Modélisation Spatio-Temporelle

Modèle ConvLSTM

Développement d’un modèle basé sur ConvLSTM pour apprendre les relations spatio-temporelles entre des séquences successives d’images satellites et la production photovoltaïque régionale.

Les séquences d’images sont combinées à des informations de position solaire afin d’estimer une production PV normalisée par ciel clair.

Pipeline d’Entraînement

Mise en place du pipeline PyTorch d’entraînement et de validation pour des volumes importants d’images et de séries temporelles, couvrant la préparation des données, l’entraînement, la sauvegarde des modèles et leur application à de nouvelles périodes.

Évaluation

Les sorties du modèle sont reconverties à l’échelle de la production PV puis comparées aux mesures et à une prévision de persistance à l’aide de métriques de prévision standard.