Nos données prévisionnelles sont rigoureusement validées

Précision des prévisions à une heure (nowcast)

Ce que nous avons fait

• Nous avons généré des prévisions GHI à une heure à l'aide du modèle interne Cloud Motion Vector (CMV) de Solargis, qui suit le mouvement des nuages à partir d'images satellites.
• Nous avons validé ces prévisions par rapport aux séries chronologiques historiques de référence de l’indice GHI de Solargis, issues d’observations satellitaires, pour 153 sites répartis dans le monde entier, couvrant toutes les principales zones climatiques.
• Nous avons comparé la précision à des résolutions temporelles horaires et de 15 minutes à l’aide de données de 2025.
• Nous avons calculé le biais, la MAD et le RMSD comme indicateurs de précision standard, tant à l’échelle mondiale que par zone climatique.

Résultats obtenus

GHI	Par heure	15 minutes
Biais moyen	-0,18 %	-0,18 %
MAD moyenne	4,87 %	5,39 %
RMSD moyen	8,58 %	9,58 %

Résultats complets par zone climatique ->

Conclusions

• La précision des prévisions est meilleure pour les données horaires que pour celles à 15 minutes, principalement en raison des effets d’agrégation temporelle qui lissent la variabilité à court terme.
• Les régions arides affichent les meilleures performances grâce à des conditions stables et à un ciel dégagé.
• Les climats tempérés et froids présentent des erreurs modérées dues à une couverture nuageuse variable et à des systèmes frontaux.
• Les régions tropicales et polaires présentent les erreurs les plus importantes, causées par l’activité convective, la formation rapide de nuages, les faibles angles d’incidence du soleil et les extrêmes saisonniers.

Précision des prévisions à un jour

Ce que nous avons fait

• Nous avons généré des prévisions GHI à un jour (environ 24 à 48 heures à l'avance) à l'aide de modèles de prévision numérique du temps (NWP).
• Nous avons validé ces mêmes 153 sites mondiaux à des résolutions horaires et de 15 minutes à l’aide des données de 2025.
• Nous avons comparé les résultats avec la précision à une heure pour quantifier l’effet de l’horizon de prévision étendu sur la précision.

Résultats obtenus

GHI	Heure par heure	15 minutes
Biais moyen	0,56 %	0,57 %
MAD moyenne	6,15 %	6,61 %
RMSD moyen	10,11 %	10,89 %

Résultats complets par zone climatique ->

Conclusions

• La précision est inférieure à celle des prévisions à une heure en raison d'un horizon de prévision plus long.
• Les régions arides affichent les meilleures performances en raison de conditions stables.
• Les régions tropicales affichent les moins bons résultats en raison de la formation de nuages convectifs.
• Les régions polaires affichent une précision moindre, en partie en raison de la taille limitée de l'échantillon.
• Les climats tempérés et froids présentent des erreurs modérées.

Précision des prévisions à un jour

Ce que nous avons fait

• Nous avons converti les prévisions GHI/GTI et TEMP à un jour en prévisions PVOUT en utilisant la même configuration fixe de système photovoltaïque.
• Nous avons validé la précision pour l’ensemble des 153 sites, en comparant les résultats avec ceux à une heure pour quantifier l’effet d’horizon.
• Nous avons analysé la variabilité des valeurs minimales et maximales de la MAD (erreur moyenne absolue) entre les sites afin d’établir des attentes réalistes en matière de précision pour une utilisation opérationnelle.

Résultats obtenus

PVOUT	Par heure	15 minutes
Biais moyen	1,08 %	1,08 %
MAD moyenne	6,27 %	6,70
RMSD moyen	10,49 %	11,24 %

Résultats complets par zone climatique ->

Conclusions

• La précision des prévisions de production (PVOUT) à un jour est légèrement inférieure à celle des prévisions à une heure.
• L'horizon à un jour est le plus critique pour la participation au marché de l'électricité, la planification du réseau et l'optimisation du stockage par batterie.
• La précision des prévisions peut varier considérablement d’un site à l’autre : il convient de prendre en compte à la fois la MAD moyenne et la variabilité exprimée par les valeurs minimales et maximales lors de l’évaluation des performances attendues.