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L'apprentissage profond au service de la prédiction du productible solaire

Saad Benslimane

Master's thesis (2023)

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Abstract

To maintain a balance between the reduction of greenhouse gas emissions and the growth in demand for electricity, it is very important to have cleaner, more sustainable energy sources such as solar power. The subject is of paramount importance in the context of the energy transition, which places renewable energy resources at the center of global efforts to combat climate change. However, due to their intermittent nature, accurate prediction of the producibility of PV energy represents a major challenge that needs to be overcome to facilitate the integration of PV energy into the power grid. In the first "Introduction" chapter, the importance of predicting solar energy production was highlighted. Due to the inherent intermittency of solar power generation, caused by factors such as changing weather conditions and the diurnal cycle, accurate prediction is crucial to enable proper integration and management of solar power PV into the power grid. This chapter also discussed the rapid evolution of solar energy technologies and their growing impact on power generation, further underlining the need for high-performance forecasting methods. The second chapter, "Literature review", examined a wide range of existing techniques for forecasting solar energy production. This included numerical methods, traditional statistical methods such as regression techniques, as well as approaches based on artificial intelligence and machine learning, such as artificial neural networks, random forests and support vector machines. However, the review also identified a new generation of deep learning models, in particular those based on transformers, which have demonstrated a promising ability to capture complex and long-term dependencies in time series data, which is crucial for the prediction of solar power generation PV. The third chapter « Paper 1 », presented an empirical study of the application of various deep learning models for the prediction of solar energy production PV. This study highlighted the Pyraformer model, which outperformed all other models tested, including recurrent neural networks such as LSTM and GRU, in terms of prediction accuracy. However, the study also revealed that all the models tested had difficulty in accurately predicting solar energy pro-duction when weather conditions changed significantly from day to day. This highlighted the need to incorporate more detailed, high-resolution information on future weather conditions into these models to improve their performance. In sum, this thesis highlighted the importance of accurate forecasts for solar power generation, examined the current state of prediction techniques, and identified transformers as a promising approach for the future. It also highlighted areas for future research, in particular the integration of high-resolution weather forecasts and improved management of abrupt changes in weather conditions.

Résumé

Pour maintenir un équilibre entre la réduction des émissions de gaz à effet de serre et la croissance de la demande de l’électricité, il est très important de disposer d’une source d’énergie plus propre et plus durable comme l’énergie solaire Photovoltaïque (PV). Le sujet est d’importance capitale dans le contexte de la transition énergétique, qui place les ressources des énergies renouvelables au centre des efforts mondiaux de lutte contre le changement clima-tique. Cependant, à cause de leur nature intermittente, une prédiction précise du productible de l’énergie PV représente un défi majeur qui doit être surmonté pour faciliter l’intégration de l’énergie PV dans le réseau électrique. Dans le premier chapitre « Introduction », l’importance de la prédiction de la production d’énergie solaire a été mise en évidence. En raison de l’intermittence inhérente à la pro-duction d’énergie solaire, causée par des facteurs tels que les conditions météorologiques changeantes et le cycle diurne, une prédiction précise est cruciale pour permettre une bonne intégration et gestion de l’énergie solaire PV dans le réseau électrique. Ce chapitre a égale-ment évoqué l’évolution rapide des technologies de l’énergie solaire et leur impact croissant sur la production d’énergie, soulignant encore plus la nécessité d’améliorer les méthodes de prévision. Le deuxième chapitre « Revue de littérature », a examiné un large éventail de techniques existantes pour la prévision de la production d’énergie solaire. Cela comprenait les méthodes numériques, les méthodes statistiques traditionnelles, telles que les techniques de régression, ainsi que des approches basées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, telles que les réseaux de neurones artificiels, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support. Cependant, la revue a également identifié une nouvelle génération de modèles d’apprentissage profond, en particulier ceux basés sur les transformateurs, qui ont démontré une capacité prometteuse à capturer des dépendances complexes et à long terme dans les données de séries temporelles, ce qui est crucial pour la prédiction de la production d’énergie solaire PV. Le troisième chapitre « Article 1 », a présenté une étude empirique de l’application de divers modèles d’apprentissage profond pour la prédiction de la production d’énergie solaire PV. Cette étude a mis en évidence le modèle Pyraformer, qui a surpassé tous les autres modèles testés, y compris les réseaux neuronaux récurrents tels que LSTM et GRU, en termes de précision des prédictions. Cependant, l’étude a également révélé que tous les modèles testés avaient des difficultés à prévoir avec précision la production d’énergie solaire lorsque les conditions météorologiques changeaient de manière significative d’un jour à l’autre. Cela a souligné le besoin d’intégrer des informations plus détaillées et à haute résolution sur les conditions météorologiques futures dans ces modèles pour améliorer leur performance. En somme, ce mémoire a souligné l’importance des prévisions précises pour la production d’énergie solaire, a examiné l’état actuel des techniques de prédiction, et a identifié les transformateurs comme une approche prometteuse pour l’avenir. Elle a également mis en évidence des domaines pour de futures recherches, en particulier l’intégration de prévisions météorologiques à haute résolution et l’amélioration de la gestion des changements abrupts de conditions météorologiques.

Department: Department of Mathematics and Industrial Engineering
Program: Mathématiques appliquées
Academic/Research Directors: Hanane Dagdougui and Loubna Benabbou
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/55220/
Institution: Polytechnique Montréal
Date Deposited: 04 Mar 2024 13:35
Last Modified: 06 Apr 2024 20:14
Cite in APA 7: Benslimane, S. (2023). L'apprentissage profond au service de la prédiction du productible solaire [Master's thesis, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/55220/

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