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Projet Big Data - frameworks / écosystèmes HADOOP & SPARK - But : comprendre les évolutions des énergies renouvelables, prédire les rendements énergétiques d'installations photovoltaiques & éoliennes

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La data au service de la transition énergétique - cas particuliers des énergies solaire et éolienne

Contexte

La transition énergétique est un enjeu stratégique et toujours d’actualité : Comment passer d’une énergie fossile à une énergie dite renouvelable, d’une production centralisée à un système décentralisé afin de répondre à la nécessité d’un développement durable et responsable d’un point de vue écologique ?

Les énergies renouvelables proviennent de phénomènes naturels et sont des sources d'énergie dont le renouvellement naturel est assez rapide pour qu'elles puissent être considérées comme inépuisables à l'échelle du temps humain.

Au cours de ce projet, nous allons nous intéresser plus particulièrement à l’éolien et au solaire : dans quelle mesure le big data peut-il permettre de donner un éclaircissement sur cette problématique énergétique ?

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Les slides de présentation sont consultables ici

Objectifs / Use cases :

Finalités de cette étude :

  • Analyser la part des EnR et leurs évolutions dans le temps selon les zones géographiques (Monde / Europe / France).

  • Quelle périodicité retrouve-t-on d’une année sur l’autre dans les performances des stations éoliennes et solaires (jour / nuit, saisons ?)

  • Peut-on prédire dans le temps la performance énergétique des installations existantes ou futures. Quelle est l’indice de confiance ou la précision de ces prédictions ? Ces paramètres peuvent ils être suffisamment fiables si l’on devait envisager la création de nouvelles éoliennes ou de nouveaux panneaux solaires ?

Déroulé du projet / grandes phases :

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Projet Big Data - frameworks / écosystèmes HADOOP & SPARK - But : comprendre les évolutions des énergies renouvelables, prédire les rendements énergétiques d'installations photovoltaiques & éoliennes

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