Laliste des cartes de localisation des Ă©oliennes. âą La carte dâuMap â Openstreetmap, reprĂ©sente chaque parc Ă©olien par une puce rouge. Le nombre dâĂ©oliennes, leur puissance cumulĂ©e et le nom de la commune dâimplantation est affichĂ© en sĂ©lectionnant le point. La carte de Fabrice Wojcicki.
Lesecteur de l'Ă©nergie Ă©olienne en France a pris progressivement de l'importance : en 2021, sa part dans la production nette d'Ă©lectricitĂ© du pays atteint 7 % et le taux de couverture moyen de la consommation par la production dâorigine Ă©olienne a Ă©tĂ© de 7,7 % en 2021 aprĂšs 8,7 % en 2020 et 7,2 % en 2019. Le parc Ă©olien français est concentrĂ© Ă 50 % dans deux rĂ©gions : Hauts-de
Du26 au 28.12.1999 ; Prévisions pour aujourd'hui et les prochains jours. Les couleurs sont à personnaliser sur canva. Photolive toutes les photos les meilleurs clichés carte des photos publier mes photos ! Cartes des vents prévus pour la semaine, retrouvez la meteo des vents en force et direction pour les 7 jours à venir en france. La
Visualiserles conditions Ă©oliennes, mĂ©tĂ©orologiques, ocĂ©anographiques et de pollution actuelles, telles que prĂ©vues par des superordinateurs, sur une carte animĂ©e interactive. Mises Ă
SystĂšmed'Ă©nergie solaire Ă©olienne de 1400 watts pour la maison : Ă©olienne 400 W + 10 panneaux solaires monocristallins 100 W + onduleur Pure Since Wave 2000 W (pic 4000 W) + contrĂŽleur MPPT. 2 419,01âŹ. Recevez-le entre le mardi 6 septembre et
LancĂȘtre de l'Ă©olienne est le moulin Ă vent, apparu en Perse dĂšs l'an 620 et suivi de la pompe Ă vent, apparue au IX e siĂšcle dans l'actuel Afghanistan.De nos jours, ils sont encore utilisĂ©s couplĂ©s Ă une pompe Ă eau, gĂ©nĂ©ralement pour drainer et assĂ©cher des zones humides ou au contraire irriguer des zones sĂšches ou permettre l'abreuvage du bĂ©tail.
Pourqu'une éolienne soit rentable, il faut que la vitesse moyenne soit supérieure à : - 3.1 m/s (à 10m de hauteur) - 4.0 m/s (à 50m de hauteur) - 4.3 m/s (à 80m de hauteur) Au-delà de 7.5 m/s, les vents sont trop forts pour permettre l'exploitation. Echelles de visualisation : C'est la plage d' échelles graphiques pour lesquelles la couche est visualisable sur la carte. En dehors de
BBbNC. La NASA se tourne vers une startup japonaise pour lâaider Ă crĂ©er des cartes des vents qui rendront plus sĂ»rs les drones et les taxis aĂ©riens dans le ciel du monde entier. MetroWeather Co. fabrique des capteurs lidar compacts et peu coĂ»teux qui peuvent ĂȘtre utilisĂ©s pour dĂ©tecter des dangers tels que le cisaillement du vent. Une technologie permettant ainsi aux drones dâopĂ©rer dans des environnements urbains, a dĂ©clarĂ© le directeur gĂ©nĂ©ral Junichi Furumoto dans une interview. La sociĂ©tĂ© basĂ©e Ă Kyoto travaillera avec TruWeather Solutions Inc. aux Ătats-Unis dans le cadre du programme de subvention Small Business Innovation Research de la NASA. Les drones autonomes et les voitures volantes, longtemps considĂ©rĂ©s comme des objets de science-fiction, se rapprochent lentement de la rĂ©alitĂ©. Les machines Ă quatre rotors, appelĂ©es quadcoptĂšres, sont dĂ©jĂ utilisĂ©es pour la photographie, les inspections et la cartographie. Inc., Alphabet Inc. et United Parcel Service Inc. Ă©tudient leur utilisation notamment pour les livraisons. Un certain nombre de start-ups et dâentreprises aĂ©rospatiales travaillent Ă©galement sur des vĂ©hicules Ă©lectriques Ă dĂ©collage et atterrissage verticaux. Des