, Novembre 2010) annonce que la production éolienne du mois de Novembre 2010 a été inférieure de près de 27% à celle du même mois en 2009.
[25]Sur la figure B.1 (Appendice B) on peut constater qu’en Janvier 2010, les erreurs de prévision de puissance éolienne dans la zone allemande gérée par EON-Transpower se sont parfois élevées à 2 GW pour une puissance éolienne installée de 10 GW et une puissance moyenne livrée de 2 GW. Une erreur de prévision sur l’arrivée du vent sur les éoliennes du nord de l’Allemagne a aussi joué un rôle important à l’origine du blackout européen du 4 Novembre 2006.
[26]Il est prévu 19 GW d’éolien terrestre et 6 GW d’éolien maritime pour lesquels on ne dispose d’aucune donnée.
[27]Il semble que certains écarts pourraient être dus à des asynchronismes dans la transmission des informations collectées, par exemple d’ERDF vers RTE. Le quart d’heure semble donc être la limite inférieure de précision temporelle pour une collecte fiable. De fait, sauf peut-être pour le calcul des gradients, une telle résolution n’apparaît pas vraiment nécessaire pour les analyses. Une résolution horaire qui serait bien sûr plus commode semble suffisante comme on peut s’en convaincre en comparant les courbes originales (résolution du quart d’heure) et la courbe obtenue après un lissage glissant sur quatre valeurs consécutives (résolution horaire).
[28]RTE, www.rte-france.com/uploads/media/pdf_zip/publicationsmensuelles/apercu_energie_elec_2010_11.pdf
« Aperçu sur l’énergie électrique Novembre 2010 », première figure en page 3.
[29]L’explication de ce comportement des températures (descente progressive, remontée rapide) pourrait tenir à l’effet important de la circulation de l’air dans la régulation de la température moyenne. Lorsque l’anticyclone s’établit, cette circulation disparaît alors que le ciel est en général dégagé. La progressivité observée de la chute de température tiendrait alors à un bilan cumulatif journalier négatif des transferts de chaleur : la perte nocturne étant plus importante que le gain diurne. De fait, surimposées à la tendance décroissante de la température moyenne visible sur les figures 17, B.1 et B.2, un suivi horaire des températures montre d’importantes oscillations. Par contre, dès l’arrivée des vents en provenance de l’Atlantique, ceux-ci établissent rapidement un équilibre pour des températures plus élevées (ce type de dépressions apportant souvent aussi une couverture nuageuse, on observe aussi une diminution de l’amplitude des oscillations jour-nuit des températures).
