L'impact des fortes sécheresses, les vagues de chaleur et les vagues de froid sur la demande et l'offre d'énergie seraient atténuées grâce aux prévisions climatiques saisonnières qui permettent aux entreprises énergétiques de mieux prévoir à l'avance les pics d'utilisation, disent les chercheurs.

Les chercheurs ont déjà la capacité de prédire quels changements climatiques peuvent être attendus dans deux à trois semaines, voire dans plusieurs mois. Contrairement aux prévisions météorologiques, qui examinent les précipitations et les températures au cours des heures et des jours suivants, ces prévisions climatiques visent à prédire comment les conditions peuvent changer par rapport à ce qui est normal pour cette période de l'année. Accéder à ces informations, cependant, est difficile car il est principalement disponible dans un format hautement technique qui est illisible pour les non-scientifiques.

L'industrie de l'énergie en particulier gagnerait à avoir accès à une version simplifiée de cette information car elle peut l'aider à prévoir la probabilité d'événements météorologiques extrêmes sur une base saisonnière. Par exemple, les vagues de chaleur ont tendance à entraîner des augmentations de la consommation d'énergie lorsque les gens font tourner leur climatisation à plein régime, et les vagues de froid entraînent une utilisation excessive du chauffage.

Les vagues de chaleur peuvent être particulièrement problématiques pour l'industrie de l'énergie car elles mettent souvent aussi hors d'état les centrales nucléaires - de grandes quantités d'eau froide sont nécessaires pour refroidir les réacteurs, et pendant les canicules et les sécheresses, l'approvisionnement en eau est probablement trop chaud pour être utilisé. Cela signifie qu'en même temps que la demande d'énergie est plus élevée, l'approvisionnement est compromis.

"L'offre et la demande d'énergie dépendent de facteurs climatiques qui peuvent être prévisibles, " a déclaré le professeur Alberto Troccoli de l'Université d'East Anglia, directeur général du Conseil mondial de l'énergie et de la météorologie.

« Quand vous avez des événements comme des vagues de chaleur, la demande d'énergie augmente très rapidement car la climatisation est plus utilisée. Le fait que tu ne l'avais pas prédit, et vous avez toute cette demande, signifie que vous devez vous procurer de l'électricité supplémentaire. Parce qu'il n'est pas commandé à l'avance, ils vous factureront plus et les prix augmenteront."

Le professeur Troccoli coordonne un projet appelé SECLI-FIRM, qui utilise des modèles de comportement du climat pour comprendre ce qui est susceptible de se produire dans les mois à venir.

Jusqu'à maintenant, l'industrie de l'énergie s'est principalement intéressée aux variations climatiques passées, une pratique connue sous le nom de climatologie, pour prédire les modèles climatiques dans les mois à venir. Cependant, cette méthode s'avère de moins en moins fiable car le changement climatique entraîne une augmentation des événements météorologiques extrêmes inattendus, ce qui peut affecter la demande. Par contre, les modèles climatiques deviennent de plus en plus populaires car ils affichent des résultats positifs pour prédire les événements de températures extrêmes, par exemple, canicule de cette année.

Accessible

En plus de fournir une prévision saisonnière fiable, l'outil de modélisation développé par SECLI-FIRM vise à rendre les données de prévisions climatiques saisonnières plus accessibles pour les non-scientifiques - tels que ceux travaillant dans l'industrie de l'énergie, mais aussi dans l'approvisionnement en eau, agriculture, production de vin et d'huile d'olive, et même le secteur des assurances.

C'est un exemple d'un nouveau type d'entreprise connu sous le nom de services climatiques, qui vise à transformer la science et les données climatiques en outils utilisables et en intelligence pour les organisations.

Dr Albert Soret, du centre de calcul intensif de Barcelone, a déclaré qu'afin de fournir de l'intelligence climatique aux entreprises, il est essentiel de produire une prévision transparente qui puisse être utilisée pour la prise de décision à différentes échelles de temps.

"À la fin, nous voulons pouvoir expliquer une histoire à (l'industrie de l'énergie), afin qu'ils puissent prendre une décision pour les semaines et les mois à venir, " il a dit.

Soret coordonne un projet appelé S2S4E, qui construit une carte en ligne de l'Europe contenant des prévisions allant d'une semaine à quatre mois à l'avance.

La carte S2S4E mettra en évidence la puissance totale installée - la capacité électrique maximale potentielle - des parcs éoliens et solaires à travers l'Europe. L'utilisateur pourra pointer un endroit particulier sur la carte et insérer la période pour laquelle il souhaite des prédictions. L'outil produira alors des prévisions de probabilité de pluie, Température, le vent et d'autres variables spécifiques à l'énergie.

Le projet est basé dans un centre de supercalculateurs car les modèles climatiques sont des systèmes qui émulent l'ensemble du système Terre, incorporant des chiffres pour la température de surface de la mer, couverture neigeuse et vents à un moment donné, et doivent être exécutés plusieurs fois pour obtenir une bonne prédiction.

Dr Isadora Jiménez, qui travaille sur le projet S2S4E, a déclaré:"Ce n'est pas quelque chose que vous pouvez calculer sur votre ordinateur portable personnel."

L'outil S2S4E sera disponible d'ici juin 2019, tandis que l'outil SECLI-FIRM sera mis en ligne en juillet 2020, bien qu'un prototype soit développé plus tôt.

Probabilités

L'un des principaux problèmes rencontrés par S2S4E et SECLI-FIRM est que l'industrie de l'énergie s'attend parfois à ce que les données soient présentées de la même manière que les prévisions météorologiques. Cependant, ce n'est pas le cas, car les prévisions climatiques saisonnières sont basées sur des probabilités.

"Si vous êtes habitué aux prévisions météo, vous vous attendez à ce que quelqu'un vous dise que la température va être de 24 degrés avec une erreur de plus ou moins un degré, " a déclaré le Dr Jimenez.

"En climatologie, nous exécutons un modèle un certain nombre de fois, regardez tous les résultats possibles de cette simulation et cela vous donne une probabilité. Les prévisions climatiques ne peuvent pas vous dire que le temps en août sera de 27 plus ou moins deux degrés. Ils vont vous dire que vous avez 70% de probabilité d'avoir des températures supérieures à 24 degrés."

Avec des informations avancées sur les pénuries d'énergie ou les augmentations de la demande, cependant, les entreprises peuvent mieux s'organiser pour éviter des amendes onéreuses et des prix élevés de l'énergie. Ceci est important car bien que l'industrie supportera toute hausse initiale des prix, ce sera finalement le client qui paiera, selon le professeur Troccoli.

"Ce sont les utilisateurs au final qui souffrent, " a-t-il dit. " Si (l'événement extrême) a un effet suffisamment important lorsque les compagnies d'énergie révisent le prix de l'énergie dans six mois ou un an, vous (le consommateur) verrez probablement cette augmentation."