appareils pouvant notamment transporter des personnes. La sĂ©curitĂ© toujours un point sensible Faire voler ces engins sans connaĂźtre le vent et risquer de sâĂ©craser est inconcevable », a dĂ©clarĂ© M. Furumoto. Encore plus lorsque des personnes sont le chargement ». Le lidar signifie dĂ©tection et tĂ©lĂ©mĂ©trie par la lumiĂšre. Il sâagit dâune technologie qui utilise la lumiĂšre pour mesurer la distance. Une technologie qui est notamment en train dâĂȘtre adoptĂ©e pour les automobiles autonomes. Les capteurs lidar de MetroWeather mesurent le mouvement et la vitesse du vent. Ils repĂšrent pour ce faire les fines poussiĂšres dans lâatmosphĂšre Ă lâaide dâun laser infrarouge. Ă partir de mars prochain, deux de ses lidars seront utilisĂ©s par la sociĂ©tĂ© TruWeather. Une sociĂ©tĂ© basĂ©e Ă New York, sur un site de test de drones de la NASA. Ils serviront Ă dĂ©montrer comment les informations sur le vent en temps rĂ©el peuvent aider les drones Ă choisir des itinĂ©raires optimaux. Ce qui permet dâĂ©viter le cisaillement du vent et dâautres dangers. Le lidar a une portĂ©e de 18 kilomĂštres 11 miles. Ce qui signifie que quatre dâentre eux, perchĂ©s au sommet de gratte-ciel, peuvent couvrir tout le centre de Tokyo. Lâappareil, de la taille dâune table Ă cafĂ©, pĂšse 130 kilogrammes 287 livres. Ă cĂŽtĂ©, un concurrent japonais aux caractĂ©ristiques similaires et aussi grand quâune maison, pĂšse plusieurs tonnes. Une machine qui coĂ»te aussi dix fois plus cher, soit plusieurs millions de dollars, a dĂ©clarĂ© M. Furumoto. Un premier modĂšle de drones prĂ©vu pour mars prochain Le secret de MetroWeather rĂ©side dans son algorithme exclusif de traitement du signal. Un algorithme qui permet dâutiliser un faisceau laser de moindre puissance sans sacrifier la prĂ©cision, a expliquĂ© M. Furumoto. La sociĂ©tĂ© prĂ©voit dâintroduire son premier modĂšle de production de masse en mars prochain, qui rĂ©duira de prĂšs de moitiĂ© les dimensions du lidar et en rĂ©duira considĂ©rablement le prix. Furumoto estime que lâentreprise a environ trois ans dâavance sur ses rivaux. MetroWeather, qui compte parmi ses investisseurs Draper Nexus, Drone Fund et Real Tech Fund, cherche Ă lever plusieurs millions de dollars dâici Ă la fin de lâannĂ©e pour Ă©tendre ses activitĂ©s aux Ătats-Unis. Lâentreprise vise un chiffre dâaffaires de plusieurs centaines de millions de dollars dĂšs 2025. La demande commencera Ă dĂ©coller vers 2025. Elle le sera notamment avec le dĂ©veloppement de ce que la NASA appelle le niveau 4 de maturitĂ© de la mobilitĂ© aĂ©rienne urbaine. Il sâagit dâun systĂšme de notation similaire Ă celui utilisĂ© pour la conduite autonome. Le niveau supĂ©rieur correspondant Ă une technologie plus avancĂ©e. Ă UML4, la Nasa envisage des centaines de vols simultanĂ©s dĂ©collant dâaĂ©rodromes urbains, les vĂ©hicules Ă©changeant des informations entre eux pour Ă©viter les collisions. MetroWeather estime que le marchĂ© final pour ses services se mesurera en milliards de dollars, contre moins de 100 millions de dollars aujourdâhui, principalement axĂ©s sur lâĂ©nergie Ă©olienne. Selon M. Furumoto, les inspections par drone dâinfrastructures et les applications mĂ©dicales, qui nĂ©cessitent une livraison rapide de charges utiles de grande valeur et de faible poids, devraient suivre. Il reconnaĂźt quâil nâest pas encore Ă©vident de savoir quelle sera lâutilisation de cette technologie sur le marchĂ© de masse.
