Automatisation de l’extraction et de l’analyse de données électriques de centrales photovoltaïques - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2021

Automatisation de l’extraction et de l’analyse de données électriques de centrales photovoltaïques

Résumé

This internship took place as part of my Master 1 in Information Systems Management at Grenoble IAE. It lasted 5 months (from April 6, 2021 to August 30, 2021) and took place within Ener-Pacte, a small company of 15 people which secures the photovoltaic assets of private customers. My objective during this internship was to automate two processes that are essential for the company: the extraction and the analysis of electrical data from photovoltaic power plants. The operational staff needs this data to observe the evolution of the power plants though years to quantify the possible production losses to act accordingly. I have developed Python programs that can extract data over several years in a few minutes automatically. This would have been very time consuming to do it "by hand" (even impossible for some web platforms). Once these data are extracted, I developed an algorithm that analyzes the performance of the solar plants. It is based on the Prophet package and detects trends, trend breaks, possible seasonality effects and allows to predict the future performance of the plants. This analysis method has the advantage of being automatic, objective and predicts future performance more accurately than a simple linear regression that was used until now (~25% more accurate on non-linear data, and equivalent on linear data). My programs allow operational staff to avoid spending time on long and tedious extraction tasks and analyze the data automatically and more accurately.
Ce stage s’est déroulé dans le cadre de mon Master 1 en Management des Systèmes d’Information à Grenoble IAE. Il a duré 5 mois (du 6 avril 2021 au 30 août 2021) et a eu lieu au sein d’Ener-Pacte, une petite entreprise de 15 personnes qui sécurise le patrimoine photovoltaïque de clients particuliers. Mon objectif durant ce stage a été d’automatiser deux processus primordiaux pour l’entreprise : l’extraction et l’analyse de données électriques de centrales photovoltaïques. Les opérationnels ont besoin de ces données pour observer l’évolution des centrales dans le temps pour quantifier les pertes de production possibles afin d’agir en conséquence. J’ai développé des programmes Python qui permettent d’extraire des données sur plusieurs années en quelques minutes et ce, de manière automatique. Cela aura été très long à faire « à la main » (voir impossible pour certaines plateformes web). Une fois ces données extraites, j’ai développé un algorithme qui analyse le rendement des centrales. Il se base sur le package Prophet et détecte des tendances, des ruptures de tendance, un possible effet de la saisonnalité et permet de prédire le rendement futur des centrales. Cette méthode d’analyse a l’avantage d’être automatique, objective et prédit les rendements futurs plus précisément qu’une simple régression linéaire utilisé jusque-là (~25% plus précise sur des données non linéaires, et équivalente sur des données linéaires). Mes programmes permettent donc aux opérationnels d’éviter de passer du temps sur des tâches d’extraction longues et fastidieuses et analyse les données de manière automatique et ce, de manière plus précise.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

dumas-03546607 , version 1 (28-01-2022)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : dumas-03546607 , version 1

Citer

Izem El Mourabit. Automatisation de l’extraction et de l’analyse de données électriques de centrales photovoltaïques. Gestion et management. 2021. ⟨dumas-03546607⟩
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