Le “nouveau gagne-pain” des énergies renouvelables : de dépendre du temps à “gérer” le temps
Résumé des points clés
Ce rapport révèle un changement majeur au sein de l’industrie : la prévision météorologique n’est plus simplement une “prévision du temps”, mais est devenue un outil essentiel pour que les énergies renouvelables (éolien, photovoltaïque, stockage d’énergie) gagnent de l’argent et survivent dans un marché de plus en plus complexe.
Alors que le marché de l’électricité devient de plus en plus similaire aux transactions boursières (marché spot), la production d’énergie renouvelable ne se résume plus simplement à produire et à vendre de l’électricité à un prix fixe. Il est désormais nécessaire de prédire avec précision la quantité d’électricité produite demain, et même dans les 45 prochains jours, afin de décider à quel moment charger et décharger les batteries et à quel prix proposer l’électricité.
Auparavant, les entreprises d’énergies renouvelables gagnaient de l’argent grâce aux différences de prix entre les heures de pointe et les heures creuses (acheter à bas prix et vendre à haut prix). Cependant, cet écart se réduit. La compétition future repose sur la capacité d’exploitation intelligente : celles qui parviendront à utiliser l’IA et des données météorologiques de haute précision pour protéger les équipements en cas de conditions météorologiques extrêmes et à réaliser des arbitrage précis dans des conditions normales pourront survivre et gagner de l’argent sur ce marché très concurrentiel. Cela a donné naissance à un nouveau secteur prometteur, l’**“météorologie énergétique”.
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Analyse détaillée
1. Les règles du jeu ont changé : les énergies renouvelables ne dépendent plus du temps, mais sont maintenant gérées au jour le jour
Auparavant, on produisait de l’électricité lorsque le vent soufflait ou que le soleil brillait, et on vendait la quantité produite. Mais maintenant, le marché de l’électricité est devenu un vaste “marché aux enchères” 24 heures sur 24 (marché spot de l’électricité).
Sur ce marché, les prix de l’électricité fluctuent en temps réel. Si votre prédiction est inexacte, vous pouvez perdre de l’argent si vous produisez trop d’électricité lorsque les prix sont bas, ou si vous ratez l’occasion de vendre à un prix élevé car vous n’avez pas prévu un fort vent.
La nouvelle logique est :
- Auparavant : Bon temps -> Plus de production d’électricité -> Vente de l’électricité.
- Maintenant : Prédiction météorologique -> Calcul de la quantité d’électricité produite -> Prédiction des prix de l’électricité pour demain -> Décision de charger ou de décharger les batteries -> Vente à le meilleur prix.
C’est comme passer d’une agriculture dépendante des conditions météorologiques à une activité boursière où il faut analyser les graphiques (données météorologiques) et l’évolution du marché (offre et demande en électricité), ainsi que disposer de technologies avancées (algorithmes d’IA) pour gagner de l’argent. La prévision météorologique est passée d’un outil auxiliaire à une infrastructure essentielle pour les transactions, tout comme les logiciels de trading sont indispensables pour les investisseurs en bourse.
2. La logique de profit a changé : de l’arbitrage sur les différences de prix à l’exploitation intelligente
Au cours des dernières années, les entreprises de stockage d’énergie (pouvant être considérées comme de grands “portables” de charge) gagnaient principalement de l’argent grâce à l’arbitrage sur les différences de prix entre les heures de pointe et les heures creuses : elles chargeaient la nuit à bas prix et déchargeaient le jour à haut prix.
Cependant, les opportunités de profit se réduisent. La compétition future repose sur la capacité d’exploitation intelligente : celles qui parviendront à utiliser l’IA et des données météorologiques de haute précision pour protéger les équipements et réaliser des arbitrage précis pourront survivre et gagner de l’argent. Cela a donné naissance à un nouveau secteur prometteur, l’**“météorologie énergétique”.
3. L’IA devient un outil essentiel
Étant donné l’importance des données météorologiques, les prévisions météorologiques classiques suffisent-elles ? La réponse est non. Les prévisions classiques vous disent simplement qu’il va pleuvoir demain, mais les transactions électricité nécessitent des informations détaillées : à quelle vitesse soufflera le vent de 15h à 17h, quelle sera l’épaisseur des nuages, et combien de soleil les panneaux photovoltaïques pourront capter. Des prévisions de haute précision, réalisées en minutes et à l’échelle des kilomètres, sont nécessaires.