Avec 23 Ă©oliennes, le parc de Sainte-Rose Ă la RĂ©union fait partie des plus importants sites Ă©oliens implantĂ©s en outre-mer. ©EDF-Jean-Luc PetitEn France, 1 353 installations1Ă©oliennes terrestres sont raccordĂ©es au rĂ©seau Ă©lectrique Ă fin juin 2015. Elles sont prĂ©sentes dans toutes les rĂ©gions Ă lâexception de lâAquitaine et de la Guyane outre-mer.En France, les cinq rĂ©gions possĂ©dant la plus grande capacitĂ© Ă©olienne raccordĂ©e sont Ă fin juin 2015 Champagne-Ardenne avec 1 682 MW installĂ©s 2 765 GWh produits en 2014 ;Picardie avec 1 472 MW 2 377 GWh en 2014 ;Centre-Val de Loire avec 885 MW 1 588 GWh en 2014Bretagne avec 836 MW 1 396 GWh en 2014 ;Lorraine avec 729 MW 1 188 GWh en 2014.Hormis la Bretagne, ces rĂ©gions ne sont toutefois pas les plus ventĂ©es de France2. Le relief de la zone dâinstallation plaines et la rĂ©gularitĂ© du vent y soufflant sont des critĂšres dĂ©terminants pour implanter des Ă©oliennes. Sây ajoutent des facteurs Ă©conomiques, politiques ou sociaux. Rappelons par ailleurs que les Ă©oliennes sont en gĂ©nĂ©ral automatiquement arrĂȘtĂ©es au-dessus de 90 km/h de rĂ©gions gĂ©nĂšrent plus de la moitiĂ© de lâĂ©lectricitĂ© produite sur leur territoire grĂące Ă des Ă©oliennes la Picardie 74% du mix et la Bretagne 51% du mix. Le plus grand site Ă©olien de France est situĂ© dans le Pas-de-Calais avec 16 parcs installĂ©s Ă proximitĂ© de la commune de Fruges3. Avec 70 Ă©oliennes, la puissance cumulĂ©e de ces parcs avoisine 140 puissance totale de 9,7 GW Ă fin juin 2015, le parc Ă©olien français4 a produit 17 TWh en 2014, soit 3,1% de la production Ă©lectrique nationale. A moyen terme, les Ă©oliennes offshore sont susceptibles de fournir une quantitĂ© dâĂ©lectricitĂ© plus significative et plus rĂ©guliĂšre sur le puissance cumulĂ©e des 4 rĂ©gions en orange constitue la moitiĂ© de la capacitĂ© Ă©olienne totale installĂ©e en France. ©CDE
RETN - RĂ©fĂ©rentiel Ăolien Terrestre National - Carte des Ă©oliennes en service au sein de la France MĂ©tropolitaine hors Corse Source des donnĂ©es DREAL + DRIEE Date de DerniĂšre mise Ă jour Variable selon les rĂ©gions mais environ fin 2020 Contenu du dataset Positions des Ă©oliennes en service au sein de la France MĂ©tropolitaine hors Corse Attributs Nombreux attributs descriptifs, l'uniformisation n'a pas totalement Ă©tĂ© effectuĂ©e Ătendue gĂ©ographique France MĂ©tropolitaine hors Corse Avertissement Ce jeu de donnĂ©es ne remplace en aucun cas les donnĂ©es officielles, et ceci malgrĂ© la source officielle des donnĂ©es de ce dataset. Le jeu de donnĂ©es semble trĂšs fiable, mais la mise Ă jour de ce jeu de donnĂ©es nâest pas faite en temps rĂ©el. De plus, un traitement non validĂ© officiellement par les DREAL+DRIEE a Ă©tĂ© effectuĂ© sur les donnĂ©es pour filtrer les Ă©oliennes en service. Licence des donnĂ©es Le jeu de donnĂ©e est publiĂ© dans la licence ouverte de rĂ©utilisation dâinformations publiques V2 Source et producteur initial des donĂ©es DREAL + DRIEE Retraitement des donnĂ©es AurĂ©lien TABARAUD Remerciements Merci aux services de l'Ă©tat pour la crĂ©ation des datasets rĂ©gionaux, ce qui a permis d'Ă©tablir ce rĂ©fĂ©rentiel national Date de derniĂšre publication du dataset 19/03/2021 Type de donnĂ©es Vectorielles Format de donnĂ©es ShapeFile Cadre lĂ©gal DonnĂ©es publiĂ©es dans le cadre du code des relations entre le public et lâadministration et de la loi pour une rĂ©publique numĂ©rique
