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Anticiper la production d’énergies renouvelables et améliorer l’optimisation du mix énergétique.

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Description

Equipe pendant le hackathon data.gouv.fr avec météo france.

Site web : https://greenforecast-squad.github.io/prevoir-capacite-production-energies-renouvelables-et-faciliter-optimisation-du-mix-energetique/
Github : https://github.com/GreenForecast-Squad

Notre équipe se focalise sur l’élaboration de stratégies pour anticiper les variations de la capacité de production d’énergies renouvelables en se basant sur les données météorologiques et la consommation énergétique historique.

Membres de l’équipe et leurs compétences.

Mathieu NICOLLE (@mnicolle) : Expert en Python, compétences en Data Engineering.
Antoine T (@Antoine T) : Data Scientist, spécialisé en Python.
Frederic LAGNIEZ (@Frederic_LAGNIEZ) : Data Scientist, maîtrise Python.
Samuel LITZLER (@Samuel Litzler) : Développeur fullstack web et géomaticien.
Thibaut CASSARD (@ThibautC) : Data Scientist, spécialisé en analyse numérique et Python.
Matthieu Colin (@Matthieu Colin) : Data Scientist, compétences en Python, cloud et data sciences.

GreenForecastSquad

Thématique

Environnement et énergie

Type

Idée

Mots-clés

  • energies-renouvelables

  • hackathon-meteo

  • meteofrance

  • mix-energetique

  • rte

Date de création

9 avril 2024

Dernière mise à jour

30 avril 2024

2 jeux de données

  • modèle de prévision d'ensemble AROME

    Par Météo-France

    Champs de prévision en points de grille régulière sur le domaine métropole issus du modèle de prévision à aire limitée AROME. Données constituées de l'ensemble des 12 runs de prévision déterministe. Paramètres, niveaux et échéances jusqu'à H+45 h maximum par pas de1 h. Métropole - Fréquence : 12 h…

    Qualité des métadonnées :
    77.77777777777779/100

    Mis à jour le 24 mai 2024

    Licence Ouverte / Open Licence

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  • Electricité: consommation, production, CO2 et échanges

    Par Réseau de Transport d'Electricité

    RTE publie la consommation d'électricité en mégawatts, la production répartie par filière, les émissions de CO2 associées et les échanges commerciaux aux frontières. Ces données sont fournies au pas demi-horaire, à tout moment et sous forme d’historiques, au niveau national et aussi par région…

    Qualité des métadonnées :
    66.66666666666666/100

    Mis à jour aujourd'hui

    Licence Ouverte / Open Licence

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