Le modèle météorologique “Tianji” de la société Yuanjing Technology mentionné dans le rapport en est un exemple. Ses points forts sont :
- Prévision à long terme : Il peut prédire le temps dans les 45 prochains jours.
- Précision : Il peut distinguer des détails à l’échelle de 5 kilomètres et même prédire les conditions météorologiques spécifiques d’un parc éolien ou d’une centrale photovoltaïque.
- Réactivité : Il peut prévoir l’itinéraire des typhons ou des tempêtes de manière fiable, avec 72 heures d’avance.
Quelles sont les implications pour les entreprises ?
Auparavant, en cas de typhon, toutes les turbines éoliennes devaient être arrêtées pour des raisons de sécurité, entraînant de lourdes pertes. Aujourd’hui, les modèles d’IA peuvent conseiller aux équipes d’entretien de ne pas arrêter toutes les turbines dans une zone et de maintenir le fonctionnement dans d’autres zones, ou d’ajuster l’angle des pales à l’avance.
4. Une impulsion conjointe des politiques et du marché : un nouveau secteur d’une valeur de plusieurs centaines de milliards
Pourquoi l’attention se porte-t-elle soudainement sur la prévision météorologique ? En plus de la maturité technologique, il y a une forte impulsion politique et commerciale.
Sur le plan politique :
Le gouvernement a fixé un objectif dans le “15e plan de développement des énergies renouvelables” : d’ici 2030, la “production fiable” d’énergie éolienne et photovoltaïque devra atteindre plus de 8 %. Cela oblige les entreprises à installer des systèmes de stockage d’énergie et à utiliser des prévisions météorologiques précises pour garantir une production stable.
Sur le plan commercial :
Selon Guosen Securities, le marché des services de prévision de puissance pourrait atteindre 1,69 milliard de yuans d’ici 2030, avec une croissance annuelle composée de 24 %. Cela signifie que la vente de services de données météorologiques est devenue une activité rentable. Alors que les données météorologiques étaient auparavant gratuites ou fournies à des fins bénévoles, elles sont désormais considérées comme essentielles pour la survie des entreprises.
Ce processus est similaire à la transformation des services d’accès à Internet en une industrie de cloud computing.
5. Défis et problèmes : îlots de données et barrières linguistiques
Malgré les perspectives prometteuses, l’industrie rencontre encore plusieurs obstacles :
1. Politiques régionales : Le marché spot de l’électricité en Chine est très diversifié, avec des structures de réseaux électriques, des caractéristiques de charge et des règles de transaction différentes d’une province à l’autre. Cela rend difficile la généralisation des produits météorologiques.
2. Barrières de données : Les données de mesure sur les sites sont rares et souvent propriétaires des entreprises concernées, ce qui limite la capacité de développement de nouveaux acteurs.
3. Lack de communication : Les données météorologiques et les données électricité ne sont pas toujours partagées entre les départements concernés, ce qui rend difficile l’utilisation efficace des données météorologiques dans les décisions de gestion de l’électricité.
Quelles sont les solutions à venir ?
- Partage des données : Il est nécessaire de faciliter le partage des données météorologiques et électricité.
- Formation des talents : Il faut former des professionnels compétents dans les domaines de la météorologie, du marché de l’électricité et de l’IA.
- Standardisation : Il est nécessaire d’établir des normes pour que les données météorologiques puissent être directement utilisées par les systèmes électricité.
Conclusion
Le message principal de ce rapport est que l’industrie des énergies renouvelables est en train de passer d’une approche basée sur les ressources à une approche axée sur les données et les algorithmes. La prévision météorologique est devenue un élément clé pour la réussite des entreprises dans ce secteur. Les investisseurs et les entreprises doivent se concentrer non seulement sur la capacité de production et l’installation d’équipements, mais aussi sur la précision des prévisions météorologiques et l’efficacité des algorithmes d’exploitation. C’est une compétition pour la “certitude” : celui qui pourra fournir la plus grande certitude dans un environnement incertain gagnera à long terme.