Selon un rĂ©cent rapport du programme Copernicus, les vitesses du vent Ă©taient particuliĂšrement faibles dans dâautres pays europĂ©ens en 2021. Notamment en Europe du Nord, oĂč un grand nombre dâĂ©oliennes sont temps pour les Ă©oliennes ! Rarement le vent souffle aussi peu que lâan dernier en Europe. En 2021, dans certaines parties du Vieux Continent, les vitesses des vents sont les plus faibles depuis au moins 40 ans. Selon un rĂ©cent rapport du programme spatial Copernicus, lâobservatoire europĂ©en chargĂ© de collecter les donnĂ©es planĂ©taires, il faut certainement remonter Ă 1979 pour retrouver un niveau aussi bas, date de la premiĂšre histoire des la zone allant de lâIrlande et du Royaume-Uni au Danemark, Ă lâAllemagne et Ă la RĂ©publique tchĂšque, via la mer du Nord, les vitesses annuelles de lâair dans certaines zones sont infĂ©rieures de 10 % Ă la moyenne relevĂ©e lors des rĂ©fĂ©rences 1991-2020. Record de Copernic, les vents les plus forts ont Ă©tĂ© signalĂ©s dans le sud-est de lâEurope, en particulier en Italie, en GrĂšce, en Turquie et dans les cette situation a des consĂ©quences sur lâapprovisionnement Ă©nergĂ©tique de lâEurope. Les pays oĂč les vitesses de lâair Ă©taient particuliĂšrement faibles Ă©taient Ă©galement les pays les plus dĂ©veloppĂ©s. LâAllemagne possĂšde la plus grande puissance de production du continent et le Royaume-Uni occupe la troisiĂšme place sur la plateforme. Du Danemark, 44% de celle-ci est exploitĂ©e par des Ă©oliennes, la mer est couverte par des fermes cĂŽtiĂšres. Un indicateur de plus en plus suivi Pour les vents cĂŽtiers, le niveau dâĂ©nergie annuel moyen en 2021 Ă©tait infĂ©rieur de 13 % en Allemagne et au Royaume-Uni par rapport Ă la moyenne annuelle 1991-2020, et il atteignait mĂȘme 15 % en Irlande et en RĂ©publique tchĂšque. Pour lâĂ©olien offshore, les Pays-Bas, lâAllemagne et le Danemark avaient une capacitĂ© de production infĂ©rieure Ă 9 % au-dessus de cette moyenne. Lire aussi Saint-Nazaire top dĂ©part des premiĂšres Ă©oliennes offshore en France. Le Royaume-Uni et lâIrlande Ă©taient infĂ©rieurs Ă 10 %.Selon un rapport de Copernicus, une rĂ©duction de 10 % de la vitesse du vent entraĂźne une rĂ©duction de 27 % de la production dâĂ©nergie Ă©olienne â ce qui, Ă juste titre, nĂ©cessite moins de vitesse pour produire de lâĂ©lectricitĂ©. Avec lâessor de lâĂ©olien, comme en France, une variation de la vitesse du vent deviendra un indicateur bien observĂ©. Si de tels Ă©vĂ©nements se reproduisaient ou devenaient normaux, ils pourraient avoir des consĂ©quences sur son experts dans ce domaine, en revanche, sont confiants, sâappuyant fortement sur les avancĂ©es technologiques. LâĂ©olienne commence Ă produire de lâĂ©lectricitĂ© avec une vitesse de vent dâenviron 10 km/h » et comme prĂ©vu, lâĂ©quilibrage du rĂ©seau se fait sans difficultĂ© », confirme le porte-parole français dâĂnergie Ă©olienne, Michel Gioria, de La Croix. Cependant, en raison du rĂ©chauffement climatique, la vitesse des vents pourrait ralentir en Europe Ă lâ lâarticle Le samedi 2 avril 2022, des piĂšces dâune machine du parc Ă©olienâŠ
