La Niña et les coupures de courant : quand l'océan dicte le sort du réseau électrique américain ✛ ✎

Original: "Spatio-temporal Patterns between ENSO and Weather-related Power Outages in the Continental United States"
arXiv:2406.14474 · 2024-06-20 · arXiv non-exclusive · analyse indépendante · 4 min
La phase La Niña augmente le nombre de coupures d'électricité liées aux conditions météorologiques aux États-Unis, et d'ici la fin du siècle, la chaleur pourrait les multiplier par 26.

Contexte

Ce travail est un peu à l'écart : il n'a presque pas de voisins, le plus proche se trouve à 0.563. Autour, on trouve des études sur la prévisibilité d'El Niño, les cycles solaires et la remise en valeur de vieilles chroniques météorologiques, mais personne n'avait encore établi de lien direct entre El Niño et les défaillances du réseau électrique. Or, entre 2000 et 2021, environ 83 % des grandes coupures aux États-Unis étaient dues à la météo, et le nombre annuel moyen de ces événements a augmenté de 78 % entre 2011 et 2021 par rapport à la décennie précédente. Comprendre comment une anomalie climatique mondiale pilote les orages et les chaleurs locales est essentiel pour planifier un système énergétique résilient.

Méthodes

Les auteurs ont rassemblé quatre ensembles de données : les rapports d'incidents du réseau électrique américain (formulaire DOE-417), cinq indices El Niño (MEI, Niño3, Niño4, Niño3.4, SOI), des observations quotidiennes de température et de précipitations à une résolution de 0.5°, et les projections de 18 modèles CMIP6. Toutes les séries ont été débarrassées de leur tendance linéaire, converties en anomalies par rapport à la moyenne de 2000–2023, puis lissées avec une fenêtre mobile de trois mois. Ensuite, ils ont calculé des corrélations croisées avec des décalages temporels de 0 à 9 mois entre l'intensité de La Niña, la fréquence des événements météorologiques extrêmes et le nombre de coupures dans dix régions climatiques des États-Unis. Pour tester la significativité des différences entre les phases El Niño, La Niña et neutre, ils ont utilisé l'ANOVA et le test de Tukey.

Résultats

Pendant La Niña, le nombre de coupures est significativement plus élevé que pendant les périodes neutres, l'effet étant le plus marqué au printemps après le pic du phénomène. Dans six des dix régions, la corrélation entre l'intensité de La Niña et le nombre de coupures atteint -0.68 pour l'ensemble des États-Unis, et jusqu'à -0.82 dans certaines régions. La Niña précède toujours les coupures, et non l'inverse, ce qui confirme un lien de cause à effet. Le mécanisme passe par trois canaux : à l'ouest des États-Unis, La Niña renforce les incursions d'air froid et les précipitations extrêmes ; dans le sud-est, les vagues de chaleur ; et dans les États du centre-est, les précipitations extrêmes. Les projections CMIP6 montrent que, selon le scénario SSP 5-8.5, d'ici 2081–2100, les coupures printanières dues à la chaleur dans l'est des États-Unis seront multipliées par 25.9 par rapport à 2000–2023, et par 13.2 selon le scénario modéré SSP 2-4.5.

Implications

Ce travail se distingue de ses voisins en reliant pour la première fois un indice climatique mondial aux défaillances locales du réseau électrique, via des médiateurs météorologiques concrets. Les études voisines prédisent El Niño lui-même ou étudient les cycles solaires et la météo spatiale, mais ne poussent pas la chaîne jusqu'aux coupures de courant. Ici, on montre que connaître la phase d'El Niño plusieurs mois à l'avance peut servir d'alerte précoce pour les gestionnaires de réseau : si une forte La Niña est prévue, il faut s'attendre à une augmentation des incidents dans certaines régions.

Développements futurs

Le sujet pourrait évoluer vers la prise en compte d'autres modes climatiques, comme l'oscillation décennale du Pacifique ou l'oscillation nord-atlantique, qui influencent aussi le vent et la température. Une combinaison avec les modèles de prévision d'El Niño est envisageable pour créer des systèmes d'alerte opérationnels. Étendre l'analyse à d'autres pays nécessiterait de collecter des données comparables sur les coupures, ce qui est actuellement limité par la disponibilité des informations auprès des compagnies d'électricité.

Impact

Les résultats influenceront la planification des réseaux électriques, l'assurance des risques liés aux infrastructures et le développement de services climatiques pour les services publics. Les météorologues pourront transmettre aux gestionnaires de réseau non seulement les prévisions météo, mais aussi une évaluation probabiliste des incidents pour la saison à venir.

