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Développement d'un outil SIG pour la consultation et l'édition de projets éoliens / Lilian Martin (2020)  

Public Titre : Développement d'un outil SIG pour la consultation et l'édition de projets éoliens Type de document : Mémoire Auteurs : Lilian Martin, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 2 Jean Jaurès Année de publication : 2020 Importance : 38 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Master 2 Géomatique, ScIences Géomatiques en environeMent et Aménagement (SIGMA) Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] énergie éolienne [Termes IGN] modèle conceptuel de données [Termes IGN] modèle logique de données [Termes IGN] PostgreSQL [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] système de gestion de base de données Index. décimale : SIGMA Mémoires du master SIGMA Sciences géomatiques en environnement et aménagement Résumé : (auteur) Le bureau d'études électricité du groupe VALOREM prend en charge la conception électrique des centrales et assure leur raccordement aux réseaux publics de transport d'électricité jusqu'à leur mise en service. Le but de mon stage au sein du service Marketing Développement France, a été de développer un outil d'édition et de consultation des projets éoliens ainsi que d'automatisation de la production cartographique pour répondre aux besoins des chargés d'études électricité. Un projet QGIS et une base de données ont été créés visant à centraliser l'information géographique pour analyser plus simplement les enjeux des différents sites, optimiser les méthodes de travail et améliorer certains aspects lors de l'édition des couches. La mise en place de cet outil avait également l'objectif de répondre aux besoins importants en termes de production cartographique. Dans ce sens, l'élaboration d'une base de données spatiale offre l'avantage de regrouper les diverses entités des pares éoliens. Ceci simplifie la gestion des données et évite la multiplication des fichiers shapefiles pour chaque projet. A partir des différentes tables existantes sur PostgreSQL, la création de « vues » et de « triggers » permet d'automatiser des actions et de remonter un ensemble d'informations pour les utilisateurs d'une couche donnée. L'outil permet en outre de générer automatiquement des atlas cartographiques sur QGIS en fonction de l'emprise des couches géographiques souhaitées. Par exemple, selon les différentes échelles adaptées aux besoins des exports. Les charges d'études peuvent ainsi réaliser des cartes rapidement et en autonomie en fonction des diverses demandes. Note de contenu : Introduction 1- Contexte du stage 2- Les données et méthodes de travail 3- La création de l'outil 4- Résultats Conclusion et perspectives Numéro de notice : 28252 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Valorem DOI : sans En ligne : http://sigma.univ-toulouse.fr/fr/index/travaux-etudiants/stages/stages-2020.html Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98002

Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential / Dan Assouline (2019)  

Public Titre : Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dan Assouline, Auteur ; Jean-Louis Scartezzini, Directeur de thèse ; Nahid Mohajeri Pour Rayeni, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2019 Importance : 294 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] données météorologiques [Termes IGN] données topographiques [Termes IGN] énergie éolienne [Termes IGN] énergie géothermique [Termes IGN] énergie renouvelable [Termes IGN] énergie solaire [Termes IGN] méthode fondée sur le noyau [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] prédiction [Termes IGN] Suisse Résumé : (auteur) A promising pathway to follow in order to reach sustainable development goals is an increased reliance on renewable sources of energy. The optimized use of these energy sources, however, requires the assessment of their potential supply, along with the demand loads in locations of interest. In particular, large-scale supply estimation studies are needed in order to evaluate areas of high potential for each type of energy source for a particular region, and allow for the elaboration of efficient global energy strategies. In Switzerland, the “Energy Strategy 2050”, initiated in 2011 by the Swiss Federal Council, sets an example with the ambitious goal of reaching a 50-80% reduction of CO2 emissions by the year 2050, with a clear course of action: phasing-out nuclear power, improving energy efficiency, and greatly increasing the use of renewables. This thesis develops a general data-driven strategy combining Geographic Information Systems and Machine Learning methods to map the large-scale energy potential for three very popular sources of decentralized energy systems: wind energy (using horizontal axis wind turbines), geothermal energy (using very shallow ground source heat pumps) and solar energy (using photovoltaic solar panels over rooftops). For each of the three considered energy sources, an adapted methodology is suggested to assess its large-scale potential, by estimating multiple variables of interest (with a suitable time resolution, e.g. monthly or yearly), using widely available data, and combining these variables into potential values. These latter estimated variables, dictating the potential, include: (i) the monthly wind speed, and rural and urban topographic/obstacle configuration for wind energy, (ii) the ground thermal conductivity, volumetric heat capacity and monthly temperature gradient for geothermal energy, (iii) the monthly solar radiation, available area for PV panels over rooftops, geometrical characteristics of rooftops and monthly shading factors over rooftops for solar energy. The use of Machine Learning algorithms (notably Support Vector Machines and Random Forests) allows, given adequate features and training data (examples for some locations), for the prediction of the latter variables at unknown locations, along with the uncertainty attached to the predictions. In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies. Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies. Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017. Note de contenu : 1- Introduction 2- Machine Learning 3- Theory and modeling of renewable energy systems 4- Wind energy: a theoretical potential estimation 5- Very shallow geothermal energy: a theoretical potential estimation 6- Solar energy: a technical potential estimation at commune scale 7- Solar energy: an improved potential estimation at pixel scale 8- Conclusion Numéro de notice : 25797 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : EPFLausanne : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/264971?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95038

