TP2: GISEMENT EOLIEN
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Réalisé par:
Mohammed BOUFENZI
SEER 2
Sperviseré par:
• M.RAIHANI
TP2: GISEMENT EOLIEN
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Objectif
Ce TP consiste à illustrer et mettre en œuvre les concepts vus en cours. Il s'agit d'organiser, traiter
et d'analyser les mesures éoliques en vue de déterminer le potentiel énergétique du site sujet
d'étude. Les différentes étapes de cette étude s’appuient sur les mesures éoliques fournies par
notre station de mesure en exploitant les outils statistiques et un logiciel dédié. Pour ce faire, on
suivra les phases suivantes :
• Faire les prétraitements nécessaires pour les mesures brutes
• Caractériser la vitesse du vent du site étudié
• Chercher le modèle de cette vitesse en utilisant les études statistiques et les modélisations
dédiées.
• Estimer le potentiel énergétique de tel site.
1. Caractéristiques du vent:
Pour faire une représentation classique des vitesses moyennes du vent, on va utiliser les data
enregistrer pour créer un tableau croisé contenant les moyennes de speed et puis on va choisir le
groupement convenable pour faire une représentation journalière, hebdomadaire, mensuelle et
annuelle. Alors dans un premier temps on crée le tableau croisé en sélectionnant les dates
comme lignes, les vitesses comme colonnes, et les valeurs moyennes d’apparition des vitesses
comme valeurs.Heading 3
a. représentation classique des vitesses moyennes du vent pour :
• le mois Mars, Juillet et Octobre
1
TP2: GISEMENT EOLIEN
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• pour une journée
2
TP2: GISEMENT EOLIEN
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• pour une semaine
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Calculer l'écart type dans chacun des cas. Conclure
JOUR
SEMAINE
MOIS (MARS)
ECART TYPE
VITESSE MOY
4,795632168
10,65303118
2,17858886
10,72931561
0,156720915
10,71860536
4
TP2: GISEMENT EOLIEN
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JOUR
SEMAINE
MOIS (JUIL)
ECART TYPE
1,796899856
0,773085364
1,237220661
VITESSE MOY
5,324540785
5,310984779
6,202342803
JOUR
SEMAINE
MOIS (OCT)
ECART TYPE
3,097936233
1,260108553
3,417560123
VITESSE MOY
7,11184948
6,80995824
4,694834209
Puisque l’écart type mesure la dispersion des valeurs prises par rapport à la moyenne, donc
plus le nombre des échantillons augmente plus la dispersion autour de la moyenne augmente
Mars
Vitesse moy
10,57834514
10,57835379
Nuit
Jour
Juillet
Octobre
Vitesse moy Vitesse moy
5,424957246 7,473360557
5,424957246 7,473360557
lI. Etude Statique :
Afin de visualiser facilement l'intensité du vent mesurée chacune durant une période
de l'année, on utilise souvent la représentation en histogramme de fréquences
d'occurrence des classes de vent dont la largeur habituelle est de 1m/s.