La mesure du vent 1La mesure du vent est un exercice compliquĂ©. En effet, sa mĂ©trologie* demeure complexe et sa variabilitĂ© spatiale et temporelle est extrĂȘmement Ă©levĂ©e la turbulence des Ă©coulements et les effets locaux font que des sites voisins se comportent trĂšs diversement. Le vent moyen, le vent maximum, les rafales â qui peuvent avoir Ă©tĂ© mesurĂ©es selon des protocoles divers au fil du temps â demeurent des paramĂštres difficiles Ă obtenir sur le long terme. Au mieux, les sĂ©ries sont courtes. La base de donnĂ©es climatologique nâest pas riche, notamment Ă cause de lâusage dâanciens anĂ©momĂštres de type Papillon » qui ne rĂ©sistaient pas Ă lâusure des vents â le papillon qui tenait le dispositif se dĂ©vissait progressivement, jusquâĂ sâenvoler⊠2Les rares stations de mesure disposant dâune histoire et dâune qualitĂ© suffisantes pour dĂ©river des statistiques utiles â Ă lâinstar des roses de vents figure 1 â sont Ă©videmment placĂ©es en des lieux diffĂ©rents de ceux visĂ©s pour une possible exploitation⊠Les observations sont donc peu adaptĂ©es Ă une estimation du potentiel â songeons par exemple Ă la PolynĂ©sie oĂč 4 stations seulement couvrent les 10 Ăźles hautes que compte lâarchipel de la SociĂ©tĂ© ; pensons tout simplement Ă lâĂ©olien en mer ; que les opĂ©rateurs ne se satisfont pas dâinformations Ă 10 mĂštres â standard mĂ©tĂ©orologique â quand leurs installations sâĂ©lĂšvent Ă prĂšs de 100 mĂštres. Aussi, pour dĂ©terminer prĂ©cisĂ©ment les zones propices Ă lâexploitation de lâĂ©nergie Ă©olienne, faut-il recourir Ă des modĂ©lisations. ModĂ©lisation du potentiel 3La simulation en veine hydraulique* peut permettre de prĂ©ciser le gisement de certains sites les Ă©coulements atmosphĂ©riques sont restituĂ©s par similitude avec des Ă©coulements dâeau salĂ©e de densitĂ© contrĂŽlĂ©e sur la verticale, comme celle de lâatmosphĂšre lâest par la tempĂ©rature. Par exemple, en 2006, une premiĂšre estimation du potentiel Ă©olien sur lâĂźle de Tahiti a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e de cette façon ; cette approche avait dĂ©jĂ Ă©tĂ© utilisĂ©e auparavant pour Ă©tudier le ressaut hydraulique de lâalizĂ©, dommageable pour lâactivitĂ© de lâaĂ©roport international de Faaâa, sous le vent de lâĂ©coulement. De mĂȘme, le dimensionnement du viaduc de Millau a Ă©tĂ© Ă©valuĂ© grĂące Ă lâĂ©tude des flux selon diffĂ©rents rĂ©gimes. Cependant, cette mĂ©thode est coĂ»teuse car elle suppose la rĂ©alisation dâune maquette en 3D du relief et requiert un dispositif expĂ©rimental lourd. Fig. 1 â Statistiques de vent pour la station dâobservation de Dol-de-Bretagne, prĂ©sentĂ©es sous forme de rose montrant la frĂ©quence des vents en fonction de leur provenance et dâun tableau de rĂ©partition. MĂ©tĂ©o-France 4Les simulations numĂ©riques permettent dĂ©sormais de reprĂ©senter finement le vent et de constituer des atlas climatologiques ou dâĂ©tudier le potentiel dâun site. Elles offrent une alternative Ă lâĂ©tude sur maquettes ou Ă lâinstallation de stations de mesures supplĂ©mentaires et au recueil dâobservations sur une pĂ©riode suffisamment longue. MĂ©tĂ©o-France met ainsi en Ćuvre en mode Ă©tudes » ses codes opĂ©rationnels de prĂ©vision pour des applications climatologiques Aladin et Arome. Le modĂšle nonhydrostatique Arome fonctionne classiquement Ă une rĂ©solution horizontale de 2,5 km et avec 60 niveaux verticaux, et ce, Ă un coĂ»t relativement abordable. Il permet une bonne estimation de la distribution du vent rĂ©el Ă Ă©chelle trĂšs fine. 5Les modĂšles ont un don dâubiquitĂ© particuliĂšrement utile des travaux ont ainsi Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©s pour estimer le potentiel Ă©olien Ă lâĂ©chelle dâun continent, en mer, ou encore couvrant un archipel tel que celui de la SociĂ©tĂ© en PolynĂ©sie française. Une cascade de modĂšles peut ĂȘtre employĂ©e pour descendre jusquâĂ la rĂ©solution utile, partant du global et allant jusquâau site. Les modĂšles numĂ©riques peuvent Ă©galement Ă©chantillonner la verticale 10 m, 50 m, ou 100 m figure 2, qualitĂ© essentielle pour rĂ©pondre aux prĂ©occupations des Ă©nergĂ©ticiens. 