n° 35 - mai 2018 - Chiffres clés des énergies renouvelables, édition 2018 (Bulletin de Datalab) / CGDD Commissariat Général au Développement Durable  

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de Datalab / CGDD Commissariat Général au Développement Durable (2016 - )   Titre : n° 35 - mai 2018 - Chiffres clés des énergies renouvelables, édition 2018 Type de document : Périodique Auteurs : CGDD Commissariat Général au Développement Durable, Auteur Année de publication : 2018 Importance : 82 p. Format : 10 x 15 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Environnement [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] biocarburant [Termes IGN] biomasse (combustible) [Termes IGN] énergie éolienne [Termes IGN] énergie géothermique [Termes IGN] énergie renouvelable [Termes IGN] énergie solaire [Termes IGN] Europe (géographie politique) [Termes IGN] France (administrative) Index. décimale : 50.00 Environnement Note de contenu : 1 - Quel est le poids des énergies renouvelables en France ? 2 - Quelles sont les différentes filières d'énergies renouvelables présentes en France 3 - Quelle est la place de la France en matière d'énergies renouvelables, en Europe et dans le monde ? Annexes Numéro de notice : 163-201808 Nature : Numéro de périodique En ligne : http://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/fileadmin/documents/Produi [...] Format de la ressource électronique : URL Bulletin Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=31302 [n° ou bulletin]

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163-2018081	SL	Revue	Centre de documentation	Environnement	Disponible

Développement de prototypes d’application et de services web en réponse aux enjeux du SIG éolien d’EDF-EN / Valentine Monchiet (2018) 

Public Titre : Développement de prototypes d’application et de services web en réponse aux enjeux du SIG éolien d’EDF-EN Type de document : Mémoire Auteurs : Valentine Monchiet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 74 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Mémoire de fin de cycle IT3, master Carthagéo Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] acquisition de données [Termes IGN] aide à la décision [Termes IGN] ArcGIS online [Termes IGN] base de données foncières [Termes IGN] énergie renouvelable [Termes IGN] éolienne [Termes IGN] fonctionnalité [Termes IGN] géodatabase [Termes IGN] harmonisation des données [Termes IGN] interface web [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] prototype [Termes IGN] règlement [Termes IGN] réseau d'énergie [Termes IGN] réseau électrique [Termes IGN] SIG nomade [Termes IGN] WebSIG Index. décimale : DCAR Mémoires de l'ex DESS cartographie et du Master CARTHAGEO Résumé : (auteur) Avec la croissance continue de la consommation d’énergie, sa production représente un des principaux enjeux pour le futur. En France, alors que les parcs éoliens s’introduisent petit à petit dans nos paysages, des axes de progression ont été identifiés afin de raccourcir la durée de réalisation d’un projet éolien, actuellement de sept ans. Dans ce contexte, EDF-EN (Energies Nouvelles) a choisi de réviser son système d’information géographique, qui ne se révèle plus en phase avec les activités du groupe. Plusieurs facteurs influencent en effet la durée des projets, tels que le cloisonnement et le manque de traçabilité des données entre les différents acteurs d’un projet éolien : responsables fonciers, géomaticiens et chefs de projet entre autres. Le projet réalisé durant ce stage s’articule autour de la réalisation de trois prototypes qui répondent aux besoins actuels des équipes d’EDF-EN. Le premier objectif du projet est de faciliter l’accès et la mise à jour d’une nouvelle base de données centralisée d’une part, de permettre aux utilisateurs de visualiser et mettre à jour les données propres à la gestion du foncier à travers une application web d’autre part. La deuxième partie du projet visait à créer une application pour la modélisation de parcs éoliens en 3D, agissant comme solution d’aide à la décision et outil de communication. La dernière partie du projet a consisté en la réalisation d’une solution de collecte de données sur le terrain sur une tablette, afin de faciliter le travail des agents de terrain et améliorer la qualité de la collecte de données. Note de contenu : Introduction 1- Gestion des données foncières 2- Visualisation en 3D de parcs onshore 3- Mise en place d’un SIG nomade Conclusion Numéro de notice : 21896 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : Capgemini Technology Services Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91530