La probabilité et distribution cumulative de la vitesse du vent mensuelle :
•
Mars 2018
Intervalle
0-5
5-10
10-15
15-20
20-25
25-30
30-35
Grand Total
mi
792
1267
1384
716
240
56
9
4464
5
P(v)
0,177419
0,283826
0,310036
0,160394
0,053763
0,012545
0,002016
1
F(v)
0,177419
0,461246
0,771281
0,931676
0,985439
0,997984
1
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•
Juillet 2018
Intervalle
0-4
4-8
8-12
12-16
Grand Total
mi
1496
2294
559
104
4453
P(v)
0,33595329
0,51515832
0,125533348
0,023355042
1
6
F(v)
0,33595329
0,85111161
0,976644958
1
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•••
•
Octobre 2018
Intervalle 0-3
mi
P(v)
F(v)
3-6
6-9
698
9-12
1362
1046
12-15
757
15-18
456
18-21
132
21-24
12
Total
1 4464
0,156362007 0,305107527 0,234318996 0,169578853 0,102150538 0,02956989 0,002688172 0,0002240
0,156362007 0,461469534 0,69578853 0,865367384 0,967517921 0,99708781 0,999775986
1
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0-3
3-6
6-9
9-12
12-15
p(v)
F(v)
15-18
18-21
21-24
Calculons la probabilité pour que la vitesse du vent soit supérieure ou égale à 8m/s :
D’après les tableaux ci-dessous la probabilité pour que la vitesse du vent soit Supérieure à 8
m/s est
P(v) > 8
Mars
P( v ) = 0,822580645
Juillet
P( v ) = 0,14888839
Octobre
P( v ) = 0,30421147
7
1
TP2: GISEMENT EOLIEN
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•
pour le mois Mars
On prend deux valeurs à partir du tableau
F(2.5) = 1 − e
−(
F(7.5) = 1 − e
2.5 𝑘
)
𝑐
−(
7.5 𝑘
)
𝑐
= 0,177419 ==≫ e
−(
= 0,461246 ==≫ e
2.5 𝑘
)
𝑐
2.5 𝑘
= 0.822581 ==≫ ( ) = 0.195308
𝑐
7.5 𝑘
)
𝑐
7.5 𝑘
= 0.538754 ==≫ ( ) = 0.618496
𝑐
−(
2.5 𝑘
( ) = 0.195308 (1)
𝑐
7.5 𝑘
( ) = 0.618496 (2)
{ 𝑐
Donc
2/1 ➔
(2)
➔
(1)
3𝑘 = 3.116
==≫
𝑘. 𝑙𝑛3 = ln(3.116) ==≫ 𝑘 = 1.03453
On replace k dans expression 1 on trouve
•
•
•
𝑐 = 0.2
a=k=1.03453
b= -k.ln(c) =1.66
c = 0.2
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TP2: GISEMENT EOLIEN
•••
Représenter f(v) et F(v) dans le même graphique de la question a. Discuter les résultats.
Après qu’on a obtenu les paramètres K et C on va calculer la fonction de distribution
cumulative F(vi) et la densité de probabilité f(v) :
• La fonction de distribution cumulative F(vi) est donnée par :
• La densité de probabilité f(v) :
Traçage de F(v) et f(v) Pour Octobre 2018
F(v)
f(v)
0,38105288
0,449381332
0,7981384
0,222108307
0,91635
0,107081276
0,96708691
0,047038051
0,98855786
0,017947388
0,99680748
0,00546103
0,99872099
0,002302251
0,000954018
0,99949327
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III. Énergie éolienne
- l'énergie éolienne à une hauteur de 21m (=0.3) :
A partir des données, nous avons une vitesse mesurée égale à 10m/s a une hauteur de
mesure de 10 m à vitesse moy v0=1.6m/s
On utilise la relation suivante :
ℎ𝑚 𝛼
)
ℎ0
On trouve : 𝑉𝑚 (21m) = (
× 𝑉0 = 2𝑚/𝑠
Alors pour calculer l’énergie éolienne à cette hauteur on a 744h par mois (mars, juillet,
octobre) et la vitesse moyenne égale à 2 m/s, alors on applique la relation suivante :
𝑚 𝑎𝑖𝑟 = ρ × V
1
𝑃 = ρ × S × 𝑉3
2
On a : ρ =1.225Kg/m et V=2m/s et T=744h S=16 m2
𝑃 = 78.4 w
𝐸 = 𝑃 × 𝑇 = 78 .4w ∗ 744h
𝐸 = 58330 wh
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TP2: GISEMENT EOLIEN
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Conclusion :
Ce TP était une opportunité pour enrichir nos informations dans le gisement éolien. L’étude
des caractéristiques du vent à Mohammedia- station de mesure de l’Ecole révèle des valeurs
de vitesse et de potentiel éolien intéressant, pouvant favoriser une exploitation pour la
production d'énergie. Une étude plus complète du potentiel éolien au Maroc serait d'une
grande importance pour analyser les variations spatiales et localiser les sites favorables à
l'installation d'éoliennes.
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