Prochaines étapes

La prochaine étape consistera à vérifier le lien entre El Niño et les coupures dans d'autres pays et régions aux conditions climatiques différentes. Il faudra aussi étudier l'influence conjointe de plusieurs modes climatiques, par exemple La Niña et l'oscillation nord-atlantique, sur la fréquence des défaillances.

Problèmes ouverts clés

Pour le secteur de l'énergie, le problème non résolu reste la quantification de la contribution des différents facteurs climatiques aux défaillances des équipements. Cette étude montre que les modes globaux peuvent expliquer une part importante de la variabilité interannuelle des incidents, mais séparer les contributions des différents phénomènes météorologiques dans un même événement reste difficile.

Le regard de la machine du savoir

Cette section s'adresse à l'auteur du travail et à ses collègues. Les travaux voisins ont été trouvés par une recherche sémantique dans notre archive, et non par correspondance de mots. Nous n'évaluons pas : nous montrons le champ autour.

Ce que fait ce travail

Les auteurs ont comparé 24 années de données sur les coupures de courant aux États-Unis avec les indices d'El Niño et ont trouvé un lien significatif : pendant La Niña, les coupures sont plus fréquentes, surtout au printemps, en raison de l'intensification des précipitations extrêmes, des incursions d'air froid et des vagues de chaleur. Les projections CMIP6 montrent une forte augmentation des coupures dues à la chaleur d'ici la fin du siècle dans les scénarios SSP 2-4.5 et SSP 5-8.5.

Où est sa force

C'est la première fois qu'une chaîne complète est établie, allant de l'indice climatique global aux défaillances locales du réseau électrique, en passant par des médiateurs météorologiques concrets, ce qui fournit une base pour la prévision saisonnière des pannes.

Vers où avancer

À essayer

  • Vérifier si la prévision de La Niña par un réseau de neurones à graphes améliore l'estimation du nombre de coupures par rapport à l'utilisation de l'indice observé.
  • Appliquer votre méthodologie à d'autres régions où El Niño a une influence marquée, par exemple l'Eurasie, en utilisant des données sur les vagues de chaleur.
  • Étudier l'effet conjoint d'El Niño et des infrastructures urbaines, par exemple comment l'approvisionnement en eau et le réseau électrique interagissent pendant les anomalies.

Pourquoi cela peut compter

Ce lien donne aux gestionnaires de réseaux électriques un outil d'alerte précoce : en connaissant la phase d'El Niño, on peut se préparer à l'avance à une fréquence accrue de pannes dans des régions spécifiques, ce qui est particulièrement important alors que les phénomènes météorologiques extrêmes se multiplient.

Au printemps 2018, une tempête en Californie a apporté de fortes chutes de neige et du froid, privant 10 898 clients d'électricité et entraînant une perte de 38 MW de demande. En mars 2023, une série de tornades accompagnées de précipitations extrêmes a privé d'électricité environ un million de clients dans plus de dix États.

x(t) = a + bt + \epsilon(t)
La série originale est décomposée en une tendance et un résidu aléatoire
x'(m,n) = \hat{x}(m,n) - \frac{1}{24}\sum_{n=1}^{24}\hat{x}(m,n)
Écart par rapport à la moyenne du mois donné sur 24 ans
R = \frac{\sum_{t=1}^{T-k}[\tilde{x}(t+k)-\bar{x}][\tilde{y}(t)-\bar{y}]}{\sqrt{\sum_{t=1}^{T}[\tilde{x}(t)-\bar{x}]^2\sum_{t=1}^{T}[\tilde{y}(t)-\bar{y}]^2}}
Mesure du lien entre deux séries lorsque l'une est décalée de k mois par rapport à l'autre

Chiffres clés

  • multiplication des coupures dues à la chaleur d'ici 2081–2100 (SSP 5-8.5): par 25.9
  • multiplication des coupures dues à la chaleur d'ici 2041–2060 (SSP 5-8.5): par 11
  • corrélation entre l'intensité de La Niña et les coupures pour l'ensemble des États-Unis: -0.68
  • part des causes météorologiques dans les grandes coupures aux États-Unis 2000–2021: 83 %
  • augmentation du nombre annuel moyen de coupures 2011–2021 par rapport à 2000–2010: 78 %
Notions
ENSO La Niña spring predictability barrier El Niño-Southern Oscillation Southern Oscillation recharge oscillator model El Niño Multivariate ENSO Index Jin-Timmermann model NOAA CPC ERSST Westerly wind burst TAO/TRITON moorings equatorial wave propagation seasonal cycle seasonal forcing Indian Ocean capacitor effect interannual variability Warm water volume North Equatorial Countercurrent