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Developing a wind turbine planning platform: Integration of “sound propagation model–GIS-game engine” triplet / Azarakhsh Rafiee in Environmental Modelling & Software, vol 95 (September 2017)  

Public [article]  inEnvironmental Modelling & Software > vol 95 (September 2017) . - pp 326 - 343 Titre : Developing a wind turbine planning platform: Integration of “sound propagation model–GIS-game engine” triplet Type de document : Article/Communication Auteurs : Azarakhsh Rafiee, Auteur ; Pim Van der Male, Auteur ; Eduardo Dias, Auteur ; Henk J. Scholten, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 326 - 343 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] bruit (audition) [Termes IGN] cartographie à la volée [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] éolienne [Termes IGN] impact sur l'environnement [Termes IGN] monde virtuel [Termes IGN] moteur de jeu [Termes IGN] propagation du son [Termes IGN] simulation 3D [Termes IGN] standard OGC [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] temps réel [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) In this study, we propose an interactive information system for wind turbine siting, considering its visual and sound externalities. This system is an integration of game engine, GIS and analytical sound propagation model in a unified 3D web environment. The game engine–GIS integration provides a 3D virtual environment where users can navigate through the existing geospatial data of the whole country and place different wind turbine types to explore their visual impact on the landscape. The integration of a sound propagation model in the game engine–GIS supports the real-time calculation and feedback regarding wind turbine sound at the surrounding buildings. The platform's GIS component enables massive (on-the-fly) georeferenced data utilization through tiling techniques as well as data accessibility and interoperability via cloud-based architecture and open geospatial standard protocols. The game engine, on the other hand, supports performance optimization for both data display and sound model calculations. Numéro de notice : A2017-351 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article En ligne : https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.06.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85706 [article]

Création et mutualisation d’outils cartographiques supports au développement de parcs éoliens en France / Anne-Thérèse Auger (2017) 

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From white to green: surveying technology helps energise a wind farm / Mary Jo Wagner in Position, n° 80 (December 2015 - January 2016) 

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Wind farms: GIS-based visual impact assessment and visualization tools / Pilar Chias in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 3 (June 2013)  

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Couplage de l'AMCD avec les SIG en appui au processus décisionnel d'analyse des projets de fermes éoliennes, L'approche DEMIT / Maria De Vazquez in Revue internationale de géomatique, vol 23 n° 1 (mars - mai 2013)  

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Bilan énergétique de la France pour 2011 / CGDD Commissariat Général au Développement Durable (2012)

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Web-based GIS approaches to enhance public participation in wind farm planning / R. Berry in Transactions in GIS, vol 15 n° 2 (April 2011)  

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The Big Sky State Taps Wind Resources in ArcNews [en ligne], Vol 30 n° 2 (Summer 2008)  

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Mise en place d'une méthodologie de travail sur les logiciels MapInfo et Illustrator pour la définition de zones de développement éolien / H. Grare (2008)

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Création d'un site éolien, conception 3D et communication / M. Andre in Le monde des cartes, n° 188 (juin - août 2006)

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Geowind : un savoir-faire, un logiciel / P. Alexandre in Le monde des cartes, n° 188 (juin - août 2006)

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