6LâintĂ©gration de ces modĂšles reste encore chĂšre. Aussi, leur emploi Ă des fins climatologiques, que ce soit pour Ă©tudier un effet de site, pour Ă©valuer lâimpact du vent sur une construction ou une exploitation sensible, ou pour Ă©tablir un atlas de potentiel Ă©olien, requiert gĂ©nĂ©ralement un travail prĂ©alable de sĂ©lection dâĂ©pisodes il est ainsi possible de limiter le nombre de simulations, lorsque lâon ne peut pas sâappuyer sur les archives dâanalyses ou sur des rĂ©analyses numĂ©riques. ModĂšles et observation 7La sĂ©lection des situations puis la descente dâĂ©chelle font appel aux techniques habituellement dĂ©ployĂ©es en climatologie classification statistique par rĂ©gimes ou types de temps et sĂ©lection de dates emblĂ©matiques sur lesquelles les outils numĂ©riques sont appliquĂ©s en cascade. Ainsi, en PolynĂ©sie, les Ă©quipes de MĂ©tĂ©o-France ont retenu 100 Ă©pisodes caractĂ©ristiques, rĂ©alisĂ© une descente dâĂ©chelle dynamique depuis la rĂ©analyse globale* ERA-Interim jusquâĂ la rĂ©solution de 2,5 km grĂące Ă 3 modĂšles emboĂźtĂ©s. AprĂšs pondĂ©ration des 100 situations, une estimation de la distribution des vents couvrant lâarchipel est disponible, y compris sur des Ăźles dĂ©pourvues de stations de mesure. Dâautres travaux, tirant partie de lâefficience des codes numĂ©riques rĂ©cents, ont Ă©tĂ© menĂ©s par simulation continue sur quelques annĂ©es puis classification en types de temps. De tels atlas ont Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©s en France mĂ©tropolitaine, mais aussi Ă lâĂ©chelle europĂ©enne, dans les territoires ultramarins et ailleurs dans le monde ! Fig. 2 â Ănergie potentielle Ă©olienne Ă 100 mĂštres dâaltitude. Carte Ă©tablie avec le modĂšle Aladin, situations des annĂ©es 1999 Ă 2005. MĂ©tĂ©o-France 8Les bases de donnĂ©es ainsi Ă©tablies, dont la constitution est souvent sollicitĂ©e en amont par les collectivitĂ©s territoriales, permettent de multiples valorisations ultĂ©rieures. DĂ©crivant abondamment les distributions, elles fournissent non seulement des cartes de vitesse du vent, mais aussi de puissance ou de tout autre paramĂštre liĂ© aux spĂ©cifications particuliĂšres dâun aĂ©rogĂ©nĂ©rateur. Elles offrent notamment la possibilitĂ© dâapprofondir les Ă©tudes de site suivant les spĂ©cifications des porteurs de projet. Autant dâavantages qui intĂ©resseront les concepteurs et ensuite les opĂ©rateurs dans une perspective dâexploitation opĂ©rationnelle efficiente dâun parc. Ainsi, un atlas de potentiel Ă©olien par grand froid a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ© pour la Bretagne â y compris offshore â, sâappuyant sur les observations pour la dĂ©finition des Ă©pisodes de grand froid et sur les archives numĂ©riques issues dâAladin pour le potentiel Ă©olien son intĂ©rĂȘt est quâil cible des pĂ©riodes dâexploitation particuliĂšrement critiques pour les Ă©nergĂ©ticiens et modĂ©lise jusquâau potentiel de production Ă©lectrique en intĂ©grant des rendements typiques dâĂ©oliennes figure 3. Fig. 3 â Potentiel de production Ă©olienne mobilisable en Bretagne, par rapport Ă la puissance installĂ©e, pour un jour de grand froid, le 8 janvier 2003, Ă 18 heures. MĂ©tĂ©o-France Climatologie et prĂ©vision 9Lâapproche numĂ©rique peut aussi ĂȘtre fort utilement combinĂ©e Ă lâexploitation des observations disponibles. Pour lâĂ©tablissement de certificats dâintempĂ©rie sur les vents forts â attendus par les assureurs aprĂšs chaque Ă©pisode ayant entraĂźnĂ© des dĂ©gĂąts â une aide Ă lâexpertise des climatologues est construite par combinaison des mesures de rafales avec les analyses rĂ©alisĂ©es par le code opĂ©rationnel Arome tout lâart consiste Ă marier au renfort dâapproches gĂ©ostatistiques la distribution spatiale de ce champ complexe, apprĂ©hendĂ©e par Arome, avec les points de mesure ayant enregistrĂ© les valeurs extrĂȘmes. 