En tant que productrice d’énergie, Alpiq a besoin de prévisions météorologiques aussi précises que possible. En effet, la météo a une influence décisive sur la production d’énergie renouvelable issue du vent, du soleil et de l’eau. Notre météorologue, Martin Bolliger, s’est récemment exprimé sur ce sujet lors d’une manifestation organisée par MétéoSuisse, l’Office fédéral de météorologie et de climatologie. Nous lui avons demandé quels étaient les éléments particulièrement importants à prendre en compte pour les prévisions, compte tenu de l’utilisation croissante des énergies renouvelables dépendantes de la météo.
Martin, pour moi, un météorologue est une personne qui collecte et analyse de grandes quantités de données. Avec quelles données travailles-tu exactement et comment les exploites-tu pour établir des prévisions météorologiques ?
Martin Bolliger : C’est tout à fait exact : collecter, traiter et analyser des données météorologiques provenant de différentes sources, puis en tirer les conclusions pertinentes pour Alpiq constituent une grande partie de notre travail. Nous nous intéressons à un grand nombre de paramètres météorologiques tels que les températures, le vent, le rayonnement solaire, les précipitations, la neige et bien d’autres encore. Nous procédons à des évaluations qualitatives ou quantitatives, en nous efforçant toujours de trouver la meilleure qualité de données possible, ce qui représente un défi permanent.
Avec le développement constant des énergies renouvelables, les prévisions météorologiques jouent un rôle de plus en plus important.
Quel rôle jouent fondamentalement les prévisions météorologiques pour la planification de la production et de la consommation d’électricité chez nous en Suisse ?
Avec le développement constant des énergies renouvelables, les prévisions météorologiques jouent un rôle de plus en plus important. Cela vaut aussi bien pour la production d’électricité que pour le transport sur les réseaux. En Suisse, la disponibilité de l’eau, c’est-à-dire les précipitations et les réserves de neige, les températures au regard de la consommation d’électricité, ainsi que la production d’électricité solaire et éolienne jouent un rôle clé. En raison de l’interconnexion avec l’étranger via les importations et les exportations, il est important de considérer la situation de l’approvisionnement de la Suisse dans un contexte européen.
La production d’électricité à partir des énergies éolienne et photovoltaïque est considérée comme fluctuante, car elle dépend fortement des conditions météorologiques. Dans quelle mesure l’utilisation des énergies renouvelables impose-t-elle des exigences particulières en matière de prévisions météorologiques ?
C’est tout à fait vrai. Comme la production d’électricité devient de plus en plus locale, par exemple grâce à des panneaux solaires sur les maisons, les exigences en matière de qualité des prévisions météorologiques ne cessent de croître. Les modèles météorologiques régionaux ont aujourd’hui une résolution spatiale d’un kilomètre. Cela signifie que les phénomènes météorologiques très localisés, comme une manifestation de brouillard hivernal sur le Plateau suisse, constituent un défi. En effet, si la production d’électricité solaire est inférieure aux prévisions, cette énergie doit être produite autrement. Un autre exemple nous vient d’Allemagne : on y observe de plus en plus un phénomène de régulation à la baisse de la production éolienne et solaire en raison de congestions du réseau, souvent autour de midi. Il y a alors tout simplement trop d’énergie dans le système. Ces deux exemples montrent que l’incertitude liée à la production d’énergies renouvelables nécessite une plus grande flexibilité dans la production d’électricité. Et c’est là, par exemple, qu’intervient notre énergie hydraulique ainsi que, de plus en plus, les batteries.
Comment les modèles de prévisions basés sur l’intelligence artificielle améliorent-ils la capacité à anticiper la production d’électricité issue des énergies renouvelables ?
Les modèles de prévisions générés à l’aide de l’intelligence artificielle peuvent offrir des possibilités supplémentaires. Ils permettent par exemple de produire des prévisions météorologiques moins coûteuses que celles des modèles météorologiques numériques, avec autant de prévisions que nécessaire. Toutefois, les modèles météorologiques basés sur l’IA ne sont pas encore prêts à remplacer les modèles traditionnels. À l’heure actuelle, leurs prévisions sont plutôt utilisées comme source d’information complémentaire, mais le développement des modèles d’IA progresse rapidement et nous suivons de près cette évolution.