10Dâautres emplois intĂ©ressants de la modĂ©lisation mĂ©ritent encore dâĂȘtre signalĂ©s. Certaines exploitations sont trĂšs sensibles au vent, Ă lâinstar du trafic des TGV particuliĂšrement vulnĂ©rables aux puissants vents traversiers MĂ©tĂ©o-France a ainsi Ă©valuĂ© les vents forts sur la branche Est de la Ligne Ă Grande Vitesse Rhin â RhĂŽne figure 4, mettant en exergue des zones sensibles oĂč des mesures de rĂ©duction de lâexposition au risque ont ainsi pu ĂȘtre prises ouvrages de protection ou rĂ©duction ponctuelle de vitesse, qui peut ĂȘtre appliquĂ©e uniquement en cas dâalerte et sur des zones ciblĂ©es. Ceci illustre un autre intĂ©rĂȘt de lâapproche par modĂ©lisation la cohĂ©rence entre les outils utilisĂ©s pour la prĂ©vision et la climatologie permet dâasseoir trĂšs naturellement une prĂ©vision opĂ©rationnelle sur lâĂ©tude climatologique, donc dâoptimiser lâemploi de lâinstallation et son rendement. 11Les techniques de modĂ©lisation numĂ©rique permettent aussi de trĂšs nombreuses applications dans le domaine de la prĂ©vision du potentiel Ă©olien Ă courte comme Ă longue Ă©chĂ©ance. Les codes dĂ©ployĂ©s par MĂ©tĂ©o-France pour la prĂ©vision opĂ©rationnelle permettent dâaborder la climatologie et la prĂ©vision avec un systĂšme dâinformation unique, gage dâune maĂźtrise qui peut sâavĂ©rer particuliĂšrement intĂ©ressante pour lâexploitant. La richesse des approches disponibles dans lâunivers de la prĂ©vision numĂ©rique offre en outre des possibilitĂ©s dâĂ©valuation et de gestion opĂ©rationnelle qui sont autant dâaides prĂ©cieuses Ă la dĂ©cision par exemple des prĂ©visions multiples, rĂ©alisĂ©es en ensembles couvrant diffĂ©rentes hypothĂšses de travail, permettent de dĂ©crire les incertitudes associĂ©es Ă diffĂ©rents choix ; en intĂ©grant en outre des fonctions de coĂ»t, ces prĂ©visions probabilistes permettront dâestimer de façon plus rĂ©aliste la viabilitĂ© dâune opĂ©ration, ou dâen maximiser le rendement en exploitation. 12Les observations seraient-elles devenues inutiles ? Gardons-nous de cette conclusion par trop hĂątive elles nourrissent toute la construction de ces chaĂźnes de modĂ©lisation complexe, permettent leurs validations et Ă©valuations au quotidien et les contraignent par assimilation des donnĂ©es*. Et toute installation mĂ©rite ensuite dâĂȘtre surveillĂ©e avec un capteur anĂ©momĂ©trique, qui demeure le meilleur garant dâune connaissance locale du vent ayant soufflé⊠La mesure du vent est difficile. Toutes les informations collectĂ©es dans notre pays devraient ĂȘtre regroupĂ©es pour enrichir la base de connaissance climatologique. Câest peut-ĂȘtre la prochaine Ă©tape Ă franchir, et qui invite opĂ©rateurs, concepteurs et climatologues Ă poursuivre un Ă©change fructueux ! Fig. 4 â En haut roses de vents mensuels aux stations proches de la ligne LGV Rhin-RhĂŽne. En bas roses de vents horaires obtenues par modĂ©lisation sur une grille de rĂ©solution 1 km, avec un Ă©chantillonnage Ă 5 km. MĂ©tĂ©o-France
carte des vents en france pour eolienne